复合策略,多个策略在回测阶段、模拟阶段如何融合曲线的问题?

1、在回测阶段怎么将多个策略的曲线融合?

比如:股票多因子:小市值 + ETF:黄金、债券 + 期货

2、在模拟阶段怎么将多个策略的曲线融合?

比如:股票多因子:小市值 + ETF:黄金、债券 + 期货

目前组合配置,只能融合全部策略有一条曲线,单选2个策略无法融合曲线。

评论

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可视化线性策略报错

PermissionException: Permission Error: 请在查询表 cn_stock_status 时使用 filters 参数指定分区范围(一般为 date 或 instrument ):dai.query(sql, filters={"date": ["2020-01-0

由jl2733创建,最终由hxgre更新于

AttributeError: 'Outputs' object has no attribute 'data'

麻烦帮忙看看错误原因,如何修复?

模型代码链接:

[https://bigquant.com/codesharev3/2704d6d4-dc88-4cd8-ba6c-7991d6278d1c](https://bigquant.com/codesharev3/2704d6d4-dc88-4cd8

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【其他】请问怎么通过m.tune实现优化多因子权重组合?

比如两个因子分别赋予何种权重,

因子 A 占比 x%、因子 B 占比 (100-x)%)时,

回测结果表现优秀?


现在只有m.tune在StockRanker里面调整参数 [161-alpha挖掘大杀器——并行模块tune](https://bigquant.com/wiki/doc/vw

由bqfu26ym创建,最终由bqv93dy2更新于

策略回测显示收益率曲线为0

用可视化模块做单因子策略回测,显示策略收益率为0,但基准收益率曲线有的,特诊抽取数据也有的。

由jl2733创建,最终由bqv93dy2更新于

【已解决】【数据表字段类型修改】

sql="""
date,
volume,
...
略"""

dai.DataSource.write_bdb(df, id=table_name, unique_together=["instrument", "date"],indexes=["date"])

由于

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【平台数据处理求指教】关于SQL和Python 运行速度的问题

能介绍一下平台数据的处理方式吗,有时候完全使用SQL计算因子特征会非常的慢,尤其是高频数据表要join其它日频表的时候。


下面一张图是我需要复现研报(兴业证券)的内容,请问这种因子我是该提取数据出来后用python还是直接用SQL写了存表呢?

![](/wiki/api/attachme

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合并三个数据表的方法

from bigmodule import M
import dai
# 假设 M 已在环境中可用
m1 = M.input_features_dai.v30(
    mode="SQL",
    sql="""
    SELECT
        a.dat

由bq13kdee创建,最终由xiaoshao更新于

【平台使用】 JOIN时LAG的变量被0值填充

这是一个很严重的问题。

这段代码采用lag方式偏移获得的变量被0填充了一部分,如果是lag(1),则只有1个有效值。

%%sql
SELECT 
        a.date,
        a.instrument,
        a.name AS stoc

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