https://bigquant.com/codesharev3/c8309e07-3f0e-4e01-a67b-9c75bdd278b9

没能摸索出将

https://bigquant.com/codesharev3/0d7cfe17-1ae2-4f61-bc1e-bec5e938fa56

\

https://bigquant.com/codesharev3/9258401a-3c89-407f-8d70-150afe52bbf8

把AI策略广

https://bigquant.com/codesharev3/ac79cc2e-70ad-4e29-9385-95bd154a131d

\

1.安装SDK（内测中）

联系工作人员申请成功后，将安装文件放到任意一个路径，输入pip install <路径>完成安装

2.bq命令的使用

如需测试，请在终端中测试，将下方指令替换成正确的信息(如自己的账号密码、正确的策略id)然后Enter

2.1 用户登录:

https://bigquant.com/codesharev3/e41727b7-6a46-4929-8a5b-7510b45aaa29

最终只做到s

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

  用科学的有数据支撑的策略来做交易，而不是根据感觉来做。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

 优势：操作上不受情绪影响，可以把好的思想或想法变成代码固化进策略里面，可以回测去证明有效性。

 劣势：历史回测不代表未来

https://bigquant.com/codesharev3/1c09d163-840f-46b9-aaec-29a3a99cda45

\

感想：1、好难。 2、单纯看夏普能看，要平衡回撤就更难了。 3、从这个周期看小市值长期有效。4、如果能有方法识别出失效时间区间关闭策略使用就更好了，期待老师教学。\n

[https://bigquant.com/codesharev3/6ad19dbe-6461-4d4e-9362-32f6881

https://bigquant.com/codesharev3/58fd166d-b680-42d6-b53e-059f41d1f4ef

\

在金融市场的不确定性面前，传统基于历史数据的组合优化常因 “未来与历史相似” 的假设失效而受挫。分布式鲁棒优化（DRO）通过主动纳入 “分布不确定性”，为极端行情下的组合稳健性提供了新解法。本文结合实践案例，详解 DRO 组合的构建流程与核心注意事项。

**一、DRO 组合优化的核心逻辑：在

https://bigquant.com/codesharev3/ca7962c3-db12-402b-b66b-88b230e1f932

小市值股票很

我加入了pe_ttm的指标，然后只回测了2025年今年的表现，看起来很不错

[https://bigquant.com/codesharev3/5b344ce6-02d4-4489-8c4d-85690e11b6ad](https://bigquant.com/codesharev3/5b34

1、我现在对很多字段的含义还不是很清楚，要每次去数据平台查询

2、对量化的回测的这些指标也不是很清楚，比如夏普的含义

[https://bigquant.com/codesharev3/19be9a63-1bc2-4105-b3fe-51af6e313ad9](https://bigqu

1. 方法如下：

   获取60和00开头的股票，剔除st股票，macd金叉，均线金叉，rdj的j小于20，获取股票结果。

2. 流程如下：

   a.获取idea

   b.获取数据

   c.过滤数据

   d.用因子获取股票结果

   e.设置调仓周期和股票数量

   f.回测

一、基金池

标普500

纳指ETF

300ETF

创业板

嘉实原油

豆粕ETF

黄金ETF

恒生科技

优点

1. 地域分散：覆盖中美市场（标普 500、纳指、300ETF、恒生科技），对冲单一国家风险。
2. 资产多元：股票（权益）+ 原油 / 黄金

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

采用双均值突破的策略进行ETF的交易，如果用量化的角度来看，就是判断当前价格是否突破 150or30 和前高，突破即看涨，做多。在价格突破前低和150后，做空。

2、在看完从0

1.低pe、高波动、小市值，等权重打分排序，日频30只等权重持仓。

2.数据—特征—重构—回测—组合—回测—交易—归因—循环

1、集合竞价选股法：当天题材爆发，早盘确定热门板块（有大额一字封单的为确定性方向），9点25分以后，按照竞价金额从大到小排序，寻找竞价成交金额大并且市值最小的品种，挂涨停价买入。

