随着 AIStudio 新版3.0 的发布，开发环境迎来了进一步的升级。我们组织开发者任务活动，==官方提供技术指导和宽币支持==，邀请您加入和我们一起共创开发者社区

一、任务说明

您可在下方查看任务列表，选择您想要参与的任务，联系客服小Q申领该任务（每个任务仅限1人领取）

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二

核心概念

BigQuant 是一个集成了数据科学和人工智能技术的量化投资平台，旨在为投资者提供强大的策略开发、回测和优化工具。在 BigQuant 上，用户可以通过可视化策略开发工具轻松创建、测试和优化自己的投资策略。这一过程通常涉及几个关键组成部分，包括可视化策略开发界面、模块以及数据流处

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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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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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前言

我们常用量化投资的方式预测未来可以交易的个股，从而获取最大收益。但能不能反其道而行之，通过量化的形式诊断个股：判断是否可以买入？仓位如何设置最合理？

对于资深投资者来说，可以根据历史交易经验，结合该股的特性及大盘环境，判断在这类情况下股票的胜率及收益如何，以此作为买入决策。

但有个

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一个十五年前开始研究量化模型的人，在A股量化择时的研究上有了一些看起来还不错的成果，发个简介出来大家围观下，有兴趣的朋友可以讨论、交流下。

模型所使用的都是万得日线级别数据，没有未来数据，根据前一日收盘的各种数据使用在EXCEL表格中数百列既定公式（模型）得出当日看多/看空（择时）及交易对象。

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什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派，对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域，但由于它的通俗易用，均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线（MA）。移动平均线是个什么

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多头排列回踩均

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https://bigquant.com/experimentshare/3e9b0e7623284f01b7e206d1a3df4b92

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价值选股策略的交易规则

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。

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间

   通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测

价值选股策略的交易规则

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。

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间

   通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及

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在[《量化研究每周精

在《量化研究每周精选-20170822》看到了一篇文章

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[https://bigquant.com/wiki/doc/5ase55cg5oyb5lut5lit55qeiumbtylogqe-fEyQrrHIjR](https://bigquant.com/wiki/d

导语

通过数据过滤我们可以在预测的时候避开ST股和退市股，但如果很不幸我们的买入持仓中有股票变成了ST股或者退市股时，我们应该如何快速卖出逃脱呢？本节我们就聊聊如何处理持仓中的“雷”股！

我们知道，模板的策略逻辑是卖出每日预测排序靠后的股票。那么尝试思考这样一个场景：某个持仓的股票突然发布

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数据导入部分使用了dai

[https://bigquant.com/codesharev2/6cfc9123-1ada-40b1-a96d-c84a27bfdadf](https://bigquant.com/codesharev2/6cfc9123-1ada-40b1-a96d-c84a27b

https://bigquant.com/experimentshare/3cd3de646cfc44ac82c56535616dde0b

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StockRanker多因子选股策略

[https://bigquant.com/codesharev2/5d97cb4f-526b-45be-9527-5a6927873337](https://bigquant.com/codesharev2/5d97cb4f-526b-45be-9527-5

StockRanker多因子选股策略

[https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d](https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6e

【旧版提示】此文档为旧版本，相关信息可参考新文档：

[https://bigquant.com/wiki/doc/114-YCE9b0Z1h3#h-%E7%AD%96%E7%95%A5%E4%BB%8B%E7%BB%8D](https://bigquant.com/wiki/doc/114-YCE

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版数据导入部分使用dai库

导语

本节主要讲解Pandas库中 DataFrame 的数据查看与选择

Pandas 是基于 Numpy 构建的，让以 Numpy 为中心的应用变得更加简单。平台获取的数据主要是以 Pandas 中DataFrame 的形式。除此之外，

导语

本节主要讲解Pandas库中 DataFrame 的数据查看与选择

Pandas 是基于 Numpy 构建的，让以 Numpy 为中心的应用变得更加简单。平台获取的数据主要是以 Pandas 中DataFrame 的形式。除此之外，Pandas 还包括 一维数组Serie

导语

本文我们将讨论如何使用平均值来描述一组数据。

[https://bigquant.com/experimentshare/9ff5ed679672459bb264786b95ac877e](https://bigquant.com/experimentshare/9ff5ed6796

导语

本文我们将讨论如何使用平均值来描述一组数据。

[https://bigquant.com/codesharev2/6b17586e-a9e3-4cfd-8b82-32f2f13eb67b](https://bigquant.com/codesharev2/6b17586e-a9e3-

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本文为旧版实现，不再适合平台最新版本，请查看如下最新内容：

https://bigquant.com/wiki/doc/115-zbYekgD62q

[https://bigq

策略案例

AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:

[https://bigquant.com/wiki/doc/5yig6zkf5pww5o2u6i635yw-6fK4a8ZOZx](https://bigquant.com/wiki/doc/5yig6zkf5pww5o2u6

若想在AIStudio3.0.0种复现这个策略, 请空降:

https://bigquant.com/wiki/doc/rpsai-lgPnmWzLkq

问题

如何结合欧奈尔的RPS指标

如何用SQL表达以下旧版因子

#换手率5日累计值

sum(turn_0,5)

#3日前 5日收盘价均线值

mean(close_3,5)

#统计10日内上涨次数

sum( where(return_0>1 , 1 , 0 ), 10)

#5日内大单买入额与收益的相关性

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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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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

https://bigquant.com/codesharev2/0ec845ff-da81-4927-842b-86730c2a2f00

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问题

如何结合欧奈尔的RPS指标,开发AI量化策略?

