Matlab实现股票标注：收益率排序与策略组合

本篇文章主要介绍了在股票投资中，如何利用数字信号处理技术，特别是MATLAB工具，根据收益率对股票进行标注的方法。首先，作者定义了一个配置类`conf`，包含了起始日期、结束日期、股票列表、标注表达式（基于收益率的百分比计算）、持有天数以及特征选择等关键参数。接着，通过`M.fast_auto_labeler`函数对数据进行快速自动标注，该函数会根据收益率的变化给每个交易日的数据分配一个评分，分数越高表示投资表现越好。 `label`函数是文章的核心，它根据收益率对数据进行排序，将收益率转换为百分比排名，并将其映射到一个0到1之间的分数，进一步转换为整数标签。通过`groupby('date')`应用此方法，确保每个交易日的标签与其前后的收益率变化相关。标注结果被存储在DataSource对象`label_ds`中，便于后续的数据处理和模型训练。 文章接下来展示了特征提取的过程，使用`M.general_feature_extractor`生成特征数据，通过`M.transform`进行数据预处理，包括处理缺失值、规范化以及针对StockRanker模型进行特定的转换。预处理后的数据与标注数据`label_ds`进行合并，以便于模型训练。最后，作者构建了一个训练数据集，用于策略的训练。 整个过程强调了股票标注在量化投资中的重要性，以及如何通过结合收益率排序和特征工程来优化策略性能。通过策略组合，多个独立策略的收益和风险可以相互抵消，从而降低整体投资组合的波动性。文中提到的策略A、B和C分别代表不同的投资策略，它们各自具有趋势跟踪、多因子选股和AI决策的特点，组合策略的目的是为了实现收益稳定性与回撤控制。 文章还介绍了BigQuant平台，这是一个提供可视化的AI量化策略开发环境，使得即使是量化投资初学者也能逐步创建和测试自己的策略。平台强调了策略组合的重要性，指出通过降低策略间的相关性可以提升组合的整体表现。对于想要进入量化投资领域的人来说，这篇文章不仅提供了实用的技术方法，还给出了一个学习路径和平台操作指南，帮助读者逐步掌握AI驱动的投资策略开发。