2、确定目标市场 确定评级因子或者筛选条件系统 买入卖出的条件 仓位 费率 交易频率。

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

答：过往主要采用红利选股策略，选择股息率相对较高，业绩稳定的蓝筹股长期持有，定期更新持仓。

2、在看完从0-1开发量化策略之后，请自己总结一下量化策略开发的主要流程。

答：基

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

双均线策略 已日线为基，已交叉为号。实现连续亏损数年。

2、在看完从0-1开发量化策略之后，请自己总结一下量化策略开发的主要流程。

把好政策宽度-观察板块轮动-抓住资金热度-

1、请用自己的话解释什么是量化投资

答：把碎片化理论及经验，通过程序化交易慢慢打磨形成一套灵活多变的交易体系

\

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势

答：优势：有效控制情绪化的大脑和那不听使唤的手，真正做到就算倾家荡产，我也可以很自信的说我从未赌过。

劣势：过拟

1、过去投资经验

1、买入并持有策略，黄金纳斯达克定投，相信长期向好

2、股票打新

3、基于基本面 MA5 MA10 MA20以及财报信息进行选股投资

\

2、量化策略开发的主要流程

1、数据收集，构建因子

2、策略开发，模型训练

3、策略回测，模拟交易

4、风险，止盈止

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

利用定量的方式，通过建立模型和算法来自动执行投资决策的交易方式。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：

   客观理性，不受情绪影响

   能在短时间处理大量数据，观察力和分析能力超越人脑

   有回测数

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

我用以下因子筛选出股票，定期换仓

均线因子：

• 收盘价在20日均线之上
• 30日内至少有25天收盘价在250日均线之上
• 30日内至少有25天收盘价在200日均线之上

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）

 龙回头战法：选择前期热门板块的龙头股，且上涨期间量价同步，在回调过程中，成交量缩量到支撑位买入。

 量化表达：

 (1)定义板块动量因子确定热门板块

 (2)定义股

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

1-过去是用的程序化交易，主要在期货上，魔改的海龟和aberration

2-现在不知道怎么结合，希望结合风控、因子、仓位等

3-我想测试一下这个逻辑

1-低pe

2-大

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

答：

量化投资的作用

1-用数据验证市场观察

2-通过数据发现市场规律

最终实现可回测的、经得起时间检验的、稳定的投资收益

最后通过程序化来实现常态化交易

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：一切理论和想法可以通过数据来检验

【今日作业】

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

之前是主观投资，即通过判断公司的产品对于市场的未来需求来选择的。比如说circle 的稳定币的作用，结合美国国债的压力和特朗普的做事风格；还有小米的Yu7

\

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

答:股票池筛选:当连续10日最小值大于34日均线的0.99倍时纳入初选股票池;若获利筹码高于73%，则买入；当最大值低于34日均线时卖出。

2、在看完从0-1开发量化策略之

1.什么是量化投资

量化投资是采用数学定量的方法进行投资，包括通过数据和因子进行选股和买卖。其内涵上包括因子研究、量化选股、量化交易、风险控制等。在分类会包括：在时序和截面上的量化，对应量化择时和量化选股；从因子类型上分量价多因子量化、基于事件的量化、基于指标的筛选量化。在频率上可以分为高频

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

通过捕捉、分析大量市场数据，以程序化交易的方式进行投资交易。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：

1、可以更迅速的把握市场变动机会

2、更加冷静、规范化，不受管理人主观情绪影响

3、可以捕捉到通常难以察觉的变化

0. 策略核心指标

0.1 EMA

指数移动平均线，是一种常用的技术分析工具，用于平滑价格数据并识别市场趋势。与简单移动平均线（SMA）不同，EMA更注重近期价格，赋予其更高权重，因此对价格变动的反应更灵敏。

