102

# 在有序数组中找到出现最多的元素
def func() :
  num = arr[0]
  cnt = arr1
  maxNum = arr[0]
  maxCnt = 1
  
  for i in arr[1:]:
    if i == num :
      cn

提取特征异常，按说每天每只股票只有一条记录，这里却可以提取出2~3条。不知道是Bug还是哪里没写好？

[https://bigquant.com/codesharev3/29b24236-a88a-4a30-b43a-9bcc4e6143b8](https://bigquant.com/code

AS3.0中如何设置各类Slippage，例如原先的“VolumeShareSlippage”就找不到了。帮忙给个文档或示例！

策略介绍

本策略通过选择多维度的因子，使用AI算法来预测股票的未来表现并进行排序。这里使用算法StockRanker，BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法，专门用于量化选股排序学习，通过在多个因子/特征的数据上训练，旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。

我发现平台只发布了股票日线行情数据 cn_stock_bar1d

我理解 这个数据引用时跟跟在通达信常用的“不复权”“前复权”是不一致的

请问怎么解决

我是小白

第一次发帖

请老师指教

\

在量化投资风靡全球的今天，股票行情数据API成为了不可或缺的工具。它们为投资者和量化交易者提供了高质量、实时的数据支持，像港股实时API、美股实时API、A股实时API,极大地提升了交易效率和策略开发的成功率。本文将从响应速度、数据覆盖范围、开发友好性、灵活性、性价比等维度，详细分析几款主流股票行情

\

• AttributeError: type object 'HistoryDataSource' has no attribute 'read_basic_info'

\n

这是复杂的策略例子，左边不是已经有数据输出了吗？右边的特征提取在做什么？

这是策略地址 自定义买入卖出逻辑

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=97f21b4b-0

在选股策略中，不是ai策略

原策略地址 多因子选股策略-股票日频_new

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=fd538bf2-4085-47a9-ac20-a70

委托量加权委托价实时因子

因子定义

委托量加权委托价实时因子是一个衡量市场委托深度和价格趋势的指标。它通过计算委托量与价格的加权平均值来反映市场的真实供需关系。该因子的计算公式为：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=c14be6a8-aaa

万和证券简介

万和证券股份有限公司是一家拥有证券经纪、证券自营、证券投资咨询、融资融券、证券投资基金销售、证券资产管理、代销金融产品、证券承销与保荐、与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问 等各类业务资格的综合类券商。

万和证券开户

扫码开通万和证券账号（通过此开通的账号方可使用）

概述

这个系列我们将会用到股票快照数据和逐笔数据来加工一些分钟高频因子，需要用到的表和对应字段如下。以下涉及到的流数据暂未开放，后期我们会为大家提供流数据获取服务。

cn_stock_level2_snapshot

该表记录了股票l2的快照数据, 字段如下:

| 字段名 |

请老师帮助修改一段代码，多谢！

想计算一下某只基金的年化标准差，从豆包查询的代码？

请老师给修改一下可以在 BigQuant 开放环境下运行。谢谢

             import numpy as np 

             import panda

现在实盘中用到1分钟数据，问一下推出时间

\

https://bigquant.com/codesharev3/b65e3093-748e-4600-b89f-49ee573c3f2f

\

数据问题哪个老师给解答下，谢谢。

import dai

sql = """

select

date,instrument,name,

close/m_lag(close,1)-1 as return0,

from cn_fund_bar1d

where (date>='2024

https://bigquant.com/codesharev3/8a49bcb4-c899-4fce-b68d-a273f46d03d0

![]

回测成功，但是提交模拟却没信号产生

当我使用 m_sum(turn,250) AS score作为因子时，回测是成功的，然而提交模拟后却没有信号产生，而这在12月份之前是正常的，也就是说12月份之前模拟信号会产生，但之后就没有信号了。于是我换了另一个float_market_cap AS

引言

在量化交易与数据科学领域，特征工程是一个至关重要的步骤，直接影响到模型的预测能力与效果。OpenFE 是一个开源的特征工程框架，旨在帮助研究人员和工程师快速生成高质量的特征。然而，原始版本的 OpenFE 算子虽然功能强大，但在某些应用场景下仍存在一定的局限性。为了更好地满足我们在量化研

