1、我设置6天卖出，然后回测数据里面能执行，到了计划交易界面里却不执行6天卖出。

模拟交易界面：

回测交易数据：

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导语：揭秘 90% 散户亏损的真实根源

在资本市场的修罗场里，多数散户习惯将失败归咎于“运气不佳”或“技术不精”。但冷酷的现实是：90% 的亏损并不是因为你不会看 K 线，而是被根深蒂固的坏习惯拖入了深渊。

这些习惯如同账户底部的暗流，悄无声息地吞噬着你的本金。事实上，投资并非玄学，而是

在外汇量化策略研发过程中，秒级行情数据是高频交易、趋势捕捉与精准回测的核心基础。很多开发者初期采用定时爬取网页行情的方式，会出现显著延迟、数据缺失、稳定性不足等问题，无法满足量化模型对实时性与完整性的要求。

基于实际量化研发场景，本文完整演示通过 WebSocket 对接外汇秒级K线数据的

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预计算因子（cn_stock_prefactors）表里net_profit_lf（净利润）和增长率字段缺失值实在太多了，有时候所有股票集体缺失，这个怎么办呢，以及不知道价格有没有缺失，有时候算着算着比如长周期乖离这样的因子就会缺失，不知道数据是怎么来的，以及经常碰到的数据问题是怎么回事

import dai
dffq = dai.query("""
    SELECT 
    date,instrument,
    m_ta_kdj_j(high, low, close, fastk_period:=9, slowk_period:=3, slow

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）.。

买入条件（同时满足）

①5日均线上穿20日均线

②RSI(14) < 70

③当前价格 > 60日均线

卖出条件（任一触发）

①5日均线下穿20日均线

②跌破买入后

1、请用自己的话解释什么是量化投资

用数据和算法代替人来买理财产品。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：纪律性强、因子考虑全面

劣势：门槛高、模型可能失效

1、请用自己的话解释什么是量化投资

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

• BigQuant 比赛
  • CFA协会杯 2026年因子挖掘大赛

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• BigQuant 比赛
  • 高顿CFA 2026年高频因子大赛

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引言：打破基本面的幻象，直击游资的底层代码

在A股这片丛林中，无数散户陷入了一个怪圈：挑灯夜战研究基本面、财报和估值，结果买入的股票却在震荡中消磨意志；而那些看起来“高不可攀”的暴力连板股，却在众人的质疑声中一路绝尘。你是否曾复盘过那些顶级游资的交割单？在那一张张看似疯狂的操作背后，其实隐

各位Quant和在一线奋战的投顾朋友们好，我是某高校金融系的讲师。在带领团队做因子挖掘和策略回测时，我最深切的体会是：Garbage in, garbage out。

数据断层：阻碍策略落地的最大痛点 很多投顾在尝试向量化转型时，经常卡在第一步。想要验证一个简单的动量策略，却发现自己手头的

美股周末无法实盘下单是行业共识，但对量化开发者而言，这并非量化工作的空窗期，而是沉淀数据、验证策略、优化模型的关键时段。依托__AllTick API__稳定的行情接口与全维度数据服务，可将周末转化为量化策略打磨的黄金窗口期，实现非交易时段的高效开发，为

导语：揭秘 90% 散户亏损的真实根源

在资本市场的修罗场里，多数散户习惯将失败归咎于“运气不佳”或“技术不精”。但冷酷的现实是：90% 的亏损并不是因为你不会看 K 线，而是被根深蒂固的坏习惯拖入了深渊。

这些习惯如同账户底部的暗流，悄无声息地吞噬着你的本金。事实上，投资并非玄学，而是

我正在使用标普500的数据写一个简单的动量因子策略，运行时一直打印以下日志：\n

问题一

日志 103 条 ▼
[2026-03-18 15:40:22] INFO: bigtrader.v35 开始运行 ..[2026-03-18 15:40:22] INFO: py

当前现货黄金价格约5150美元/盎司，折合每克165.7美元，该价格随全球金融市场波动实时变化。在量化交易尤其是黄金高频量化策略的落地过程中，毫秒级的行情数据获取能力是策略有效性的核心支撑，能否精准、低延迟地捕捉黄金价格的每一次跳动，直接决定了量化信号的及时性和交易决策的准确性。

在黄金高频量化交

一、研究背景与问题提出

传统量化选股策略通常建立在人工构造因子和线性打分模型基础上，例如将价值、成长、质量、动量等因子进行加权求和，再依据得分进行选股。这类方法优点在于逻辑清晰、可解释性强，但也存在明显局限：一方面，不同因子与未来收益之间的关系未必是线性的；另一方面，不同因子之间可能存在复杂

注：当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，为保证实盘和模拟交易曲线一致，实盘是集合竞价下单，因此本代码也是集合竞价下单。

文末提供的脚本只支持单一策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请将脚本复制几份，下单时间略微错开。

功能描述

本功能实现了从云端（bigqua

一、配对交易的思想

配对交易（Pairing Trading）是指八十年代中期华尔街著名投行Morgan Stanley的数量交易员Nunzio Tartaglia成立的一个数量分析团队提出的一种市场中性投资策略

Ganapathy Vidyamurthy在《Pairs Tr

引言：为什么你总是追不上“热钱”？

在瞬息万变的短线博弈中，多数投资者如同在迷雾中航行。屏幕上红绿交错的K线、名目繁多的“量化黑盒”，以及那些号称能预判未来的高价资金流向指标，非但没能指引方向，反而让投资者陷入了“决策过载”的困境。当指标终于发出延迟的买入信号时，主力热钱往往早已完成派发，

在搭建量化回测与实盘一体化架构时，数据清洗与接入永远是第一道鬼门关。我常常需要在一套策略系统中同时监控跨市场的标的。这时候，底层通信网关的承载力就成了核心问题：单条 WebSocket 长连接，究竟能吞吐多少个高频行情流而不发生阻塞滑点？

在我早期的实盘环境中，我曾天真地在一个通信实例中注入了50

在深夜的屏幕前，你是否也曾感到一种深深的无力？你挑灯夜战，将MACD、KDJ、波浪理论烂熟于心，复盘了无数张经典走势图。然而，一旦进入实盘，现实却总像一记记响亮的耳光：看对方向时不敢持仓，看错方向时死扛到底，账户净值在反复的挣扎中不断缩水。

为什么努力学习了技术分析，却依然逃不出亏损的泥潭？

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