bigtrader初始化资金100w，第一次下单买入ETF失败：

InvalidOrderPrice具体是什么问题？资金不足？标的非法？我这里检查都没问题

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https://bigquant.com/codesharev3/2665a0fa-d0e3-4a3d-b70c-fa1c880eda58

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各位大佬好，我之前都是通过图形界面来写代码的。现在就是想实现一个简单的功能，比方说每天遍历一下全市场，然后满足条件的股票我买入后持有3个交易日后再卖出。这个功能需要怎么怎么实现？能否提供一个简单能运行的demo程序，我在此基础上学习。

还有就是有没有专门讲如何通过代码来写策略的教程或方法，我有一定

ask_volume1 1档委卖量

beyond_1_ask_volume 第1档卖出量第1档卖出量

请问这两个字段的区别是什么

import dai的时候，调试报了下面这个错误

• Traceback (most recent call last):
• File "_pydevd_bundle/pydevd_cython.pyx", line 1343, in _pydevd_bundle.pydevd_cython.P

简介

bigqunat强大的人工智能分析平台，提供了多元化的数据，方便的数据回测等，今天介绍bigqunat获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务。

编写策略

1.点击编写策略

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=929

跑出一个回测年化80%的策略后，我却更慌了。

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今天想和大家聊聊我这段时间最大的一个跟头，也是我认为新手最需要警惕的一个坑：过拟合。

说出来不怕大家笑话，最近我弄了一个“像样”的策略流程大概是这样：

1. 选了一堆听起来有道理的基本面和技术面因子（PE、PB、ROE、动

做量化这些年，有个体会越来越深：策略决定你的收益曲线可以画多高，但风控决定这条线能画多久。

刚开始的时候，我和很多人一样，风控等于“设个止损位”。直到经历过几次刻骨铭心的回撤，才明白真正的风控是一套嵌入血液的系统思维，它发生在你写第一行代码之前，并持续到策略生命周期的最后一刻。

今天不谈

我是Alex。

当策略在历史回测中表现完美，很多人会迫不及待地想把它推向实盘。但真实市场专治各种“回测完美主义”。在按下启动键前，我总会对策略进行六项压力测试，这是策略从“实验室样品”变为“工业产品”的关键质检环节。

测试一：数据健壮性检验

目标： 看策略是否只能活在“清洁数据”

最近能看到一个挺明显的趋势：大家讨论的焦点，正从“如何挖掘一个更强的因子”，逐渐扩展到“如何让AI帮我生成/优化整个策略”。这背后是一个根本性的效率诱惑——如果描述一个想法，就能直接获得可回测、甚至可实盘的代码，那策略研发的迭代速度将发生质变。

这确实正在发生。无论是通过自然语言生成基础策略框架，

在做量化研究，最兴奋也最让人警惕的时刻，可能就是看到一个新因子在样本内展现出近乎完美的预测力——IC高，回测曲线平滑上扬。那一刻，感觉仿佛触摸到了市场的某种脉搏。

但不知道大家有没有同感，这种兴奋之后，随之而来的常常是一种更深的困惑。随着我们拥有的数据维度越来越多（另类数据、舆情数据、产业链数据）

我们可能是对“AI+量化”这个话题最熟悉的一群人。我们熟练地调用各种预训练模型，用海量数据喂养它们，满怀期待地等着那个“神奇因子”或“圣杯预测”的出现。但不知道你们有没有和我一样的困惑时刻：

*我们是不是把AI想得太“聪明”了？或者说，我们是不是在用错误的方式，期待它解决一个本质上不同的问题？

开篇引言\n上周的深度探讨引发了很多同行对“自然语言生成代码”效率的讨论。今天，我不谈理论，直接展示一个完整案例：如何将一段清晰的策略文本，变成在QMT中真实运行的、带有回测结果的趋势跟踪策略。整个过程，就像为你的想法配备了一位精通QMT API的即时翻译。

第一步：策略构思——用

最近也在一些论坛和知乎以及生活中的一些朋友聊了很多，主要还是对于这几年ai爆炸发展带来的一些影响，也产生了一些思考,这篇文章还是基于上次第一个样例写的，这两天我也在测试更复杂的情况，大家感兴趣的话可以关注一下。

TL;DR（太长不看版）：

实测表明，基于agent的策略生成工具能

作为有想法但写代码费劲的交易者，我的策略验证循环曾被卡在“实现”环节。

直到我用上一个工具：将交易逻辑用自然语言描述，它直接生成可运行的QMT策略代码。

输入：“交易茅台，10日线上穿60日线全仓买，下穿全仓卖，用前复权数据。”

生成：约五分钟后，获得一个完整的 代码。

新建可视化策略，用的模板，用lightgbm替换stockranker训练，报错，请帮忙看看 https://bigquant.com/codesharev3/c252eae7-38d1-4f20-ba82-c4144de50a02

![](/wiki/api/attachments.r

# 查询代码 cn_stock_factors_base

import dai

sql = """
SELECT instrument, date, suspended
FROM cn_stock_factors_base
WHERE instrument LIKE

cn_future_warehouse_receipt这个表是不是不全，大部分天都缺了很多品种的数据？

目标：希望通过 SQL 精准的获取到某一天的时间序列函数计算之后的值\n现状：只要在 SQL 中带入了 date 的精准条件，就会导致返回的时间序列计算为空值。只能在 SQL 中不进行过滤，然后在代码中过滤具体时间。\n%%sql

WITH market_cap_with_warmup AS (

这个策略回测一天能运行，但是提交到模拟就报trainin为空

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=82c

124-行业轮动的基本面选股策略

原来的输出结果如下：

当frequency为1m时，只能获取一个字段吗？fields=[‘open’,’close’]时是不是会报错。

open_price = data.history(context.ins, ["open"], 1, "1m")

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策略\nhttps://bigquant.com/square/0230eda3-1c00-424c-9e38-c4e0128a2871

运行时为什么缺失 2025-07-23以后的数据，是数据库的问题吗？如果要回测到26年1月，如何修改？

我的策略如下：（完全按照宽客学院中视频老师的代码编写）

https://bigquant.com/codesharev3/ca001d95-6ca5-44f5-9a3d-a68c85a1e827

但是程序运行报错，\nCell In[2], line 58

 55     im

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader