根据模版构建可视化线性策略

1.首先选取需要的线性策略组成部分：

2.修改特征

在m2输入特征内修改

新版数据导入部分使用dai库

导语

本节主要讲解Pandas库中 DataFrame 的数据查看与选择

Pandas 是基于 Numpy 构建的，让以 Numpy 为中心的应用变得更加简单。平台获取的数据主要是以 Pandas 中DataFrame 的形式。除此之外，

SELECT date, open, high, low, close

FROM bar1d_CN_STOCK_A

WHERE instrument = '000005.SZA'

AND date BETWEEN '2017-01-06' AND '2017-02-10'

ORDER BY

学习量化也有一段时间了，BigQuant平台与知乎可以说是我的主要学习战场了，一直在跟着BigQuant学院那个《AI量化训练营》学习，再从从知乎中寻找优秀文章进行补充，最终在平台进行实践，我觉的这样效率很高，我整理了知乎量化交易话题，及程序化交易、宽客、多因子模型等子话题中的精华帖，筛选了高赞的文

什么是量化交易？

度娘官方版 — 理论这么说

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策 。（注：*

人工智能（AI）技术得到了飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，因此开发AI量化策略可以理解为将机器学习应用在量化投资领域。

理解机器学习算法

机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervise

AI量化指标的选择和排序取决于特定的投资策略、市场条件和数据可用性。

以下是30个常见的AI量化指标，按照一般在量化分析中的重要性排序：

1. [收益率](https://bigquant.com/wiki/doc/5bm05yyw5ps255uk546h6k6h566x5yws5byp5y

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在

导语

机器学习已经成为量化策略设计中的一大利器，了解各种机器学习算法的原理、特点、优劣，对于量化建模有着极大的帮助。因此，本系列【专题研究】介绍几种在资本市场中非常流行的机器学习算法及其在选股方面的相应应用，希望能对大家有所帮助。

随机森林是当前使用最广泛的机器学习集成

阿隆指标由两条线组成：阿隆上行（Aroon Up）和阿隆下行（Aro

顶级交易者喜欢把布林带（Bollinger Bands，简称BBAN

AI量化重要指标包括：

ADX（平均方向性指数）；布林带（Bollinger Bands，简称BBANDS）；MACD（Moving Average Convergence Divergence）；

CCI（商品渠道指数）；阿隆上行（Aroon Up）和阿隆下行（Aroon Down）；ATR指

MACD（Moving Average Convergence Div

MACD（Moving Average Convergence Divergence）是一种用于技术分析的趋势跟踪动量指标，它显示了两个不同时间长度的移动平均线之间的关系。MACD 主要用于识别资产价格的动量方向和强度、趋势的反转以及潜在的买入或卖出机会。

计算公式

MACD 由

收益率（Return）是衡量投资价值随时间变化的百分比。它是一个基本的财务指标，用于评估资产或投资组合在一定时期内的表现。收益率可以基于过去（历史收益率）或预期（预期收益率）来计算。

年化收益率（Annualized Return）是将投资在不同时间段内的收益率调整为一年的标准时间长度，从而使得不

（包含移动平均线公式及Python代码）

移动平均线（Moving Averages）是一种分析金融时间序列数据的基本工具，用于平滑价格数据以识别趋势。移动平均线主要有两种类型：简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。

[BigQuant](https://bigquant.

换手率（Turnover）通常用于描述股票或其他证券在特定时间内的交易活跃程度。金融市场中，换手率可用于衡量股票的流动性，即股票在市场上买卖的频率和容易程度。

BigQuant的[金融市场数据因子平台](https://bigquant.com/d

贝塔系数（Beta）是衡量一项投资相对于整体市场波动的指标。它是资本资产定价模型（CAPM）的关键组成部分，用于计算资产的预期回报和风险。贝塔系数反映了个别股票或投资组合相对于市场基准（如标准普尔500指数）的波动性。

BigQuant的[金融市场

最大回撤（Maximum Drawdown，简称 MDD）是衡量投资组合或资产在选定时间段内从峰值跌至谷底的最大损失百分比。它是一个重要的风险指标，用于评估投资的下行风险。最大回撤越大，意味着资产或投资组合的潜在损失越大。BigQuant的[金融市场

阿尔法（Alpha）是衡量投资表现的金融指标，用于评估一项投资的表现是否超过了市场基准。在投资管理中，阿尔法代表了在考虑了市场波动性和投资风险后，投资相对于基准指数（如标准普尔500指数）的超额回报。BigQuant的[金融市场数据因子平台](htt

波动率（Volatility）是金融市场中用于衡量资产价格随时间变化的程度。波动率越高，表示资产价格的变动幅度越大，风险也越高。在股票市场中，波动率通常以历史波动率（基于过去的价格变动）或隐含波动率（基于期权定价）来衡量。

BigQuant的[金融

净资产收益率（Return on Equity，简称 ROE）是一种衡量公司盈利能力的财务指标，用来评估公司管理层使用股东资本的效率。

ROE可以表示公司能够从每单位股东权益中创造多少利润。

BigQuant的[金融市场数据因子平台](https

市盈率（Price-to-Earnings Ratio，简称 P/E Ratio）是一种评估公司股价相对于其每股盈利（EPS）的指标。它是投资者用来衡量股票投资价值和评估公司股价是否被高估或低估的常用工具。

BigQuant的[金融市场数据因子平台

布林带指标（Bollinger Bands，缩写BOLL）是一种流行的技术分析工具，由约翰·布林格（John Bollinger）在1980年代发明。

布林带主要用于评估股票或其他金融资产的价格波动性和市场趋势。一般由三条线组成：一个中间带（移动平均线）和两个外带（标准差带）。

[Big

（含相对强弱指数公式、使用技巧、Python代码、回测平台）

相对强弱指数（Relative Strength Index，RSI）是一种动量指标，用于分析股票的价格走势，以确定过度买入或过度卖出的条件。它是通过比较最近期间内的平均收益和平均损失来计算的。

[BigQuant](http