算法交易
算法交易是金融领域的技术革新，它利用高级数学模型和复杂算法来快速、准确地分析和解读市场动态，以制定并执行交易策略。这些算法能够在毫秒级别内对市场数据做出反应，远超人脑的处理速度。算法交易为金融行业提供了一个精细控制风险的途径。包括定点交易、套利交易和趋势跟踪等多元化策略的应用，有效提高了交易的准确性和效率。其背后的智能化系统可24小时不间断地监控市场，捕捉交易机会，大大减轻了人工作业负担，同时，极大地提升了在多变金融市场中的适应能力和盈利能力。更重要的是，由于大部分决策基于预定规则和数据模型，算法交易显著降低了情绪化决策的风险。然而，也需注意到，过度依赖算法可能导致失去对市场直觉的把握，并且在极端市场情况下，算法可能失效，导致不可预见的风险。总体而言，算法交易以其快速、精准和高效的特性，逐渐成为现代金融市场的核心竞争力。
storanker模型同时买入因子最大和最小
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
更新时间：2024-06-07 10:55
49th Meetup
更新时间：2024-06-07 10:55
59th Meetup
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
更新时间：2024-06-07 10:55
基于遗传算法挖掘股票因子
更新时间：2024-06-07 10:55
三因子加工
更新时间：2024-06-07 10:55
LSTM+CNN深度学习预测股价
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75
\
更新时间：2024-06-07 10:55
超参优化
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
\
更新时间：2024-06-07 10:55
机器学习应用于底部反转策略的表现
问题
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1g7Gi/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=1.3
\
策略源码
详见上述链接
更新时间：2024-06-07 10:55
高频回测模块择时策略
问题
高频回测模块择时策略
\
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=2&share_source=copy_web
策略源码
8月19日Meetup策略模板：
[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experime
更新时间：2024-06-07 10:55
12.24策略会预告：期货高频因子策略
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1p14y1K7mp/
介绍
![{w:90}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=c07884e1-08b3-4073-9bf2-9ebca5efc0
更新时间：2024-06-07 10:55
获利盘函数、筹码理论中，是否可以取到 股指IF、IC、IH的值？
更新
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
[http
更新时间：2024-06-07 10:55
高质量AI量化策略
【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
\
更新时间：2024-06-07 10:55
分组计算
更新时间：2024-06-07 10:55
深度学习在期货高频上的应用
更新时间：2024-06-07 10:55
分钟因子加工
更新时间：2024-06-07 10:55
BigQuant平台策略构建流程
更新时间：2024-06-07 10:55
53rd Meetup
\
更新时间：2024-06-07 10:55
马尔科夫链
更新时间：2024-06-07 10:55
策略中调用其他因子_非AI
更新时间：2024-06-07 10:55
高频回测算子使用（HFTrade）
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
更新时间：2024-06-07 10:55
AI量化交易常识
分享一些量化交易相关的常识信息。
**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke
更新时间：2024-06-07 10:48
散户如何做量化交易
量化交易是利用数学模型和算法交易的方法，依赖于精确的数学模型和计算机算法来分析市场数据，并在合适的时机进行买卖。
对于散户来说可以通过自动化量化分析及交易减少人为情绪对交易决策的影响。
通过BigQuant量化平台系统可以分析大量历史市场数据，提升投资抉择效率，还可以使用多种组合量化因子降低投资风险。
散户在选择量化交易平台时，需要考虑选择知名度高、安全性好的平台，以确保平台的声誉和可靠性。
同时，平台
更新时间：2024-06-07 10:48
量化方法是什么意思?具体有哪些方法
量化投资是指使用数学模型、统计分析和计算机算法来指导投资决策的方法。
这种方法试图通过消除人为情感和直觉的影响，以客观和系统的方式分析市场和价值。
量化方法通常涉及以下几个方面：
- 数学模型与统计分析：量化投资的核心在于运用精密的数学模型和统计分析，精准识别市场脉络、估算资产内在价值以及全面评估潜在风险。这些模型囊括了时间序列分析、回归分析、因子模型等多种高级统计工具。
- 算法交易技术：量化投资者
更新时间：2024-06-07 10:48
揭开雪球期权的博弈局 凌瓴&无鱼 2022/05
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
更新时间：2024-06-07 10:33
聚宽投资 王恒鹏：《量化团队内部协作的实践探索》文字实录
图片4月29日，由华泰证券、宽邦科技、亚马逊云科技、朝阳永续、金融阶等多家市场权威机构联合组织撰写的《2021年中国量化投资白皮书》正式发布，并在深圳举办发布会。聚宽投资合伙人王恒鹏出席会议并作题为《量化团队内部协作的实践探索》的演讲，我们对文字进行实录，以飨读者。 图片
《2021中国量化投资白皮书》（以下简称《白皮书》）谈到：中国量化相比美国差了35年的时间。但实际上过往这四五年，中国量化规模已经发展了10多倍，量化内卷已经形成了很大程度的行业共识，而行业越内卷，机构对人才的重视程度则越高。因此今天我站在团队管理、公司文化和个人职业发展角度，给大家分享一下聚宽这几年的探索和心得。 ![
更新时间：2024-06-07 10:21