点石成金的交易秘诀

一个普通人，真的能用16个月，把100万本金做到一个亿吗？这个听起来像天方夜谭的战绩，据说是一位顶级操盘手创下的真实记录。而他所依赖的核心武器，就是一套被称为“一夜持股法”的短线交易策略。

这套战法的核心思想，是巧妙利用A股的T+1交易规则。通过在“下午买入，

本报告基于对克里斯·卡米洛（Chris Camillo）投资策略的深度分析，探讨普通投资者如何利用社交媒体捕捉华尔街忽视的财富机会。

一、核心人物与财富神话

●人物背景：克里斯·卡米洛，一名没有金融背景、未曾在华尔街工作的普通投资者。

●战绩：通过自创的投资策略，将初始

在机器学习与量化交易的结合中，我们往往把90%的精力放在了特征工程和模型调优上。但当你的深度神经网络输出精准的预测概率后，你是否关注过数据管道底层的传输延迟？很多时候，并不是你的Alpha不够强，而是那几十毫秒的数据“幽灵延迟”，把你的超额收益吞噬殆尽了。

我所在的基金公司开发部，曾在一个基于高频

在震荡不休的股市中，散户投资者常有一种深重的无力感：为何股价会毫无征兆地暴起暴跌？为何在所谓的“智能时代”，大众投资者反而沦为了被算法精准收割的“流动性鱼肉”？面对质疑，坊间流传着一种极具欺骗性的辩护，称量化交易全天的买入与卖出总量基本相等，因此对市场供需并无实质影响。

这种说法不仅是拙劣的统

在BigQuant量化投研体系中，复牌标的的事件驱动策略是高频研发方向，而JMG这类标的复牌后公告发布与行情波动的强关联性，对底层数据的时效性、联动性要求极高。传统手动整合公告与行情数据的方式，不仅效率低下，也难以支撑策略回测与实盘运行的精度要求。本文分享一套可直接集成至BigQuant策略的JMG

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BigQuant Financial Quantitative Toolbox - 金融量化工具箱 Python SDK

1 简介

BigQuant SDK 是一个强大且灵活的 Python 软件包，为金融从业者提供全面的金融量化工具和策略开发框架。

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BigQuant SDK 是一款为专业量化研究员打造的本地开发工具。它让您在保留本地 IDE 开发自由度的同时，无缝调用 BigQuant 云端的海量数据与分布式算力。

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我只用了207个交易日，就靠6万本金实现了从零到七位数的跨越。这不是运气，而是我入市15年、曾在无数个深夜盯着账户亏损到浑身发抖才换来的底层逻辑。我有幸跟随一位顶级女游资做了6年助手，才真正看清了K线背后那只“真实的手”。

这段内容曾因触碰了某些人的利益被下架，今天我敢撕开真相给你看。真正的财富窗

被收割的“致富幻象”

在社交媒体的算法推荐中，你很难避开这类叙事：一套神秘的 AI 模型，正通过所谓的“大数据预测”精准捕捉股市涨跌，承诺带你实现财富跃迁。这种叙事利用了大众对新技术的敬畏，编织了一个信息极度不对称的幻象。

现实是残酷的：在二级市场这个充满零和博弈的角斗场，普通投

极端行情下的阿尔法寻踪 在AI量化的语境下，复牌股（如JMG）意味着平时难得一见的极端波动率，这往往是挖掘短期Alpha的绝佳场景。我们的客户（多为量化机构或硬核宽客）在面对此类事件时，第一反应永远是：能否快速构建出针对性的微观量价特征？

