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）.。

选取沪深300指数成分股，当5日均线和10日均线金叉且macd为正时买入，反之卖出。

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流程。

1.

1、请用自己的话解释什么是量化投资

将投资策略转换成编程语言，让计算机自动交易代替手动交易。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：排除了情绪干扰；机器学习等算法能挖掘出人未挖掘到的因子

劣势：容易加剧追涨杀跌；算法是黑箱子，不知道其中原理

介绍

BigQuant SDK 提供 Python API 接口，帮助开发量化投资策略和使用 BigQuant：

• 📊 数据查询：海量金融数据的 SQL 查询接口
• 📈 模拟交易：策略回测与模拟交易管理
• 💰 账户管理：交易账户的持仓、订单、资金查询
• 🔬 回测引擎：高性能

https://bigquant.com/codesharev3/0dd9987e-5feb-4a3a-8593-d2d24c68ce08

\

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值、换手率、收盘价做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创板和北交所），市盈率大于0，流通市值<=25亿
• 排序条件：按照日期、tota

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略选取'605588.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt>80,dt>80, jt>100时，卖出\n当kt<20,dt<20, jt<0 时，买入

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**

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略随机选取'603896.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt-1>80,dt-2>80, jt>100时，股价创50日新高，KDJ指标未创新高,卖出\n当kt-1<20,

股票提取：当快线（短期移动平均线）上穿慢线（长期移动平均线）时，形成金叉信号，表明买入机会；当快线下穿慢线时，形成死叉信号，表明卖出机会

股票过滤：过滤ST，过滤北交所，上市天数大于270天

排序规则：按照成交量从大到小

买卖时间：开盘买入，收盘卖出

初始资金：100万

持仓票数：10

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值、收盘价、每股收益率做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，过滤北交所，市盈率大于0小于25，资产负债率<0.3，主营业务比率>0.8，营业利润/利润总额

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值和每股收益率做截面排序，组成因子total_rank
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创版和北交所），市盈率大于0
• 排序条件：按照日期、total_rank（从小到大）排序
• 数据

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取：股票提取：最近15天内，连续涨停数大于7，且已经断板，断板后3天内平均涨跌幅大于1%

股票过滤：过滤北交所，过滤科创版，过滤创业板、上市天数大于270天

股票排序：按照成

• 声        明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 股票提取：昨日涨跌幅在2%~8%，换手率在3%~8%
• 股票过滤：过滤ST，主要主板，上市天数大于270天，过滤停牌
• 股票排序：按照主力流入金额从大到小排序
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出，
• 初始资金：

• 声        明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 交易逻辑：每隔30个交易日，以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量较前一日放大1.5~2.5倍的股票；
• 每隔30个交易日，将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。
• 股票过滤：换手率

买入条件：

1. 今日开盘价大于昨日收盘价；
2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票
3. 按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入；
4. 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。
5. 股票过滤：过滤ST，过滤北交所，上市天数大于270天
6. 初始资金：

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取：在财报公告日当天，筛选出净利润同比增长小于1的，并按照净利润同比增长排序

股票过滤：剔除ST、退市、非主板、上市时间小于365天的

买卖时间：开盘买入，收盘卖出

初始资

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取：提取昨天和前天均涨停（2连扳），股价在五天均线上方运行，市盈率5-30倍左右，近一个季度利润增速超10%

股票过滤：过滤ST，过滤北交所，过滤科创版，上市天数大于270天，

由于财务公告通常在晚上发布，在财务报表公告的第二日开盘买入归属母公司股东的净利润同比增长率百分比大于30%的且降序排名靠前股票(总持仓量不超过50只);\n\n买入并持有40个交易日后，以第二日开盘价卖出；

\

策略源码：

{{pro}}

[https://bigqu

/wiki/static/upload/15/155c3445-595b-4419-98f2-fb8ba6636edf.mp4

回测图：

更新

本文为代码实现，仅供学习参考，可视化策略见：

https://bigquant.com/wiki/doc/122-xU6xPIfoPp

[/wiki/static/upload/d2/d2d6827c-71b2-425b-81ce-b957dcc55763.mp4](/wik

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们选择一定条件下小市值的股票，来研究策略的历史表现
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创版和北交所）
• 排序条件：按照日期、流通市值（从小到大）排序
• 数据表名：cn_stock_factors_

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将总市值、流通市值、收盘价做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创板和北交所），市盈率大于0，流通市值<=25亿
• 排序条件：按照日期、tota

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取：每日判断ST摘帽的股票，买入后持有3天

买卖时间：开盘买入，收盘卖出

初始资金：100万

持仓票数：所有满足ST摘帽条件的股票

持仓周期：3天

\

**策

买入条件： 选择过去30个交易日内，超大单净流入占比均位于所有股票的前5%。 这些股票的涨跌幅位于同期所有股票的前5%。

卖出条件： 或股票涨跌幅跌至同期所有股票的后5%。

\

策略源码：

说明：克隆下方策略请前往最新开发环境3.0中运行

{{pro}}

[https:/

很多量化研究，失败并不是因为策略“想错了”，而是因为一些被默认接受的前提，其实并不成立。

回测框架往往给人一种安全感：数据已经准备好，撮合规则也写好了，回测结果能直接画成一条漂亮的收益曲线。可一旦把视角从“策略逻辑”挪到“这些结果是如何被算出来的”，就会发现，回测里藏着不少未经确认的假设。

