多市场数据管道避坑指南:沪深北三地代码、字段与交易规则的统一接入

2025年Q4,我在给vnpy写北交所数据feed。同一个831445品种,三个数据源给出了三种代码格式、两套时区标准、一组完全不兼容的涨跌幅字段名。排bug排到凌晨两点,根因不是逻辑写错——是沪深北三个市场的规则差异,在数据接入层被原封不动地复制了三遍

如果你也维护过多市场数

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万和证券开户及权限申请

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

  1. 扫码开通万和证券账号,开户营业部选择==成

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策略研发的“快”与“慢”:当AI开始帮我们写策略代码时,我们该思考什么?

最近能看到一个挺明显的趋势:大家讨论的焦点,正从“如何挖掘一个更强的因子”,逐渐扩展到“如何让AI帮我生成/优化整个策略”。这背后是一个根本性的效率诱惑——如果描述一个想法,就能直接获得可回测、甚至可实盘的代码,那策略研发的迭代速度将发生质变。

这确实正在发生。无论是通过自然语言生成基础策略框架,

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BigTrader AI量化交易终端(股票实盘)

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

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python数据分析

代码链接: https://bigquant.com/codesharev3/cd489b9a-5140-4650-8fb3-891bdcd6b13d

密码可以找小q老师要

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基金绩效分析教程:用 Python 对比子基金与中证1000

一、项目概述

该帖子用 Python 对两

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实盘时怎么按照交易日计算持仓天数?

days_since = (data.current_dt - context.last_rebalance_date).days

if days_since >= context.min_rebalance_days:

min_rebalance_days是最小持仓天数,我是想days_sin

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m_last偏移方向

请问m_last的偏移方向是不是有问题

[https://bigquant.com/codesharev3/fab2ab0e-3c0e-483c-a1d4-ff00981f4980](https://bigquant.com/codesharev3/fab2ab0e-3c0e-483c-a1d4-

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BigQuant SDK 使用文档

BigQuant SDK 是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。


目录

  1. 快速安装

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量化投资中的AI全景综述:从因子挖掘到端到端策略,AI如何重塑Alpha生成全流程

研究背景与核心目标

文章旨在系统梳理人工智能(尤其是大语言模型与深度学习技术)在现代金融量化投资中的演进与应用。随着ChatGPT、GPT系列及金融领域专用模型(如FinBERT、FinLLaMA)的兴起,LLM正被广泛用于处理金融文本数据、辅助投资决策、优化交易策略,并推动传统量化方法向

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条件选股:轮动行情次日回调反包

  • 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:

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基本面量化

导语

公司的基本面因素一直具备滞后性,令基本面的量化出现巨大困难。而从上市公司的基本面因素来看,一般只有每个季度的公布期才会有财务指标的更新,而这种财务指标的滞后性对股票表现是否有影响呢?如何去规避基本面滞后产生的风险呢?下面我们将重点介绍量化交易在公司基本面分析上的应用,即平时常说的 **

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BigQuant 期货实盘交易文档

在本地电脑上运行实盘交易策略时,需要先安装bigquant相关的sdk包,安装完成后就可以将在bigquant aistuio开发高频交易策略原样下载下来,并添加用户自己的账户信息至环境变量就可以开启实盘交易了。sdk使用步骤:

一、安装 bigquant sdk 包

1)先安装

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滚动训练5日选股系列之KAN

1. 策略概览

本策略基于KAN模型,在2018年至2025年期间对每年进行滚动训练。训练集时段为过去5年,测试集时段为未来一年,如2018年训练集采用2013-01-01至2017-12-29,测试集时段为2018-01-03至2018-12-31。数据使用当期全市场数据,聚焦于量价数据及其

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滚动训练5日选股系列之DNN

1. 策略概览

本策略基于DNN(MLP)模型,在2018年至2025年期间对每年进行滚动训练。训练集时段为过去5年,测试集时段为未来一年,如2018年训练集采用2013-01-01至2017-12-31,测试集时段为2018-01-01至2018-12-31。数据使用当期全市场数据,聚焦于量

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滚动训练5日选股系列之lightgbm

1. 策略概览

本策略基于lightgbm模型,在2018年至2025年期间对每年进行滚动训练。训练集时段为过去5年,测试集时段为未来一年,如2018年训练集采用2013-01-01至2017-12-29,测试集时段为2018-01-03至2018-12-31。数据使用当期全市场数据,聚焦于量

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资本利得突出量(CGO)

在行为金融学里有种心理叫处置效应(Disposition Effect)——人们倾向于过早卖出盈利的股票,过晚卖出亏损的股票。

资本利得突出量(Capital Gains Overhang,CGO) 就是把这个心理量化出来的因子。它试图回答一个问题:**当前市场上持有这只股票的投资

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概念热度驱动的打板追涨停量化策略【分钟频】

一、策略概述

这是一个打板的分钟回测策略,如果要实盘的话肯定需要自动化。回测绩效结果如下:

从24年9月到25年3月,取得了年化82.43%的年化收益,最大回撤可控,-20.74%。策略的特点就是胜率较高,符合打板策略的特色。

![](/wiki/api/attachments

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🌟201-如何发布策略到社区:数据与策略分享

介绍

  • 构建和管理自己的数据与因子
  • 分享到策略社区并保护核心逻辑
  • 支持数据付费订阅
  • 支持他人克隆策略,每日获取信号

技术方案

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=be72745b-dff3-4d11-918a-0dec5f5

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量化股票的Alpha surge:为何系统化选股重回对冲基金交易的核心

(HedgeCo.Net) 对冲基金行业2026年的复苏并非由单一交易、单一板块或单一风格驱动。它的驱动力来自离散度(dispersion)。而在离散度日益重要的领域,莫过于量化股票策略。

在经历了多年由 mega-cap 集中、被动资金流入和拥挤的因子主导所导致的市场异常狭窄的时

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【历史文档】常见问题

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新版量化开发IDE(AIStudio):

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

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配对交易策略运行报错

配对交易策略模拟运行报错,id:d84e824d-2744-402e-b0c2-f65672deb6fd

[https://bigquant.com/codesharev3/5be22814-d2a2-438e-baa9-ea2f177d5e14](https://bigquant.com/cod

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