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bqbppxmo作业提交

  1. 换手率标准差策略为载体
  2. 大盘连续5日下跌4%时清仓
  3. 个股涨了5%或者跌了2%后平个股


[https://bigquant.com/codesharev3/6bc835de-b022-4709-8ea8-1fbfbe51e2ba](https://bigquant.com/c

由bqbppxmo创建，最终由bqbppxmo更新于

TCB交作业

1、今年小市值略疯狂。2、画图那里是抄的作业，不是自己写的。

[https://bigquant.com/codesharev3/e9bb4905-5614-4070-b97a-55429dc22656](https://bigquant.com/codesharev3/e9bb4905-5614

由bqfua3ny创建，最终由bqfua3ny更新于

2025主流高频外汇 API 平台盘点

在外汇交易领域，高频外汇 API 平台众多，每个平台都有其独特之处。彭博社作为传统金融数据巨头，在全球金融数据领域拥有深厚的积淀，数据权威且全面，能为用户提供广泛而精准的市场信息 ，但它的外汇高频实时报价服务接入成本极高，免费套餐不仅功能有限，限制也十分严格，对于中小开发者以及预算有限的企业来说，难

由bqqy25z0创建，最终由bqqy25z0更新于

My first echo

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老韵:超参测试汇总作图作业提交

为了上难度，用了个三参数(策略本身没意义哈，只为了熟悉策略回测各环节），策略代码如下：

[https://bigquant.com/codesharev3/acc72621-b644-4961-9a13-375d4d4ea840](https://bigquant.com/codesharev3/

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策略分享——RSRS弹性ETF策略

1. 核心指标介绍

1.1 阻力位和支撑位

阻力位是指在标的资产价格上涨时可能遇到的压力水平，是交易者认为卖方力量开始反超买方，使得价格==难以继续上涨或开始回调下跌的价位==。当价格接近阻力位时，投资者预期会有更多的卖家介入，增加供给，这可能导致价格下跌或至少暂停上涨。

支撑位是指

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bq4t7jcm_作业

加入了市净率的失败策略

[https://bigquant.com/codesharev3/95cfd79a-d513-4a12-aa68-1f90d3ee9a7a](https://bigquant.com/codesharev3/95cfd79a-d513-4a12-aa68-1f90d3ee

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张伟_作业

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。

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

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bqbppxmo_作业提交

新增了ROE指标

[https://bigquant.com/codesharev3/769c6e87-7d37-4a49-ac1e-6caae3ef2b30](https://bigquant.com/codesharev3/769c6e87-7d37-4a49-ac1e-6caae3ef2b3

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策略分享—基于StockRanker模型和排序学习的选股策略

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

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bqlapjkl_作业提交

选股策略

1.

[https://bigquant.com/codesharev3/d8840d5f-3d22-4d3e-9868-6e4bd8c7c153](https://bigquant.com/codesharev3/d8840d5f-3d22-4d3e-9868-6e4bd8c7c1

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明华的作业

import pandas as pd
import os
import glob
from datetime import datetime, timedelta

def calculate_15day_change_and_turn(stock_data_dir):

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【提交模拟失败】

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：

由peng1960hong创建，最终由xiaoshao更新于

交易引擎：9-设置止盈止损与大盘风控

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  • 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
  • 策略描述：


[https://bigquant.com/codeshare/144ad34b-5448-4f8f-9452-83f4eebee41c](https://bigquant.com/codeshare/144ad34b-54

由small_q创建，最终由bqv93dy2更新于

BigTrader AI量化交易终端 - 实盘交易终端

实盘整体流程

1.开通BigQuant合作券商账户（指定二维码开通享手续费优惠），并申请实盘、绑定实盘资金账号。

2.设置对应实盘资金账号的实盘策略，创建计划交易信号（实盘申请通过后：用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略）。

3.创建实盘访问凭证，获取对应访问凭证的密

由small_q创建，最终由small_q更新于

bqnst8by作业提交

市销率和股息收益率加入过滤条件，并把股息收益率加放权重，情况改善很多

感悟：随着市场上机构比重的增加，对基本面也有了很多的要求。


[https://bigquant.com/codesharev3/946edaf7-9ac0-4bb9-8386-b970a5755f8b](https://b

由bqnst8by创建，最终由wintersp更新于

bqnst8by 作业提交

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）。

 a. 最近三天及过去10天主力资金流入，公司盈润>0, 每股利润有增长，当天成交量为过去22天平均成交量的1.5倍以上。股价不高于过去10天平均价格的1.1倍，每二天买