老版本中可以通过where(true,condition1,condition2)来做条件判断，AS3中有替代方法吗？

怎么获取历史数据？

import dai

from bigmodule import M

\n

#获取数据

start_date="2012-02-01"

end_date="2017-07-18"

instruments=["000069.sza","00233

绩效截图

我们先来看一个策略回测曲线，年化12.4%，最大回撤18个点，交易不是特别频繁，但总体是一个正收益系统的策略

这就是一个配对

国金证券简介

国金证券股份有限公司，1990年12月成立，335亿元市值，超5000人公司员工人数，8家分公司、75家证券营业部、分布全国24个省市，经营范围包括证券经纪、证券自营、承销与保荐、资产管理投资咨询、财务顾问业务等。(数据日期:2024年4季度)

国金证券开通账户

==

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

策略数据为nonetype

[https://bigquant.com/codesharev3/db68fc6c-7603-490d-a816-c68327089a0a](https://bigquant.com/codesharev3/db68fc6c-7603-490d-a816-c6

请支持 ，看一下报错的原因是什么？

[https://bigquant.com/codesharev3/8fc5b99f-ef95-4cdd-a083-2dc37472f277](https://bigquant.com/codesharev3/8fc5b99f-ef95-4cdd-a08

算法交易策略简单来说就是用计算机语言（如 Python）编码的策略，用于执行交易订单。交易者将这些策略编码，以利用计算机的处理能力，以更高效的方式进行交易，几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者，跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识，帮助你在交易中取得成功。

金融从业者和量化人员在日常工作里，常常迫切地需要获取金融实时报价、股票、指数、外汇等各类数据，而 API 已然成为他们不可或缺的得力工具，为数据获取开辟了便捷高效的通道。其中，实时报价 API 犹如市场的敏锐触角，能够让用户瞬间抓取到最新的市场价格信息，无论是股票的实时股价波动、指数的点位升降，还是

策略介绍

本策略为买入指定股票并持有的简单实现。

策略流程

1. 筛选条件：筛选出股票代码为'300059.SZ'以及 '600519.SH'这两只股票
2. 策略回测：持有这两只股票

策略实现

输入特征模块

• 在过滤条件下筛选出目标持有股票

![](/

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

第一次用这个平台，bigmodule需要自己手动安装吗？在哪里安装？

from bigmodule import M
from bigtrader.finance.commission import PerOrder

遇到错误

我想看看每天有多少只总市值低于30亿的股票，能给一份查看的代码吗

请老师帮忙拼一个行业涨速的因子

我是想把这个短期动量策略先选出5个票，

再用行业张涨速进行排序（就用一级行业或者二级行业就行），选排名第1 的股票—— 这一步不会实现，请老师帮忙

[https://bigquant.com/codesharev3/35f004fc-fd28-4f82

因子原理

市净率，简称PB，是衡量股票价格相对于公司净资产的比率。简单来说，它告诉我们投资者愿意为每单位净资产支付多少价格。

市净率计算公式为：市净率 = 股价 / 每股净资产

举个例子，你正在考虑购买一家书店，这家书店的净资产（包括书籍、家具等）价值10000元，现在卖家想要以

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

什么是BigTrader

BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的交易引擎。

在量化研究的过程中，量化研究员（宽客）需要在历史数据里回放模拟，验证策略效果，这就是BigTrader交易引擎的应用场景。

主要功能： 量化策略编写、回测分析、仿真模拟

夏普比率（Sharpe Ratio）是衡量投资表现的一个指标，它通过比较投资的超额回报与其承担的风险来评估投资的性价比。由诺贝尔奖获得者威廉·夏普提出，是风险调整后的回报的一种度量。

通过BigQuant量化平台的[金融市场数据因子](https:

本文介绍平台的因子使用教程利用布林带因子为例子

因子分析原理：

因子分析是基于降维的思想，在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下，将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子，这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息，在减少变量个数的同时，又反映了变量之间的内在联系。