这些

• 买入条件：选择过去120个交易日涨幅位于前30%的股票作为动量股。同时，选择过去30个交易日内表现最差的前10%股票作为反转股。股票必须在过去5个交易日内有超大单净流入。按照流通市值降序排列
• 卖出条件：持有期超过30个交易日或涨幅达到20%。
• 股票过滤：过滤ST，过滤北交所
• 最大持仓

策略逻辑：价格冲击偏差较小的股票表现较好，即前期容易下跌上涨困难的股票后期表现更佳,买入

\

策略源码：

请克隆策略，前往最新版本开发环境3.0中运行

{{pro}}

[https://bigquant.com/codeshare/38959187-2110-4d94-98

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==。

  \

*一、新手学习策略

在量化研究中，很多人都遇到过类似的情况：

同一套策略逻辑，参数完全一致，只是换了一个行情数据源，回测结果却出现了明显差异。有时是收益曲线变得更平滑，有时是胜率下降，有时甚至连交易次数都对不上。

这类问题经常会被简单地归因为“数据质量不一样”。但在实际研究中，真正展开对比之后会发现，差异并不总是来

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）.。

“涨停倍量阴”，当日下跌，前一日涨停，当日成交量是前一日两倍，入股票池观察，再次创涨停以来的新高买入，MA5下穿MA10卖出。

2、在看完从0-1开发量化策略之后，请

遗传规划挖掘因子\n——AI驱动的量化投资研发

遗传规划在因子挖掘中的应用是一种基于进化思想的自动化因子生成方法。该方法通过模拟自然选择与遗传机制，从基础数据和运算符中迭代演化出具备预测能力的量化因子。

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/fil

https://bigquant.com/codesharev3/82e170a8-688c-4ffa-90f7-3f360938e40f

\

多因子模型的理论基础

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=5912caba-c31a-4155

{{pro}}

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

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球队硬币因子：

核心思路：

股票分成球队型股票和硬币型股票，

球队型股票：当股票上涨的时候，市场往往预期会继续上涨，出现超买。进而出现回落。

硬币型股票：当股票上涨的时候，市场往往预期会下跌，出现超卖。进而出现补涨

基于此构建反转因子

具体构造：

球队型股票：

1、请用自己的话解释什么是量化投资

主观投资，其实也依赖于数据的简单量化，但往往都是浅层的直接数据为主，同时受到主观情绪影响。\n量化投资，有极强的高维度数据获取、清洗、因子计算、策略买卖逻辑，还能依赖新的AI技术提取数据更多维度的特征，从而得到更有效参考，再做出程序化买卖策略。执行力强，不易受到

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500亿以

请教一下颜建民老师，在金叉赢家ETF策略中（https://bigquant.com/square/ai/32679ef7-5fe7-34b2-3d52-c19193c42297），

\n1.为什么DEA设置为DIF的EMA26，而不是选用经典理论中的EMA9

\n2.代码中有两处round(2

请学习 魔改经典量化策略课程

https://bigquant.com/college/808f565d-c165-4c7c-a10c-016b28fc8f79/8b006fc3-873f-4825-a699-8a76d8618683

作业：

魔改经典策略，加入一个指标。\n进行超参

为何A股投资者总慢人一步？

你是否经历过这样的场景：在A股市场，当天上午满怀信心地买入一只股票，下午却眼看它风云突变，股价一路下跌，而你心急如焚，却只能被交易规则牢牢锁住，无法立即卖出止损，必须苦等到第二天开盘？这个让无数投资者“慢人一步”的规则，正是A股市场的核心交易制度——T+

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。

因子篇

因子构建

另类标签推荐

追涨策略的关键因子如何选择

[基于财务数据构建策略](/wiki/doc/

20210624的Meetup直播策略案例：

[https://bigquant.com/experimentshare/ed4764a8a2314233b6e53238b55e5732](https://bigquant.com/experimentshare/ed4764a8a2314233b

20210624 Meetup策略模板

[https://bigquant.com/codesharev2/b67ebb2c-6812-44be-9dd9-0b06b3d3dfe2](https://bigquant.com/codesharev2/b67ebb2c-6812-44be-9dd9-

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MeetUP直播答疑 时间：6月6日（周四）19:00 视频回放地址：[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+CS06+2024-06/courseware/2e1e6d1826f944c2b

8月19日Meetup策略模板：

[https://bigquant.com/codesharev2/44350f73-6992-4f03-ab1e-59a62936fbdd](https://bigquant.com/codesharev2/44350f73-6992-4f03-ab1e-59a

