StockRanker算法

"StockRanker算法" 是一种先进的金融技术工具，其核心在于通过高级数据分析和机器学习技术对股票市场进行深度挖掘和预测。该算法的强大之处在于其能从海量数据中提取出有价值的信息，进而为投资者提供有关股票未来可能表现的独特视角。具体而言，StockRanker算法首先会收集包括历史价格、交易量、公司财报、新闻情绪、社交媒体趋势等多维度的数据。然后，利用机器学习技术，如深度学习、随机森林或支持向量机等，对这些数据进行训练和学习，以识别和理解影响股票价格的各种模式和因素。此算法不仅能对历史数据进行回溯测试，以验证其预测能力，而且还能实时地应用于市场，为投资者提供即时的股票评级和推荐。通过不断地自我优化和学习，StockRanker算法能够在变化莫测的金融市场中保持其预测能力的前瞻性和准确性。总的来说，StockRanker算法是一种创新的金融科技工具，它通过结合大数据和机器学习技术，为投资者提供了一种系统化、数据驱动的方法来理解和预测股票市场，从而帮助他们做出更明智的投资决策。

问题

https://www.bilibili.com/video/BV1Wf4y1271W?p=9&vd_source=a32aa75ee6253e50dec69457cee613a4

[https://bigquant.com/experimentshare/3a308980ce7b4bb081cdb75a82b2a864](https://bigquant.com/experimentsh

更新时间：2023-06-01 02:13

问题

一般排序算法中个，需要设置哪些样本和哪些样本是在同一个group里，这样才能在每个group内做排序训练。对于股票的话，我想训练的时候应该是按照交易日期来做group的。

不过在stockRanker里，好像只有常规的boosting tree的超参，并没有看到设置group的地方（如果有验证集，还需要对验证集设置group），请问这里有什么问题吗？

{w:100}

解答

默认是按date，也就是交易日期来做

更新时间：2023-06-01 02:13

问题

{w:100}{w:100}

更新时间：2023-06-01 02:13

StockRanker的实盘问题

请教各位大佬一个问题，实盘的时候，模型是在湘财的服务器上跑的吗？

StockRanker中应该是包含GBDT的，但是seed的接口是没有对外开放。参照sklearn的GBDT，里面会有一个random_state的参数，这个参数即使设相同值，在不同设备上训练的结果应该也是不一样的。

所以在进行实盘的时候，模型导入到湘财服务器那边，模型是否会被重新训练？如果是的话，能否保证实盘的模型和回测的模型一致呢？

还是说，导入实盘的时候，模型不会被重新训练，只是跑测试那一端呢？

更新时间：2023-06-01 02:13

如何固化模型stockranker模型？

我现在有个策略用stocker ranker的模型，但是我在哪运行？根据文档：https://bigquant.com/wiki/doc/shendu-moxing-fT26iI6EAI

训练结束后保存训练模块的model_id到用户目录，如下样例代码中的m6需要修改成实际的训练模块编号
```
import pandas as pd
pd.DataFrame([m6.model_id]).to_pickle('/home/bigquant/work/userlib/model_stockranker.csv')
```

我的问题是，

更新时间：2023-06-01 02:13

咨询一下,用stockRanker训练,不加中性化和标准化,收益不错,加了之后收益就负了,这是为什么啊

问题

咨询一下,用stockRanker训练,不加中性化和标准化,收益不错,加了之后收益就负了,这是为什么啊

解答

您好，stockranker算法是树状结构的，它本身是不需要标准化的，您标准化后会改变数据，也会使模型训练发生改变，进而就会造成了策略的计算改变哦

更新时间：2023-06-01 02:13

问题

如何把买入信号和卖出信号设定加入stockranker策略，让算法对应该开仓和平仓的股票进行排序，应该怎么去修改模块的内容呢？

老师，我想通过自定义买入或者卖出设置，把传统策略的思想，通过表达式引擎，还有可视化的方式，让算法执行，精炼买入和卖出信号，再根据排序的结果，进行每日的轮仓，应该怎么做呢？买入条件：满足 1）今日开盘价大于昨日收盘价；2）5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入；买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。 buy_condition=where((open_0>close_1)&(m

更新时间：2023-06-01 02:13

如何把我自定义Python模块产生的因子数据加到StockRanker里面进行分析呢？

问题

如何把我自定义Python模块产生的因子数据加到StockRanker里面进行分析呢？

策略

https://bigquant.com/experimentshare/feb97b0af1724f5ca1f4b53cbb549a65

更新时间：2023-06-01 02:13

Stockranker策略的2021收益逆势

更新时间：2023-05-17 08:45

StockRanker机器学习中的疑问

1、模型选出来的股票依据从何而来呢，是通过特征的重要性排序在股票池中选股吗，若是请介绍下怎么选这个实现步骤或逻辑呢。

2、 {w:100} {w:100} 这里每个交易日都会预测得到过滤的数据，当所持有的股没到hold_day天时那每个交易日预测得到的数据是不是没意义，

stock_count 这

更新时间：2023-03-02 07:59

StockRanker 里头的树模型，我想加一些正则

问题

加一些L1，L2正则，如何设置。
有没有什么加强稳定性的方法建议。

非常感谢！

解答

答：stockranker目前不能通过加正则来防止过拟合。

{w:100} 可以通过这三个参数的设置达到类似于dropout的功能。

问：方便加一个正则的接口吗？正常的树模型还是有这个的。。

答：好的，收到这个建议

更新时间：2022-12-20 14:20

StockRanker的算法原理是什么？

问题

是一个ListWise的Learning2Rank是么？

解答

<https://bigquant.com/wiki/doc/celve-qylSVzUeYZ 可以参考下这篇文章>

更新时间：2022-12-20 14:20

StockRanker报错，请教下是为什么？？

问题

{w:100} {w:100}

解答

查看传入的数据有没有training这一列，是不是和输入特征列表相对应

更新时间：2022-12-20 14:20

只有stockranker模型id和特征如何查看特征重要性和模型

问题

最近在整理以前训练出来的模型，现在回头用原来的数据特征重新测试得出来的模型和以前不一样了，以前用stockranker训练之后保留了id，如何单独从model_id和特征得到特征重要性列表、模型和训练曲线结果，而不是通过模块id得到 {w:100}

解答

目前只能重新训练后才能显示这些信息。

更新时间：2022-12-20 14:20

LSTM Networks应用于股票市场探究

摘要

BigQuant平台上的StockRanker算法在选股方面有不俗的表现，模型在15、16年的回测收益率也很高(使用默认因子收益率就达到170%左右)。然而，StockRanker在股灾时期回撤很大(使用默认因子回撤55%)，因此需要择时模型，控制StockRanker在大盘走势不好时的仓位。 LSTM(长短期记忆神经网络)是一种善于处理和预测时间序列相关数据的RNN。

更新时间：2022-11-12 07:19