讲解

1988年，欧奈尔将他的投资理念写成了《笑傲股市How to

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https://bigquant.com/codesharev2/15881ff0-70eb-4455-86f4-b564e0a9a616

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

预计算因子表[数据平台] <https:/

TALIB指标选股策略的交易规则

买入条件：满足

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按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入； 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。

策略构建步骤

1. 确定股票

https://bigquant.com/codesharev2/995f20f8-e1fc-4e60-a42e-482b2b0cd733

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TALIB指标选股策略的交易规则

买入条件：满足

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按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入； 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。

策略流程

1. 股票过滤：剔除

策略源码：

{{membership}}

已经更新到了AIStudio3.0.0版本, 请转移至

[https://bigquant.com/wiki/doc/xgboost-I1ZKSVykGR](https://bigquant.com/wiki/doc/xgboost-I1ZKSVykG

使用dai进行数据导入的版本:

https://bigquant.com/wiki/doc/%5Fnew-h9g0emXqk3

导语

本文介绍了如何计算因子风险暴露的内容。

判

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[https://bigquant.com/wiki/doc/5bya5yr5lyg57uf6lal5yq562w55wl-T5GmwSk63u](https://bigquant.com/wiki/doc/5b

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。

![](/community/uploads/default/original/2X/6/6d688b13feb767dc64b487a1

代码已更新, 若想在Aistudio3.0.0下运行, 请转移至:

https://bigquant.com/wiki/doc/pandas-uj7hHldghn

Series和DataF

适用于AIStudio3.0.0的版本:

https://bigquant.com/wiki/doc/%5Fnew-iH7DEZCRpf

{{membership}}

[https://big

第10讲:近似动态规划 研究科学家Diana Borsa介绍了近似动态规划，探讨了我们可以从理论上说的近似算法的性能。

[https://www.youtube.com/watch?v=AJejcug2brU](https://www.youtube.com/watch?v=AJejcug2brU

更新

本文为旧版平台ChatGPT使用教程，新版ChatGPT使用请参考：

[https://bigquant.com/wiki/doc/moxing-zhushou-tTuAfgEOyF](https://bigquant.com/wiki/doc/moxing-zhushou-tTuA

【此文档为旧版策略】具体可参考新版文档：

https://bigquant.com/wiki/doc/103-ai-LpsqDhu8mG

[https://bigquant.com/experi

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。
• 对于股票数据的走势有一种假设，走势可以分解为：长期趋势+中短期周期性波动+噪声数据。在去除长期趋势的情况下，可以利用Hilbert变换

{{membership}}

[https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0](https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93

Series和DataFrame

[https://bigquant.com/codesharev2/dd537323-770a-416e-8a61-5c25038ad562](https://bigquant.com/codesharev2/dd537323-770a-416e-8a61-

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

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

预计算因子表[数据平台]

<https

新版类似策略学习地址：

https://bigquant.com/wiki/doc/124-exuI9VGX1a

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策略案例

[https://bigquant.com/experime

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版转移至

https://bigquant.com/wiki/doc/5rex5ywl55cg6kej5y2p5pw0-owy2Gx6AHp

导语

更新

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https://bigquant.com/wiki/doc/seaborn-ISwoff0l23

导

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/38fcb04540004e5aaf724d880e71ee12](https://bigquant.com/experimentshare/38fcb04540004e5aaf724d880e71ee12

文档代码有更新, 请移步:

[https://bigquant.com/wiki/doc/5oyh5a6a5lqk5pit5pel5yaf5ps255uy5lu355qe5pac546h6k6h566x-3vmHty3GJJ](https://bigquant.com/wiki/doc/5oyh

事件驱动

事件驱动（Event Driven）属于量化投资之中的一个重要类别，涵盖投资机会广泛。广义上说，市场上任何发生的有可能与股票市场相关的新闻、事件、公告均有可能成为事件驱动的投资机会。 目前我国业界事件驱动策略中包括的常用重大事件有：业绩预告、业绩快报、分红送转、大股东增减持、高管增

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[https://bigquant.com/wiki/doc/5z65lqo5y2356ev56we57up572r57uc55qe5asa5zug5a2q6ycj6ikh-3hXXZIwYtI](https:/

https://bigquant.com/experimentshare/6508a3b7858b4d098a358a880b18b332

训练结果展示

海龟交易的交易规则

今天的收盘价大于过去20个交易日中的最高价时，以收盘价买入； 买入后，当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时，以收盘价卖出；

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期
2. 确定买卖条件信号

新版请移至, 新的链接

[https://bigquant.com/codesharev2/dd736102-e54b-4d0b-

更新

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[https://bigquant.com/wiki/doc/stockranker-qFD1Xg1Wz3](https://bigquant.com/wiki/doc/stockranker-qFD1Xg1Wz

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https://bigquant.com/wiki/doc/kdj-G3FwA503g3

[https://b

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/50587a5bf63646e0b50bac78a9658ba0](https://bigquant.com/experimentshare/50587a5bf63646e0b50bac78a9658b