机器学习

问题

《机器学习应用于底部反转策略的表现》

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1g7Gi/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=1.3

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策略源码

详见上述链接

更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

7月30日Meetup 模板案例：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/99d8bec5248e4878b33a21bc119a6671

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小白学习

小白如何学习？出现错误提示后，有没有好的解决方案，有没有专门对接的群？

机器学习/深度学习

1. 机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？
2. 目前股票策略中使用最广泛的机器学习和深度学习的模型有哪些？
3. 机器学习或深度学习策略回撤过高，该结合什么风险控制或择时策略比较好？
4. 如果使用深度学习或机器学习自动挖掘因子？
5. 使用深度学习模型时，总觉得泛化性能很差。加上一些提升泛化能力的手段， 比如正则、dropout等，好像没什么用。请问有没有什么较好的方法？

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策略调优

1. 如何判断策略失效以及失效后的处理

Q1-@james:有什么另类的标注可以推荐下？

https://bigquant.com/wiki/doc/-0kcMgSnQXw

https://bigquant.com/wiki/doc/rengongzhineng-xilie-ershijiu-shouyi-linglei-biaoqian-zhengquan-fuben-xRMNFmmg00

视频讲解

点此查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/769aba37-1960-4fc6-bedc-1d7a8a4dee0a

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本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
3. 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
4. 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/fe8ec83484ca44148602d39a58545d75

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导语

2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me

【此文档为旧版策略】具体可参考新版文档：

https://bigquant.com/wiki/doc/103-ai-LpsqDhu8mG

https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795

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视频讲解

可看视频听老师的详细讲解

机器学习逻辑理解

问：机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？

答：

1）可解释性

2）如何减少过拟合

3）机器学习/深度学习课程

常见的机器学习/深度学习模型

目前

{{membership}}

https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0

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导语

BigQuant宽客学院伴随着平台的更新，学习和探讨的内容也日益增加。大家对机器学习、深度学习的策略研究越来越深入，新的想法也层出不穷，为了满足大家对探索的渴望，因此我们准备了定期的“BigQuant AI量化专家MeetUp”，本周四正式启动了！BigQuant学院院长、AI量化专家现身BigQuant B站直播间，在线交流、答疑，解决您在AI量化和BigQuant遇到的所有问题！

Meetup内容

以导师答疑为主，解决大家在日常开发中遇到的问题：

1. 策略开发新思路探讨
2. 策略开发中遇到的疑惑
3. BigQuant平台使用

**Meet

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

https://bigquant.com/experimentshare/85eb463354e54a9695eddc0c570040e6

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视频讲解

https://www.bilibili.com/video/BV1ZG41187mJ?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086

知识库链接

专利因子在量化选股中的运用

策略源

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AI量化Meetup 2021年1月28日期问题，配合视频更容易理解。视频详见：

2021-AI量化Meetup导览

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a29d4c5d827aeeff05816cfd

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/644652453c624f34a027c192e4f8703a

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更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

BigQuant是国内拥有AI人工智能机器学习排序，同时囊括众多优质高级量化投资因子的AI量化投资平台；

AI量化投资平台一般都结合了人工智能（AI）技术和量化投资策略，旨在通过数据分析和机器学习算法提高投资决策的质量和效率。

概念

AI量化投资平台使用人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，来分析大量的市场数据和财务信息。平台能够从这些数据中学习模式，做出预测，并据此自动化

**概念定义：**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围：**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场；

**主要原理：**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素；使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。（文末含量化核心资源）

核心工具

数据分析

历史数据分析：通过分析历史价格、成交量等数据来预测市场趋势。

实时市场数据：收集实时交易数据，对市场

工欲善其事，必先利其器，本文精心整理了各大编程语言常用的量化分析工具，会用其中几个就应该可以在私募找到一份不错的量化工作，如果不想安装推荐 BigQuant 人工智能量化投资 一站式的Python+机器学习+量化投资平台，打开浏览器就可以开发算法策略。

欢迎大家补充~~~

编程语言

1. Python
2. R
3. Matlab
4. Julia
5. Java
6. JavaScript
7. Scala
8. Ruby
9. Frameworks

Python

• [numpy 7](http://li

摘要

雪球的投资本质

①投资人与券商充当的角色

②投资人与券商是否对立

这是投顾经常被问到的问题。销售机构在推荐雪球产品时，必定会讲到交易对手方是券商，一些投资人会简单理解自己在和券商做博弈。我自己在第一次接触雪球时也有这样的误解：如果雪球产品跌破敲入价格，保本保息机制就消失了，所以作为对手方的券商特别有动力想股票下跌，这样就不用支付利息了。路演里刘博士很清晰的描述了券商与投资

以下是直播实录

谢谢大家，今天非常荣幸能够参加量化投资与机器学习公众号的举办的这场量化活动。今天我分享的主题是《金融科技与量化交易的中国实践》。

首先，做一个简单的自我介绍。我从05年到09年在北大就读物理学，毕业之后去了美国，12-13年在Citadel从事美股高频交易，工作一年多后就从纽约回到中国，创立了锐天投资（以下简称：锐天）。锐天从2013年开始到现在已经走过了七个年头，也见证了中国资本市场在量化领域的发展。今天我就花一些时间跟大家做一个简单的分享，谈谈这个行业的现在过去以及未来。

首先简单介绍一下量化交易这个概念吧。其实量化交易是一个非常宽泛的概念，今天我们就挑几个大