![](/wiki/api/attachments.redirect?i

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

以前股票都是瞎买的，不成体系，不好总结出来。买ETF基金多一些，长期定投（10年以上）并持有，都是选择的指数基金，如上证50，恒生科技指数以及纳指

2、在看完从0-1开发量化策

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

答：我自己主要做技术分析，一般是看MACD和布林线，再结合均线。 如果我的投资思路用量化的方式表达，那就是：

股票池：过滤（北交所，科创版，ST， 市值5亿以下和500

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

用定量的方式，客观地进行投资理财。将金融市场的变化用科学数学的方式呈现，并从中寻找规律，让规律为人所用。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：1、能够高精度地进行分析，抓住市场的每一次动荡起伏；2、避免感性交易，主观交易带来的风险；3、极大程

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

我理解的量化投资是：从历史数据中找规律，用模型把规律变成策略，再用程序根据策略自动执行交易。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：1，克服人性弱点，理性交易。2，能够处理海量信息。3，纪律性强，确保投资逻辑的一致性。

劣势：1，模型依赖历史

‘/’ 【今日作业】：

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

  通过科学的方法达到能够预测盈利的目的

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

 优势：科学、统计分析   劣势：沉浸在模拟的假象中，容易过拟合

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

从历史数据总结规律，利用工具，从时序中提升胜率，从截面中提高赔率。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势:算力带来效率的几何倍提升，穷举法、演绎法得以高效准确的实现。

劣势:逻辑大于数据特征本身，先有假设后有推论，人大于机器。

1.请用自己的话解释什么是量化投资。

我觉的量化投资是通过数据的手段找出规律来进行投资的一种方法。

2. 请列出你认为的量化投资的优势和劣势。

   量化投资的优点是可以不用实时盯盘，可以实现稳定收益，对与一名程序员来说找到了另外一种观察市场的手段。劣势是需要的前导知识多。

3. 我的思考

【今日作业】：

1、请用自己的话解释什么是量化投资。\n

量化投资就是将数据和交易思想表达为因子并用以指导投资的过程。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。\n\n答： 量化投资的优势在于更加系统化，手段和方法丰富。劣势在于对参与者有一定的门槛要求。和传统交易的差异在于，对于经验

量化投资是利用计算机技术，通过分析各种投资相关数据，做出交易决策并执行交易的行为。

优势：可以分析大量数据，分析速度快，能够根据既定策略执行，不受情绪影响；

缺点：策略写好以后不会自动灵活调整；获取稳定盈利策略难度大。

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

答：我认为量化投资是利用计算机程序，从过往市场数据中筛选出具有更高上涨概率的标的，按照设定的买入和卖出逻辑进行交易的方法。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

答：与主观投资相比，量化投资主要有以下优势：

1）视野更广阔：人的精力有限，主观投资往

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

用计算机帮你干投资的活儿。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：

1.稳定，在固定的投资框架下不易出错

2.风险对冲能力强，可同时进行多种不同风格的交易。

劣势：

1.前期投入较高，需要较多的时间成本，学习成本和数据成本

今日作业：

\

1、请用自己的话解释什么是量化投资

答：

量化分几步

1 数据分析与挖掘：

• 分析挖掘价格信息 与 其他信息（ 比如 交易信息，基本面信息， 宏观信息等） 之间单维或者多维的关系。
• 关系可能是线性的，非线性的，时间序列的，横截面的等。

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

答：量化投资是指用数据来做投资决策的投资方式，量化投资的核心在于用来做决策的数据及处理方式是否能有效、稳定的预测投资收益。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

答：量化投资的优势在于：

1、业绩可重复性：量化投资采用特定的模型，训练数据囊括了

【今日作业】：

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

 用科学的方法（如:数学、舆情、财务），通过计算机语言实现半自动或者全自动投资。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