因子原理

今天我们理解一个因子——市盈率。简单来说，它是股价和每股收益的比值！比如，某家公司的股价是20元，每股收益是1元，那么它的市盈率就是20倍！这就意味着，你愿意花20元来获取公司1元的收益。

市盈率的计算公式如下：

P/E Ratio = Price_per_Share/

2018年是艰难的一年，2019年是否会更差？ ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=86ec011f-5

https://bigquant.com/codesharev3/eff594a2-7190-43f3-9991-8f97dcae2c58

https://bigquant.com/codesharev3/59731963-6f39-47ab-8cea-eafa765fa5c7

![量化策略回

因子逻辑

量价背离是指股价与成交量的变化出现了“分歧”。当股价或指数在上升时，成交量减少，通常表示市场可能在隐约传递不好的信号。可以用“成交量加权价格”（VWAP）与成交量（VOLUME）的负相关性表示这种股市“冷场”现象。

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

导语

在上一篇文章中，大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识，但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑，没关系，本篇文章中，我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念，希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。

基

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

<https://bi

湘财证券开通账户

==扫下方二维码开户（通过此开户才可进行在线签约）：==

已有湘财账户，非57和13开头的，需咨询当地湘财营业部金刚钻专员进行线下签约！

![扫码开通湘财证券账户](/wiki/api/attachments.redirect?id=3c3ac07a-bfc1-4d0

复制的可视化线性策略运行不了，错误如下

• [2024-12-12 17:17:48] INFO: expr mode
• [2024-12-12 17:17:48] INFO: extract data ..
• [2024-12-12 17:17:49] ERROR: da

BigQuant即将推出全新的期货实时模拟交易功能，完美连接SimNow平台，为您提供无缝的实时下单体验。此功能旨在帮助交易者在实时市场环境中测试和优化期货策略，提升交易决策的准确性和灵活性。用户可以利用高性能的交易引擎，快速执行策略，并实时监控市场动态，获取第一手交易数据，助您在期货市场中获得更大

| \nhttps://bigquant.com/codesharev3/84627f61-5e0a-4902-910f-9a344b98c031 |

我在平台进行了数据处理，需要保存到本地运行，如何保存到本地？

dnn如何调优，调优方法，根据什么调优怎么合适

策略名称

小市值策略，在所有组合下

策略思路

每天选取市值最小的前十名股票买入, 日频调仓.

股票池筛选

在A股股票过滤模块中，注意模块插入位置

1. 剔除st股和退市股票;
2. 中证1000指数

在输入特征列表模块中

1. 30日涨幅

来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆—

因子逻辑

成交量震荡，是用来识别市场趋势和反转点的重要工具。为什么说它重要？因为成交量的变化往往可以帮助我们预测股价的走势。当成交量突然增加时，通常意味着大资金正在入场，这时股价很可能随之上涨；反之，成交量的突然减少，可能表明市场兴趣减弱，股价有下跌风险。就像一场草地音乐节，前几场小众独立歌

同样的时间、数据等，为何每次计算的结果都不同。

[https://bigquant.com/codesharev3/be5860fa-7193-4348-95af-9fe0688fbb74](https://bigquant.com/codesharev3/be5860fa-7193-43

DataSource apply_bdb 修改无权限提示

def fillna_to_zero(df):
    return df.fillna(0)
m3.data.apply_bdb(func=fillna_to_zero, as_type=pd.Data

stock_ranker_dai_train.v9 模型分析调用异常。

m5 = M.stock_ranker_dai_train.v9(
    data=m3_data,
    learning_algorithm="""排序""",
    number

https://bigquant.com/codesharev2/a73609db-6607-4078-920b-7975d79bbf15

\

一、研报解读

**集合竞价阶段是反映投资者行为信息的重要时点。**我国股票的日内交易分为集合竞价阶段和连续竞价阶段，累计交易时长4 小时。开盘和收盘是一天中股市交易的最重要的阶段，开盘集合竞价阶段是隔夜信息释放的第一时点，而收盘集合竞价阶段则是日内交易信息反映的最后时点。集合竞价阶段