传统投研框架的颗粒度危机 传统券商投研服务

引言：解开你的困惑

为什么指数连续大涨，但很多人手里的股票却没怎么动呢？如果你也有同样的困惑，接下来的内容你必须认真看完。它不仅能解惑，更能告诉你该如何行动。

核心原因：这不是普涨牛，而是轮动牛

首先你必须明白，这轮牛市和2009年、2015年的牛市有着本质区别。过去那两轮是“

在BigQuant平台开展跨资产量化策略研发时，量化开发者常会面临同时调取外汇API与贵金属API数据的核心需求——不管是基于BigQuant搭建实时行情监控模块，还是在平台内完成多资产策略的回测与实盘部署，两类资产的行情数据都是策略研发的核心数据源，能否在BigQuant环境中高效、统一地获取并处

玄学理论

脱离基本面分析和舆情分析，或者把上述分析作为次要考虑因素，把行情走势图形作为主要分析数据，把市场交易行为中的资金博弈对抗作为主要研究方向的理论，不满足经典经济学理论中的理性人假设条件，也就没法用经典经济学解释其逻辑，其中某些理论含有神奇数字或者神奇几何图案元素，具有玄学神秘色彩，

使用Git要解决的问题：通过Git来管理我们的代码，方便追溯历史版本，避免因为一次误操作导致代码无法恢复。

**GIt的使用介绍：**一般都需要一个Git客户端配合一个Git服务端来使用，在客户端修改的内容可以提交到服务端保存，这样就不怕客户端的代码或文件丢失了，即使换了一个客户端

引言：暴富的梦想与残酷的现实

对于小资金的普通投资者而言，股市似乎是实现财富快速增长的捷径。在这条路上，“妖股”因其惊人的波动率，成为了唯一的“隐性杠杆”。抓住一只妖股，短期内资产翻几倍甚至十几倍的故事，无时无刻不在刺激着市场的神经。

我们不妨做一个极具冲击力的设想：如果能完美踩准节奏，每

在投资的世界里，我们每个人都想找到那些未来能够持续上涨的好公司。这就像是在成千上万的学生里，找到那些未来能考上清华北大的“好苗子”。但问题是，标准是什么？是成绩好？是进步快？还是个子高？

在[量化投资](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=26904

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

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

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请问服务器运行的时候一定要浏览器开着吗，是一定要保持连接模式吗？断网或者电脑休眠之后运行的代码就自动关闭了，如何解决。

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

摘要

在AI量化（AI Quant）领域，模型的预测能力高度依赖于输入数据的质量与时效性（GIGO原则）。对于港股市场，由于其流动性分布不均，传统的Bar数据往往丢失了大量的微观结构信息。本文将探讨如何利用WebSocket技术接入原始Tick数据，并进行实时清洗与特征工程，为高频因子模

导语

Hilbert变换是一种有效的数据周期分析工具，将原始信号延迟90°相位，从而方便的提取出当前信号在周期变换中所处的相位，进而对趋势进行判断。

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在外汇量化策略研发过程中，我经常会思考一个核心问题：如何让模型和策略真正跟上汇率高频波动，让回测更贴近实盘环境？ 这也是我在搭建交易系统时，最关注的数据层问题。

在长期的策略开发与回测实践中，我深刻体会到，传统的数据获取方式已经很难满足现代量化研究的要求。无论是短线策略、均值回归模型，还是

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/9327ebea-7974-4f1a-b41d-1e200f0e0028](https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/9327e

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引言：散户与游资的“复盘差距”

为什么你每天对着K线苦思冥想，复盘到深夜，第二天出手依然是“一买就崩，一卖就飞”？

很多散户的复盘是在做“无效加法”，沉溺于繁琐的技术指标和虚无缥缈的利好传闻。而顶级游资的逻辑则是极致的“减法”。我曾与一位来自杭州的游资大佬深度交流，他曾用几年时间将资金从

在量化投资体系中，市场趋势的精准研判是策略盈利的核心前提，而高质量的历史行情数据则是构建有效量化策略的底层基础。对量化策略开发者而言，通过标准化的历史数据API高效获取数据，并将其转化为可落地的趋势分析逻辑，是提升策略胜率、适配实盘交易的关键路径。本文将从数据获取、指标计算到实时监控，完整拆解如何基

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