 优势：避免人的情绪（贪婪、恐惧、满足、大意） 可以发现和总结人无法发现的规律和机会。

【今日作业】：

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

量化投资就是找出收益率与某个参数存在关系，然后用历史的数据来证实这个关系，最后是用近期参数的变化来找出收益率高的股票。

在这个过程中：

收益率就是未来的的收益，各有各的定义，有些用三天，有些用五天

某个参数，简单来说可以是开盘价、收盘价

今日作业：

\

1、请用自己的话解释什么是量化投资

答：我认为 ：根据自己的方式方法制定一套筛选和买卖规则用 计算机的语言实现这一套流程。

\

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势

答：我认为：能按照规则不断完善，处理信息量大

我的疑问与思考：临时没有疑

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

用数学统计和分析的方法，结合历史数据及计算机技术来进行投资决策的方法，就叫做量化投资。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：

①有相对严谨科学的分析过程，能对海量数据进行高效的统计和分析

②计算机程序能严格的执行具体投资决策的过程，尽可能

1、请用自己的话解释什么是量化投资。\n基于统计学分析得出的一些过去金融市场（股市、期货、数字货币等）运行的群体特征经验、方法，结构化、规模化以人机辅助或机器交易地方式应用在未来市场交易的统计学套利交易模式。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：1、历史经验被科学度量及复现，可靠性

1、请用自己的话解释什么是量化投资

答：相对于主观, 量化投资就是用数据驱动决策的交易方法

\

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势

答：

优势: 规避人性的弱点

劣势: 没看到

目前看起来是最科学的方式, 结合一些主观的择时, 有可能做出来能长期持有的组合资

可视化编程状态下DNN模型针对沪深300、中证500、中证1000指数的ETF策略，策略回测正常，但提交模拟失败，请解决？\n策略分享链接： https://bigquant.com/codesharev3/079766cb-7157-4e26-abf1-d2faf4c965c7\n提交模拟链接：

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

答：我觉得，就好像是用一套具体的的数学公式来代替人去选股票，个人的话通常是凭感觉决定买不买。而量化投资就像是给投资做了一套标准化的步骤流程，用很多数据，然后把这些数据输入到一个模型里。这个模型会像根据设定好的规则，做出买卖决策。

2、请你列出你认为的量化

欢迎加入2025量化投资训练营，请大家将每一期的作业/思考/疑问等，提交到本文档的对应目录下。

\

提交流程：

1. ==找到对应日期的文档==，鼠标放置在文档标题，点击"+” 新建文档

   ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=83

今日作业：

\

1、请用自己的话解释什么是量化投资

答：我认为XXXXXXXXXXXX.

\

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势

答：我认为XXXXXXXXXXXX.

我的疑问与思考：XXXXXXXXXXXX

\

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](https://bigquant.com/codes

#https://bigquant.com/codesharev3/9cd9a4a0-4050-40f2-b3a7-8b7652ebff63

from bigmodule import M
# @param(id="m7", name="initialize")
# 交易引

请技术来看看

源码：

[https://bigquant.com/codesharev3/15afa818-8cac-442a-8936-9bef606e7b0f](https://bigquant.com/codesharev3/15afa818-8cac-442a-8936-9bef60

1. 市场观察和机会发现

1.1 四大类资产ETF持有表现

1.2 加入动量后的轮动

每五日轮动

🌟 感谢大家一直以来对 BigQuant 的支持！我们希望能和大家在量化投资的道路上不断前行，同时致力于提供更好、更便捷的工具。

💡 如果您在使用 BigQuant 时遇到尚未实现或体验不佳的功能，欢迎随时提出您的建议。我们将认真考虑并努力落实，如果您的建议被采纳并实现，我们将给予相应的奖励，

具体策略代码如下：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=2750d78a-80a0-48c3-81e

