引言

在量化交易与数据科学领域，特征工程是一个至关重要的步骤，直接影响到模型的预测能力与效果。OpenFE 是一个开源的特征工程框架，旨在帮助研究人员和工程师快速生成高质量的特征。然而，原始版本的 OpenFE 算子虽然功能强大，但在某些应用场景下仍存在一定的局限性。为了更好地满足我们在量化研究中的需求，我对 OpenFE 算子进行了重新构建，丰富衍生特征生成；并将其与 XGBoost 相结合，用于特征重要性评估，方便后续标的打分。

本文将详细介绍这一重构过程，并通过实际案例展示如何使用这一改进后的算子生成衍生特征，并使用 XGBoost 进行特征重要性评估，从而优化我们的量化模型。

金融从业者和量化人员在日常工作里，常常迫切地需要获取金融实时报价、股票、指数、外汇等各类数据，而 API 已然成为他们不可或缺的得力工具，为数据获取开辟了便捷高效的通道。其中，实时报价 API 犹如市场的敏锐触角，能够让用户瞬间抓取到最新的市场价格信息，无论是股票的实时股价波动、指数的点位升降，还是外汇的汇率变化，都能精准掌握，这对于精准地把握市场动态、果断地做出快速决策起着极为关键的作用。一些知名的实时报价 API 如某些专业金融数据服务平台所提供的接口，虽可能涉及一定费用，但数据的及时性与准确性有较高保障。此外，免费股票 API 也为部分预算有限或处于探索阶段的从业者提供了便利，可在一定程

因子原理

动量因子和反转因子是量化交易中一对相反的概念，虽然它们的逻辑有所不同，但都基于市场上存在的某种”惯性‘现象，即资产价格可能会在一段时间内延续其之前的趋势，或者由于市场的过度反应，导致价格偏离基本面。

动量因子的核心思想是：过去表现较好的股票在未来会继续走强，表现差的股票则可能继续低迷。假设A公司股票过去一个月的涨幅为15%，B公司过去一个月的涨幅为-5%，那么我们认为A公司股票有可能继续上涨，而B公司股票则可能下跌或表现不好。

而反转则认为在过去一段时间中表现较差的股票在未来可能经历收益的较大逆转，出现反弹。假设A公司股票过去一个月的跌幅为-20%，那么A公司股票的价格可

摘要

在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景。但与常规的回归预测任务不同的是，股价预测问题有其独特性，存在时间序列、噪声高、过拟合等问题。当前对于深度学习在股票交易中的研究主要侧重在因子挖掘、图神经网络与知识图谱、新闻与社交媒体等非结构化数据的利用、以及时序模型改进四个方面。我们会在文章中依次探讨近5年顶会上对这四个方向的研究。

本文主要介绍MSRA在KDD 2019上发表的两篇文章，这两篇文章主要关注深度学习在

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成：

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

量化投资模型只是一种工具、一种方法、一种手段，能实现成熟而有效的投资理念，需要不断根据投资理念的变化、市场状况的变化而进行修正、改善和优化，换而言之，有效的模型建立在适应市场环境的有效

NN:=BARSLAST(DATE<>REF(DATE,1))+1;

HH:=REF(HHV(HIGH,NN),NN);

LL:=REF(LLV(LOW,NN),NN);

CC:=VALUEWHEN(DATE<>REF(DATE,1),REF(CLOSE,1));

OO:=VALUEWHEN(DATE<>REF(DATE,1),O);

HHJ:=IF(NN=1,OO,REF(HHV(H,NN),1));

LLJ:=IF(NN=1,OO,REF(LLV(L,NN),1));

RFILTER:=(HH-LL)>28/100*(OO/100);

数据定义

以下涉及到的流数据暂未开放，后期我们会为大家提供流数据获取服务。

构造这个因子需要用到的数据的表格形式如下:

首先我们求出截面净委买比例：

最后将分钟内的截面净委买比例求平均即可得到时间加权的净委买比例，所以这

在量化交易中，通过手段实时获取交易信号是基本功，本文将利用dai.stream_factor和其他第三方库配合给你的qq邮件发送策略信号。以下涉及到的流数据暂未开放，后期我们会为大家提供流数据获取服务。

策略描述

隔夜跳开回一个重要的因子**（我们不做夜盘）**, 若当日高开, 则当日高开高走的可能性较大; 反之若低开, 则当日低开低走可能性较大, 基于这一观点, 我们来开发一个隔夜跳开的策略, 由于跳开形态的存

请高手帮忙因子构建

还请哪位高手指点一下，这个公式怎么写成因子构建公式，比如下面这种形式：

SUM((CLOSE=DELAY(CLOSE,1)?0:CLOSE-(CLOSE>DELAY(CLOSE,1)?MIN(LOW,DELAY(CLOSE,1)):MAX(HIGH,D

ELAY(CLOSE,1)))),6)

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。与单纯持有某个行业或个股相比，行业轮动策略通过分散投资风险，提高了组合的抗风险能力，并且能够在不同的市场环境中寻找最佳的投资机会。

1.2 研究目的

本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来，策略链接为：<https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0I