由bqnst8by创建，最终由bqnst8by更新于

bqos5o6e作业提交

  1. 小市值策略在2024年的坑用价值因子可以部分解决。
  2. 核心还是做好回撤或止损动作，作为量化交易的初学者不知这方面如何实现？

[https://bigquant.com/codesharev3/b71aa64e-afb6-42f2-81c5-59a3bf4120ad](https://b

由bqos5o6e创建，最终由bqos5o6e更新于

bqos5o6e 作业提交

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. 选股

    近3年股息率最高的10只股票。

  2. 买入

    立刻买入

  3. 卖出

    分红后1个月股息率大于4%则卖出。

2、在看完从0-1开发量化策

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四金_作业提交

基于昨日的小市值稳健策略，加入stockRanker

[https://bigquant.com/codesharev3/d68939bb-b431-4483-a508-40af019b4fea](https://bigquant.com/codesharev3/d68939bb-b431-448

由bqf6mces创建，最终由bqf6mces更新于

优秀策略分享——数据标准化策略

影响策略效果的因子有很多，每个人所选择的因子也各有不同，选取因子后，如何分析数据，找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分，本文介绍，如何简化数据分析的工作：数据标准化处理


举例说明：

当天收益因子：5000支票，可能会有1000+个不同的值，如：1

由bq71v3n7创建，最终由bq71v3n7更新于

深灰太狼_作业提交

在M7把回测时间设为2014-01-01-2025-08-01会出错,因该如何设置才行呢？

[https://bigquant.com/codesharev3/5f219abf-fdb8-42c7-b02c-ab9429f87f0d](https://bigquant.com/codesharev

由bq4y4j3i创建，最终由bq4y4j3i更新于

bqfua3ny 作业提交（一坨翔）

1、一个策略很难一直挣钱，穿越牛熊。

2、AI策略对捕捉风格的变化应该是一个很重要的研究方向。

3、AI策略是一个黑盒子，如果能够像线性策略一样公式描述就好了。

4、不知道应该放什么因子进去，放多少因子进去，因子和因子之间应该保持什么关系（低相关性？）

5、需要滚动学习才有意义，我提交的今天

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策略分享-基于XGBoost模型和滚动训练的预测策略

0. 策略名词解释

（1）XGBoost模型

XGBoost 是一种基于梯度提升树（Gradient Boosted Trees）的高效机器学习算法，常用于排序、分类、回归等任务，在bigquant平台上只用于排序任务，主要有三种：排序学习（NDCG）; 排序学习（Rankne

由bq0m8rec创建，最终由bq0m8rec更新于

bqos5o6e 作业提交

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

使用基于数据的组合交易策略，达到稳定增长的投资。

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2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

  • 优势：
  1. 不带情感
  2. 时间自由
  • 劣势：
  1. 学习曲线陡峭
  2. 启动资本要求较高。

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由bqjrhjed创建，最终由bqjrhjed更新于

四金_作业提交

小市值



[https://bigquant.com/codesharev3/359cfba6-8e27-4a1d-b573-dfdfa4733a4f](https://bigquant.com/codesharev3/359cfba6-8e27-4a1d-b573-dfdfa4733a4f

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bqd17wit_作业提交

我改了一个小市值的策略，过去还是小市值跑的好啊



[https://bigquant.com/codesharev3/80283103-3430-42d0-a678-a2517af4ac62](https://bigquant.com/codesharev3/80283103-3430-42

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策略分享-动量多因子选股策略

一.策略原理

本策略主要面向A股市场,结合了价值投资,动量效应和风险控制三类因子,通过合理配置多因子进行优选股票池，最终实现中长期稳健超额收益。具体逻辑与每个核心指标/因子的原理、有效性分析如下：

\

(1)动量效应

动量现象已被国内外大量实证研究证明有效：历史上涨较多的股票短中期仍

由bqy4a9le创建，最终由bqy4a9le更新于

老韵_作业提交

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

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策略分享—基于LightGBM模型和超参优化的收益率预测策略

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

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回测API的调用（内测）

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:

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四金_作业提交



提升夏普比率，需要提升年化收益率，或者降低风险

这里加入了波动率因子，牛市情况下atr_20波动率越高，收益越

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bqnst8by 作业提交

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

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bqfua3ny夏普提升至1.5以上交作业

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

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策略分享-大类ETF策略-DRO组合优化

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

由bq9e696k创建，最终由bq9e696k更新于

bqkzh1gu_作业提交

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

由bqkzh1gu创建，最终由bqkzh1gu更新于

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