一、引言

1.1 全天候策略来源

花开花落，四季有轮回；潮涨潮退，江海有节律；牛熊交替，金融有周期。你是否曾憧憬，能有一套投资策略

请问我m7的sql里的窗口函数，为什么改变窗口大小，算出来的数是一样的

[https://bigquant.com/codesharev3/87d33db3-7d76-4ba8-8b8f-e51e3ccf1aff](https://bigquant.com/codesharev3/87d33db3

https://bigquant.com/trading/detail/510fc7ce-0e30-4fc6-9a84-162b9fee5dfc

后台7月21日有出 中国中铁信号，但前台实盘没有出，请看下怎么回事

https://bigquant.com/trading/detail/51858f6b-c8ac-4a84-be3c-e5525dc75794

\

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/013e4881-edcc-42b0-8944-60b97980eb5a](https://bigquant.com/codeshare/013e4881-edcc-42b0-8944-60b97980e

0. 策略名词解释

（1）StockRanker模型 (LightGBM Ranker模型)

StockRanker 在bigquant平台支持排序、回归、二分类、log loss四种算法。而在排序算法中: 使用 LightGBM 提供的排序模型（LightGBM Ranker

摘要

基于市场周期规律与同比序列42个月短周期状态判断“牛熊”拐点在华泰金工周期系列研究的基础上，通过信号处理、统计检验等手段，证明指数同比序列的42个月短周期决定了市场“牛熊”状态，并进一步通过数学推导、实证检验证明同比序列42个月周期领先于价格序列4.5个月。 以此为基础，提出同比序列的

0.策略名词解释

（1）LightGBM模型

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是微软开源的一种基于梯度提升框架的高效实现。它主要用于机器学习中的监督学习任务，如分类、回归和排序等问题。本策略中使用的是回归。

githu

【旗舰版】BigQuant Connector: 使用本地VSCode连接到 AIStudio

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=43cbd53

我想知道宽币怎么这么快就没了，我就晚上和ai一起改了2小时代码，也没看到使用记录啊。

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https://bigquant.com/codesharev3/16a53d1d-8b1c-4968-ac0b-0398392b97ca

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文件单中有两个重要的文件：position_data.txt和fund_data.txt

我遇到了一个问题，就是当前持仓这个position_data.txt文件有个字段是可用数量，如果昨天14：56做了文件单交易，也是更新的昨天，假设昨天刚买入一笔，那么昨天14：56的时候最后一次更新，这些刚买

策略简介

本策略是一个基本的StockRanker策略，使用的因子除了一些基本的量价指标、技术指标、财务指标之外，我们加入了涨跌停的因子，由于涨跌停price_limit_status这个字段的含义是等于1表示跌停、等于2表示非涨跌停、等于3表示涨停，因此我们将过去10日的涨跌停状态相加的话

出现这个错误之后，代码就被清空了，一行都没有。。。是平台出问题了吗？能否回滚？

如何写一个因子，判断一个股票20天内是否有涨停？

我现在这么写老是报错

m_sum(IF(close>m_lag(close,1)*1.09,1,0),20) as f1

点击此处查看直播回放：<https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l07161+2025-07/courseware/ce529a33abd9458385d0a594a379014e/dddb404e6d774d2c8a8d33415

回测模块中，有一笔这样的单子引起了我的关注，应该不是个例。我们来看这笔5100股买入-卖出的订单\n根据上图信息\n买一只股票5100股，买入价

现在平台只有可视化数据封装的示例 ，能否搞一个代码版的数据封装示例，我好发布到策略社区去。类似这种数据源，有自己的ID：user_data_bq3xsdcp_7a60b646，这是如何封装的呢？

万老师，你的轮动策略，轮动不起来，我是会员，本该有2个社区策略可以轮动，但是现在运行老是出现single positional indexer is out-of-bounds，老是报这个错误，怎么解决 ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=49cc6900-d

我使用了直播展示的《final全动态》策略，部分代码如下所示。运行第一天显示买入，实盘都执行成功了，但是今天看策略页面显示所有记录都变空了？请问一下这是为什么？

策略源码位置： [策略轮动：穿越不同市场风格的策略组合_0628直播](https://bigquant.com/wiki/doc/

回测图：

\

策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆策略选择最新开发环境）

==推荐使用最新连接方式==

==点击此处查看最新连接方式==：【旗舰版】BigQuant Connector: 使用本地VSCode连接到 AIStudio

\

介绍

通过本地

介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio，在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意：本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

