你好,我修改了这个策略的代码,想只保留主板的数据,但是运行回测数据没有变化,是什么原因呢?
策略:
https://bigquant.com/codesharev3/fc26699e-a006-4e90-8609-8ebcbee38ff6
\
更新时间:2025-09-02 06:53
/【1】因子更重要?还是模型更重要?
答:结论是因子稍微重要一点。
可以把“因子”和“模型”想象成做菜时的“食材”和“厨艺”:
食材(因子)决定上限
厨艺(模型)决定能否发挥因子的正常性能。
二者缺一不可,但在不同阶段权重不同
• 早期探索:先找好食材(因子)> 追求高级厨艺(好的模型)。
• 因子同质化后:大家都有类似的食材,厨艺(模型细节)成为收益率的关键。
总结:但“好因子 + 普通模型”通常比“普通因子 + 顶级模型”更先跑出可复制的收益;当因子趋同时,模型的重要性会反超。
-----------------------------
【2】相同因子下不同模型的区别
更新时间:2025-08-24 13:46
•因子更重要还是模型更重要?
我认为因子更重要,只有好的因子才能做出好的策略。
相同因子下不同模型的区别:
每次训练时间比较长,时间有限,只跑了线性回归的策略。而且收益也没有调的很好。
后续有时间再持续优化,并跑其他策略比较。
https://bigquant.com/codesharev3/e70d145b-3a0d-4f3b-bb4e-df2b8a905e12
\
更新时间:2025-08-10 15:07
1.对原策略拉长回测周期校验效果,发行在24年之前该策略收益为负,经测试后发现24年后的高收益主要来源于北交所的增长。当小市值策略包括北交所时,由于北交所的票市值较小,会受北交所风格影响严重。所以修改策略去除北交所。
2.使用剔除北交所的数据做回测,年货收益30%左右,基本符合微盘股的年化收益。我对市值和换手率合成的权重,做超参优化,结果显示市值权重越高,策略效果越好,效果如下:
[https://bigquant.com/code
更新时间:2025-08-06 06:14
https://bigquant.com/codesharev3/e0d036bb-be2e-43a9-91ce-13dc1bcf39c6
做了一点修改,回测的效果有了明显提升:
后续还要做以下完善,限于能力,现在还没法实现:
更新时间:2025-08-04 00:31
先随便调了两次参数,根据结果变化趋势发现应该不行。
然后尝试加了个close排序的权重,一次就将夏普提升到1.5以上了。所以,特征因子组合的底层逻辑才是策略灵魂,调参只是锦上添花的辅助手段。以下为修改后的策略:
https://bigquant.com/codesharev3/51e25514-6570-4e57-b6e6-816edb4d8e64
\
更新时间:2025-07-31 02:39
更新时间:2025-05-27 11:04
策略是从策略社区克隆过来的,然后在原策略(每日调仓)的基础上修改了调仓周期的逻辑(每8天调仓)形成新的策略,回测正常后提交模拟交易。
回测已变为每8天调仓,但是模拟交易仍为每日调仓,见附图1和2。
请问如何解决此问题?谢谢。
标注上加-,如-shift(close,-2)/shift(open,-1)或-shift(open,-1)/shift(open,-2),随机生成几百甚至上千的策略回测所取得的效果普遍没有做多好,大多数情况甚至连正收益都达不到,而做多好多都轻松取得正收益,是算法的特性还是有其他窍门?
https://www.bilibili.com/video/BV1Ny4y1E7KJ
\
更新时间:2025-04-15 07:19
假设同样的label下,IC从0.04提高到0.06但是策略收益却没有明显提升,怎么看待这个现象,怎么处理能让Ic与收益强相关呢?
[https://www.bilibili.com/video/BV1JV4y1J7cU?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086](https://www.bilibili.com/video/BV1JV4y1J7cU?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086
更新时间:2025-04-15 07:19
\
**徐啸寅
更新时间:2025-04-15 07:19
备注:本策略含有未开放的数据,故克隆之后无法运行。
{{membership}}
https://bigquant.com/codeshare/b6e80d6b-f5e0-4778-97cf-77fcadb7b488
\
更新时间:2025-04-15 07:19
更新时间:2025-04-15 07:19
深度学习在期货高频上的应用
8月19日Meetup问题模板:
https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea
\
更新时间:2025-04-15 07:19
请教catboost的详细使用方法,对于原先使用xgboost或者stockranker的策略,如何用catboost替换掉xgboost或者stockranker?
https://www.bilibili.com/video/BV1US4y1n79r/?spm_id_from=333.999.0.0
[https://bigquant.com/experimentshare/c2422c6678a8
更新时间:2025-04-15 07:19
一个关于止损策略的疑问
以下是我的止损模块代码:
def m5_before_trading_start_bigquant_run(context, data):
# 获取当前持有的所有股票
holding_instruments = context.get_account_positions().keys()
# 计算非调仓日当天是否需要卖出,记录至待卖出列表
if not context.rebalance_period.is_signal_date(data.current_dt.date()):
for ins
更新时间:2025-02-21 03:21
如何把次日开盘数据加入策略?比如竞价金额,竞价成交量。开盘涨幅。
更新时间:2025-02-16 01:24