手工计算股票标注与AI量化策略入门教程

在这个关于"手动计算标注-数字信号处理（Matlab版）"的教程中，主要讲解了如何利用Matlab进行股票数据的处理和标注，以应用于量化投资分析。首先，设置了基础参数，如起始和结束日期、使用的股票列表、持有天数以及特征选择（例如SMA指标）。 关键步骤包括： 1. **数据获取**：使用`D.history_data`函数获取历史数据，包含了收盘价、开盘价、最高价、最低价和交易量等信息。 2. **函数定义**：编写了两个函数，`add_column`用于在数据框中添加新列，`atr`用于计算平均真实范围（ATR），这是一个衡量价格波动性的指标。 3. **手动标注**：通过计算基于开盘价的动量指标（ `(open.shift(-4)-open.shift(-1))/ATR`），将数据标记为'buy'或'sell'，并将结果转换为整数形式，作为买入和卖出的信号。 4. **数据处理**：对标注数据进行了处理，包括限制上下界，删除不必要的字段，并确保标注数据类型为整数，以便后续的模型训练。 5. **特征提取**：使用`M.general_feature_extractor.v5`生成特征数据，对数据进行了预处理，包括缺失值处理、规范化和StockRanker模型的数据转换。 6. **数据合并**：将标注数据与特征数据通过日期和股票代码进行合并，以便于训练模型。 7. **模型训练**：创建训练数据集，只包含分割日期之前的数据，用于模型的训练。 这段教程的核心是展示了如何通过手动计算和数据处理，结合Matlab工具，构建一个基础的股票标注和特征工程流程，适用于量化投资策略的开发。同时，它还提到了BigQuant平台，一个支持可视化策略开发的人工智能量化投资工具，强调了量化投资中的自动化和AI技术的应用。 对于想要学习量化投资和数据分析的人来说，这段教程提供了实际操作的例子，无论是金融从业者、工程师还是学生，都能从中学习到如何在量化投资领域应用这些技能。通过一步步的实际操作，读者可以理解如何构建自己的AI量化策略，并在BigQuant平台上实现策略的运行和回测。