我们为广大量化爱好者整理了120套量化策略源码，==获取全部源码方式见页尾。==

• 本合集旨在提供量化思路和常见的策略模板，从而学习和魔改，==请勿直接实盘==。

• 本合集均使用3.0开发环境，克隆策略时候==选择去AIStudio最新版运行==。

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*一、新手学习策略

5大散户亏钱原因详解！总共25条，看看中了多少条！

BigQuant.com是适合散户并以AI人工智能为核心的量化开发平台，为量化投资宽客提供机器学习AI技术、量化金融数据、精准回测、量化因子等，去除人为情感，做到理性投资。

1、信息不对称

散户通常无法获取与机构投资者相同的信

《彼得·林奇教你理财》通俗解读：普通人的“接地气”赚钱指南 一、核心思想：菜鸟也能打败华尔街 简单说： 彼得·林奇认为，普通人的日常生活就是最好的选股工具。超市里卖断货的零食、小区门口排队的奶茶店、办公室里同事都在用的电子产品……这些“身边的机会”比华尔街的复杂模型更靠谱。 他的战绩：管理基金13年

cn_stock_prefactors表中

1. 因子：deal_number，北交所的标的没有数据
2. 因子：net_active_buy_amount_rate_main 北交所的标的没有数据\n北交所行情一直这么好，希望平台能早点增加北交所的资金流等数据

\

1.市场观察和机会发现

主力资金流向策略以捕捉市场资金动态和短期趋势为核心，在量化交易中展现出独特的实战价值。从逻辑层面来看，主力资金作为市场中的 “聪明钱”，其流向往往反映了机构投资者对股票的价值判断与预期。当主力资金持续流入某只股票时，通常意味着企业基本面得到认可、潜在利好预期或存在价值低

==--具有行业风格特征的策略应该如何系统构建？==

0. 电子行业概览

电子行业是一个以电子元器件、电子设备及其相关材料和制造工艺为核心的综合性产业体系，覆盖从基础元器件制造到整机装配、系统集成等多个环节。该行业技术密集度高、更新迭代快，具有强烈的全球分工特征。

在 **申万行业

我尝试运行了策略社区里的这个策略 天创40-1200https://bigquant.com/square/c0ed6461-3f07-4fd6-bd19-a39fe14d0be2

因为之前向您咨询过模拟交易金额与实盘资金不一致的问题，所以我在编辑器里先限制了初始资金，然后提交了实盘。但是实盘的交

因子原理

当我们发现股票市盈率较低时，是持仓买入的好机会。但是，有些周期股，比如煤炭、钢铁等，当经济增长时，这些行业的需求上升，企业盈利能力改善，从而推高它们的股价；而在经济放缓时期，这些行业的需求减少，盈利能力下降，股价下跌。

$$ 市盈率=企业股价/每股收益 $$

周期性行业的盈

ImportError: cannot import name 'NonBlockingStreamReader' from 'utils' (C:\Users\xiohu\anaconda3\Lib\site-packages\utils\init.py)

在本平台创建的实盘资金规模为50万，然后按照国金QMT实盘教学及课程中的代码，连接提交到国金QMT交易模拟端，然而发出的交易信号并不是按资金50万的量发出的，而仍然是按模拟交易策略中的100万的量发出的。而且我的实盘中的策略的id与模拟交易策略的id是一样的（打开我的实盘中的策略后，跟模拟交易中打开

策略如下，直接克隆的一点都没有动过：

[https://bigquant.com/codesharev3/719f32aa-a480-47c2-b40e-c09634db1092](https://bigquant.com/codesharev3/719f32aa-a480-47c2-b40e-c

滚动训练的策略模板运行错误了哦，反馈给个能运行的模板

[https://bigquant.com/codesharev3/3b7f1832-1bd6-4c17-af26-52c42bf5f65d](https://bigquant.com/codesharev3/3b7f1832-1bd6