82nd Meetup 直播答疑， 11月21日 19:00 B站直播解答

问题1:在已有策略中筛选：只要20日内出现过涨停的股，请问怎样能最简单用最少的代码来构建？

回答：预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态；往前取20日, 进行滚动

平台介绍与量化入门

3.1 新旧两版数据平台对比

视频回放：[点击查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+CS0517+2024-05/courseware/1807b379926547e7a9e78b794329f260/754ffca17883405a86e7d7765

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小白学习

小白如何学习？出现错误提示后，有没有好的解决方案，有没有专门对接的群？

机器学习/深度学习

1. 机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？
2. 目前股票策略中使用最广泛的机器学习和深度学习的模型有哪些？
3. 机器学习或深度学习策略回撤过高，

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策略案例

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问题

每日涨停/跌停数，每日上涨股票数等情绪指标如何构建和使用？

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问题

假设同样的label下，IC从0.04提高到0.06但是策略收益却没有明显提升，怎么看待这个现象，怎么处理能让Ic与收益强相关呢？

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问题

如何在全连接模块中自定义swish激活函数的代码

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{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/2166b25f-4d4c-4664-a0e5-1ca11652ee1a](https://bigquant.com/codeshare/2166b25f-4d4c-4664-a0e5-1ca11652e

问题

Q2:实盘中有没有办法根据策略的前期表现，在不同的策略间切换实施

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV15r4y1i7XP?share_source=copy_web](https://www.bilibili.com/video/BV1

问题

请教一下可视化因子研究模块的问题，如果是用户自定义特征的数据(通用，可选)，要传入的数据应该用什么格式呢？ 比如我要构造一个大盘相对收益率的因子，传入做因子研究 怎么传入？

策略源码

8月19日Meetup模板：

[https://bigquant.com/experime

问题

有什么办法可以让storanker模型在预测的模块对预测的股票使用排序rank.desc()和aesc()，让模型同时买入因子最大的，和因子最小的做对冲?

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=6](https:/

https://bigquant.com/codesharev2/1400fce5-3a83-4375-9679-cd1104f467bc

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{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/176e62e4-b61d-45f0-a960-3dbb48b50aba](https://bigquant.com/codeshare/176e62e4-b61d-45f0-a960-3dbb48b50

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](https://bigquant.com

{{membership}}

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因子研究

• 因子加工的时候，如何判断加工结果是否准确

两步：1）检查原始数据 2）检查计算加工逻辑

测试数据的覆盖度、准确性。

• 因子挖掘方面的问题，如何去挖掘因子，没有形成一套逻辑

参考研究报告：

着重推荐第一篇：《国盛证券多因子系列之八：日间量价模型研究》

![](

本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看以下最新内容，作为参考资料学习。

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

[https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU](https://bigquant.com/wiki/doc/dem

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新版交易引擎

• 标注股票

https://bigquant.com/wiki/doc/label4-e9s0WuillY

• 新版交易引擎写交易策略

[https://bigquan

![{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:1

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](https://bigquant.com

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问题

sgh5673+发策略的时候，使用因子或指标进行过滤，什么情况对训练集和预测集同时进行过滤。什么情况只对预测集进行过滤。单纯对预测集数据进行过滤是否容易过拟合？

解答

一般来说，训练集和预测集做的处理是一样的 1.训练集和预测即同时过滤：策略风控或特定要求，比如：剔除基本面差

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/33123b7750b44396ac091be46abfe217](https://bigquant.com/experimentshare/33123b7750b44396ac091be46abfe217

https://bigquant.com/experimentshare/f5061810f6e34b71ad59641c2f54e290

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问题

如何实现日内网格交易

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1eP4y1M7db/

策略源码

可以参考知识库中期货的例子，[日内网格交易

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/a04ad103-6217-4484-a57c-81cc1e64fdf6](https://bigquant.com/codeshare/a04ad103-6217-4484-a57c-81cc1e6

问题

能讲一讲时间嵌入吗?

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参考文章

https://github.com/ojus1/Time2Vec-PyTorch

深度时序模型的嵌入时间表达

[Learnin

问题

能不能给个遗传算法的模版学习一下？

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV18q4y1q7aA?share_source=copy_web](https://www.bilibili.com/video/BV18q4y1q7aA?share

问题

能否stockranker选期货的模板，十几个随机品种，周期一小时1bar。

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1SY411x7m4?share_source=copy_web](https://www.bilibili.com/vid

问题

DNN和CNN正则化参数是否可以只调L2的kernal_regularizer参数，其他参数是否需要调整？ 是否从0.0001开始调，往大还是往小调？

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1aQ4y1U7ua?share_source=c

视频

https://www.bilibili.com/video/BV11S4y197md?share_source=copy_web

策略源码

问题

关于FAMA三因子，R_M-R_f，SMB，HML这些因子是相应投资组合的收益率吗？对于任何一个被解释变量，作为解释变量的这些因子值都是一样的吗？

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1dr4y1r77t?share_source=cop

问题

最近发现已有持仓里有时会出现同一行业板块股票过多的情况，比如持仓里60%都是医药股票。请问下怎么能做下同板块股票数量限制，比如设置同一行业板块的股票不超过总仓位的20%这样。

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1Ug411M7iz?p=