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0820问题答疑



提问：怎么用gpu来加快计算？

回答：



提问：作业的时候，发现openai不能导入是什么原因？

回答：



提问：作为纯小白，能不能在这次训练营中得到一个或几个，收益稳定，回撤小，的现成策略。

回答：



**提问：希望老师能串讲一下一个策

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陈雨的作业，0728

1.什么是量化投资

量化投资，简单说就是“用数学和算法代替人脑做买卖”。它把选股、择时、仓位、等所有环节都写成可计算、可回测的规则，然后让电脑按规则执行。核心要素可以拆成三块：

  1. 研究什么\n• 因子：把股票好坏翻译成可量化的指标，如估值、动量、情绪、突发事件等。\n• 产生交易信号

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0818问题答疑


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问题： 1-pct_rank_by(date,active_buy_volume_proportion_large) as score3,这行代码前面1-是把成交量从大到小的排序，去掉1- 就是从小到大排序对吗？【邵守田】

回答：

这是一个按日期进行横截面排序的算

由small_q创建，最终由yangduoduo05更新于

Liujunze_提交作业

作业1：\n1）测试筛选策略不同时期的风格是否会有变化？

结论：有变化。

实验变量：策略采用一个小市值因子 c_pct_rank(total_market_cap)，对比的是市场风格-市值收益率。

结果发现：策略在2020年1月至2025年8月，整体与市值因子相关系数最大，其次是beta和流动

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行业轮动策略

一、策略概述

1.1 背景介绍

行业轮动策略是一种量化交易策略，旨在通过在不同行业之间进行资金分配，捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。

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yzc_作业2_多风格组合策略

按照模板写实在写不出来，改了一下模板，写了4个表来做计算

市场风格在一定时间范围之内确实还是有延续性的，如果风格相对明显的策略，是比较好适应这个市场的。我只加入了榜单上的2个小策略，对风格的涵盖不广，也比较难跑出来


问题：看日志发现用市场的最大风格逻辑还是有点问题的，风格比较容易变化，别的风

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陈雨作业，0804A

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 根据项目规范，定义策略参数
class PortfolioAnalysisCon

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陈雨作业重新修改的，0804

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 根据项目规范，定义策略参数
class PortfolioAnalysisC

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陈雨作业，0804

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 根据项目规范，定义策略参数
class PortfolioAnalysisC

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邹的作业

先感谢老韵同学，下面抄老韵同学的作业，改了3个模型进行训练，不知道为啥我这里xgboots的效果那么差，搞不清原因。感觉机器学习最重要的就是设置好因子和lable，目前没有头绪，没有对因子挖掘系统性的认知，现在就是瞎试。 之前lable没有用pct_rank_by，结果就很差，不知道如何运用pct_

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四金_作业

\

不同模型下的特征权重

在不同模型下，特征重要性有所不同

sotckranker xgboost
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=d5b76aed-3ac8-49e0-8333-a21838a9f2d7

由bqf6mces创建，最终由bqf6mces更新于

大卫_作业提交

市销率和股息收益率加入过滤条件，并把股息收益率加放权重，情况改善很多

感悟：随着市场上机构比重的增加，对基本面也有了很多的要求。


[https://bigquant.com/codesharev3/946edaf7-9ac0-4bb9-8386-b970a5755f8b](https://b

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bqbppxmo_作业

  1. 用AI生成3个策略: 小市值策略，破净股策略，超跌反弹策略；
  2. 3个策略回测后，将raw_perf里的returns和position存到数据库
  3. 计算每个策略与factor_return表的相关性
  4. 每个调仓日选取相关性最高的策略，用该策略的持仓作为风格轮动的持仓


代码：

由bqbppxmo创建，最终由bqbppxmo更新于

张伟作业

分别用stockranker和xgboost做了滚动训练，stockranker的结果相对正常，xgboost非常离谱，不太清楚原因

一、stockranker

每年训练一次，每次用一年的数据滚动训练

from bigmodule import M

result =

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kd_gld的作业

今日作业：

\

1、请用自己的话解释什么是量化投资

答：

量化分几步

1 数据分析与挖掘：

  • 分析挖掘价格信息 与 其他信息（ 比如 交易信息，基本面信息， 宏观信息等） 之间单维或者多维的关系。
  • 关系可能是线性的，非线性的，时间序列的，横截面的等。

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