3.0能否像2.0一样支持那些1.0的接口？？？

如stockranker的历史版本，一些抽取数据的历史版本接口，要考虑现有策略的复用啊。

用AI因子数据库cn_stock_factors_ai的因子，回测数据就会有断裂，不用就不会

![](/wiki/api/attac

导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

在3.0的平台编写了策略，修改了K线函数，自定义了买卖的逻辑。在平台里面可以进行回测，但提交到模拟交易后，就一直无法产生交易信号，请老师帮忙看看原因，谢谢。

\

![这是点击单个因子进去看的收益率](/wiki/api/attachments.redire

因子原理

动量因子和反转因子是量化交易中一对相反的概念，虽然它们的逻辑有所不同，但都基于市场上存在的某种”惯性‘现象，即资产价格可能会在一段时间内延续其之前的趋势，或者由于市场的过度反应，导致价格偏离基本面。

动量因子的核心思想是：过去表现较好的股票在未来会继续走强，表现差的股票则可能继续

因子原理

如果你在做生意，每年年末都会计算一下今年赚了多少钱，这就是净利润。而净利润同比就是拿今年的净利润和去年的净利润进行比较，看看今年的表现是否超过了去年。

举个例子，假设你去年赚了100万，今年赚了120万，可以算出今年的净利润同比增长了20%。这就意味着你的生意在赚钱的能力上比去年

导语

本文旨在向读者介绍Alpha的相关基本概念，以及寻找和检验Alpha的主要流程和方法。在上篇中我们梳理了 WorldQuant经典读本FindingAlphas的概要以及WebSim的使用，在下篇中我们会介绍相关方法在BigQuant平台上的实现。

初识Alpha

投资策略的类型多种多样，具体选择取决于投资者的投资目标和风险承受能力，下面介绍几种常见的投资策略类型。这些策略各有特点，适用于不同类型的投资者和市场环境。

1. 价值投资策略：这种策略是基于购买那些市场价格低于其内在价值的股票。价值投资者通常会寻找价格被低估的公司，这些公司具有稳健的财

摘要

在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景。但与常规的回归预测任务不同的是，股价预测问题有其独特性，存在时间序列、噪

/wiki/static/upload/93/931fea39-2bd4-47ca-a995-5646507edb55.pdf

上月底（2021年7月30 日）申万

摘要

2/3光速对你我来说可能只是一瞬，但对于高频交易公司来说，可能就是事业的全部。在瞬息万变的市场上，棋先一招常常就在微秒之间。

眨眼 0.4 秒，常被形容快，但有家公司花了 1400 万美元，就为了让自己再快 0.07 毫秒（ 0.00007 秒），5700 分之一眨眼的时间。

Ju

什么是协方差矩阵？

协方差矩阵用于计算股票投资组合的标准差，投资组合经理又使用协方差矩阵来量化与特定投资组合相关的风险。在本文中，我们将学习如何为包含 n 个股票的投资组合创建为期“m”天的协方差矩阵。

\

投资组合分析如何运作？

让我们了解投资组合分析

ATR即平均真实范围（Average True Range）是

知识讲解

筹码集中度也叫筹码分布集中度，反映了一定比例的筹码在某一成本范围的集中度大小。 当资金买入，则会增加筹码，当被卖出，则筹码会减少，所以筹码集中度的本质是成本集中度，反映的是一定成本范围的集中情况。 筹码集中度=成本区间的（高值-低值）/（高值+低值）。筹码集中的成本区间越大，集中度

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什么是套利？

简单来说，统计套利由一组量化驱动的算法交易策略组成。这些策略旨在通过分析价格模式和金融工具之间的价格差异来利用数千种金融工具的相对价格变动。统计套利起源于 1980 年代左右，由摩根士丹利和其他银行主导。统计套利策略，也被称为 StatArb，见证了金融市场的广泛应用。该策

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=193c3da7-78e9-426a-8e73-d3a3