选股条件

动量指标选股

仓位设置

等权重

调仓规则

1-5个交易日

风险管理

无

回测设置

• 初始资金：500000

• 起始时间：2023-06-01

• 结束时间：2024-08-20

• 交易成本：买入万3，卖出千分之1.3，不足5元按5元收取

• 撮合价格：开盘价

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  回测与分析

  绩效指标

  总收益：16%

  年化收益：13%

  夏普比率：0.87

  最大回撤：6%

  
  结果分析

  整个策略表现不错，年化收益远超银行理财产品，其中最大回撤为5%，主要是行业

策略全称

基于银行股的年化57.29%均线择股策略

策略绩效图

作者

黄帅

发布日期

2024-08-22

风险提示

• 本文只是基于公开的研报、书籍做策略复现，纯技术和工具使用交流，不代表投资建议

• 本文涉及的文字、图片、链接、代码，仅作为量化交易这门技术的学习交流，不代表投资建议

• 投资有风险，入市需谨慎

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策略概述

理论依据

今年以来，

策略全称

基于股息率因子的择股策略

策略绩效图

作者

大田

发布日期

2024-08-26

风险提示

• 本文只是基于公开的研报、书籍做策略复现，纯技术和工具使用交流，不代表投资建议
• 本文涉及的文字、图片、链接、代码，仅作为量化交易这门技术的学习交流，不代表投资建议
• 投资有风险，入市需谨慎

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策略概述

风格因子

A股当前也有一些不错的风格et

什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派，对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域，但由于它的通俗易用，均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线（MA）。移动平均线是个什么概念？即通过等权或指数加权的方式，计算一段时期内的平均价格，是将某一段时间的收盘价之和除以该周期。 比如，日线MA5的意思就是说，5天内的收盘价除以5。

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=be71ecb6-a01a-4a99-9a9e-

MeetUP直播答疑 时间：7月25日（周四）19:00 回放视频请访问宽客学院-双周答疑-78thMeetup

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一、量化入门及学习

1. 如何能用来选股，能否教一些用法，软件怎样用？
2. 应该如何学习？
3. 众多策略如何选择？
4. 如何得知量化策略未来不会变得糟糕？

量化入门及平台使用：[谁都可以学的量化基础【直播】](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+training00+2024-06-19/courseware/d70de3d2c4794547ad3b4eadb5058

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。与单纯持有某个行业或个股相比，行业轮动策略通过分散投资风险，提高了组合的抗风险能力，并且能够在不同的市场环境中寻找最佳的投资机会。

1.2 研究目的

本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来，策略链接为：<https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0I

量化交易中，多因子合成是针对因子收益率的合成还是对于因子暴露值的合成？

MeetUP直播答疑 时间：6月27日（周四）19:00

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问题列表

问题1：请问现在量化交易领域中业界和学术界关注的重点问题有何异同？

答：点击此处查看

问题2：在交易引擎中，我想添加新股买入附加限制，例如仓内同行业票数小于等于2

答：[点击此处查看](https://bigquant.com/wiki/doc/5lqk5pit5byv5poo5lit5aac5l2v5re75yqg5

大家每人自定义一个策略，要求：

• 股票选股策略（不是事件策略或者买入并持有策略）
• 使用线性模板或者AI模板
• 初始资金100万
• 回测时间：2023-01-01至2024-06-19
• 不可以使用未来函数
• 其余策略设置不做任何要求

大家只要提交作业，就奖励300宽币。之后我们以夏普比率作为标准，前5名奖励宽币

• 第一名：2000宽币
• 第二名：1000宽币
• 第三名：800宽币
• 第四名：500宽币
• 第五名：300宽币

请大家完成作业后，在本文的评论区提交，作业提交截止时间为：6月23日（周日）晚10点

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

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导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在

欢迎有相关经验的大牛来一起打拼！！！

美国湾区自营量化团队，规模小但是能量大，已经有很多成功的算法策略在运转。现在因为公司发展越来越快容量越来越大，急需一位高频执行系统工程师加入，高薪高奖。有兴趣的朋友快来联系啦！简历直接email HR 邮箱：kwandering1225@gmail.com。非诚勿扰，谢谢🙏

\n公司简介：

我们是一支位于美国湾区的自营量化交易团队，专注于运用人工智能技术优化交易策略。尽管我们的团队目前只有5人，但我们的日交易量已达到Billion美元级别, 在各大平台都是前五的做市商

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，筛选了高赞的文章及回复，分享给大家，希望大家可以多多交流。

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：文末含所有量化核心工具）

简介版 — 职场上的量化交易

量化交易主要是根据纯粹的数

什么是时间序列和时间序列分析

时间序列是随时间推移的一系列观察结果，用于所描述现象随时间变化的情况。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。比如以下都是时间序列数据的例子“

• 过去 5 年的每日股价
• 过去 90 天的 1 分钟股价数据
• 一家公司过去 10 年的季度收入
• 一家汽车制造商过去 3 年的月度汽车销量
• 一个州过去 50 年的年失业率

来到时间序列分析，它只是意味着识别那些有助于分析时间序列数据的方法。

由于预测股票市场的未来股票价格对投资者至关重要，时间序列及其相关概念具有组织数据以进行准确预测的卓越品质。在本文中，让我们阅读时间序