至2021年，前30家百亿私募量化机构中29家在官网介绍了其人工智能开发，或正在招募人工智能人才。

几天前，我着手解决一个实际问题——大型超市销售问题。在使用了几个简单模型做了一些特征工程之后，我在排行榜上名列第 219 名。

![{w:100%}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=8b797f9b-ad23-4

1.什么是海龟交易

海龟交易法则源于两位交易大师理查德丹尼斯(Richard Dennis)和威廉艾克哈特（William Eckhardt）的一段赌约：Dennis认为优秀的交易员能够后天培养，Eckhardt却觉得交易高手天生就有极强的心理素质，不可培养。直到有一次Dennis在新

五因子模型（Fama-French Five-Factor Model）是由ugene Fama和Kenneth French提出的，旨在更好地解释股票回报率的差异。

这个模型在原有的三因子模型基础上增加了两个因子，共包含以下五个因子：

计算公式应用参考：**[Fama-French五因子模型]

协方差是一个统计学的概念，用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域，特别是在投资组合管理和风险管理中，协方差是一个非常重要的概念，因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系，从而更好地分散风险。

![协方差概念图](/wiki/api

你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！

这篇指南是为那些对机器学习感兴趣，但又不知从哪里开始的人而写的。我猜有很多人曾经尝试着阅读机器学习的维基百科词条，但是读着读着倍感挫折，然后直接放

1. 股票涨跌的原理
2. 哪些群体影响股票涨跌
3. 个人如何应对股票涨跌
4. 股票涨跌计算公式及高级指标

BigQuant是以AI人工智能为核心的量化投资交易平台，为量化投资宽客提供机器学习AI技术、股票期货金融数据、高速精准回测和量化交易接口以及海

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规

调优报错：TerminatedWorkerError

为什么32个G的内存，还会报这个错，而且晚上一直出现。

TerminatedWorkerError Traceback (most recent call last) Cell In[2], [line 78](vscode-

莫名其妙的报错，官方的示例代码也报这个错，官方赶紧修复下，之前还好好的

1.0版固化的StockRanker模型可以导入3.0版使用吗？

3.0版固化后文件格式也是csv吗？

两个版本是否通用？

Keras 模型训练&预测 (v5) 这个模块训练的模型应该如何保存和读取

1.0版的策略指定了A股代码列表，到3.0版时改变了，把代码列表作为一个模块独立出来了，但运行时出错了

V3.0有没有V1那样的自定义运行

V3.0有没有V1那样的自定义运行模块, 可以批量运行

系统有问题？很简单的SQL查询报错

%%sql {'date':['2020-05-01','2020-05-02']}

SELECT date,instrument FROM cn_stock_bar1d

ImportError Traceback (mo

程序上周跑还是没问题的，今天跑就出现了报错，想问一下原因

Traceback (most recent call last) Cell In[7], line 64 **[61](vs

stockRanker训练模型出问题了，请技术人员处理。

[https://bigquant.com/codesharev3/a77b1f84-9a86-4701-a942-6236dc6b8167](https://bigquant.com/codesharev3/a77b1f84-9a

因子就是用来解释和预测资产收益的某些特征或指标。可以把因子想象成一种“魔法工具”，帮助我们理解为什么某些股票或资产表现得更好或更差。

你可能听说过“市盈率”这个因子，它反映了公司股票价格与其每股收益的关系。一般来说，市盈率低的股票可能被低估，而高市盈率的股票可能被高估。投资者可以根据这个因子来决定

V1.0和V3.0的keras是什么版本的

我无法复现V1.0的CNN策略, 请问V1.0和V3.0的keras是什么版本的. V1.0和V3.0的深度学习模块的默认的学习率是多少

惊喜彩蛋

RSI因子也能做指数增强策略。

因子原理

RSI是一个用来判断股票或其他资产是否被过度买入或过度卖出的指标。想象一下，如果你在商场里看到一件衣服，大家都在抢购，价格已经涨到天上去了，那这件衣服就“过度买入”了。同样的道理，如果没人关注某个打折的衣服，甚至都没人想买，那它就

因子简介

今天了解一个基础的因子——股票换手率，又称“周转率”，是反映股票流通性强弱的一个重要指标，它是指在一定时间范围内 市场中 股票转手买卖 的频率，其计算公式为：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=0311152a-cd6d-4d15-8b