【历史文档】策略示例-均线突破策略-Tick

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【历史文档】策略示例-日内网格交易策略-分钟

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【历史文档】策略示例-R-Breaker日内期货交易策略-分钟 v1.0

指标计算规则

计算出六个指标，从大到小依次为：
中心价位P = （H + C + L）/3
突破买入价 = H + 2P -2L
观察卖出价 = P + H - L
反转卖出价 = 2P - L
反转买入价 = 2P - H
观察买入价 = P - (H - L)

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【历史文档】策略示例-Dual Thrust日内策略-分钟 v1.0

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【历史文档】策略示例-菲阿里四价策略-分钟 v1.0

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【历史文档】策略示例-卡夫曼自适应移动均线-分钟 v1.0

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【历史文档】策略示例-基于动量因子的商品期货多空对冲策略

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【历史文档】策略示例-期货策略-基于协整的跨期套利 v1.0

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【历史文档】策略示例-通道突破策略——布林带指标 v1.0

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【历史文档】策略示例-通道突破策略-ATR指标 v1.0

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【历史文档】策略示例-择时策略-AR人气指标 v1.0

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【历史文档】策略示例-择时策略-MACD指标 v1.0

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因子分析代码

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【历史文档】策略示例-期现套利策略 v1.0

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【历史文档】策略示例-多空对冲的AI期货策略

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【历史文档】策略示例-期货智能策略

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【历史文档】策略示例-期货传统策略

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【历史文档】策略示例-期货策略

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【历史文档】策略示例-用梯度提升树回归算法实现A股股票选股

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【历史文档】策略示例-用随机森林回归算法实现A股股票选股

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【历史文档】策略示例-使用BigQuant平台复现XGBoost算法

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【历史文档】策略示例-基于StockRanker的AI量化选股策略

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【历史文档】策略示例-AI模板策略交易逻辑解读

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【历史文档】策略示例-StockRanker模型结果解读

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【历史文档】策略-可视化模块深入理解

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【历史文档】可视化模块认识及运行

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【历史文档】策略-熟练掌握工作流

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【历史文档】策略-可视化功能区认识

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【历史文档】策略-自定义模块创建

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【历史文档】策略-如何开发一个好策略

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【历史文档】策略-开发AI量化策略所遇到的坑

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【历史文档】策略-向导式策略生成器

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【历史文档】策略-模拟实盘

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测试文档

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事件驱动策略（基于业绩快报）

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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【历史文档】策略示例-基于订单流的高频择时交易策略

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【历史文档】策略示例-30分钟K线移动平均策略

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【历史文档】策略示例-日内均线金叉开仓策略-分钟 v1.0

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基于卷积神经网络的多因子预测

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【历史文档】策略示例-行业轮动策略模板 v1.0

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【历史文档】策略示例-多因子选股策略 v1.0

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【历史文档】策略示例-价值投资选股策略 v1.0

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基于卷积神经网络的多因子选股

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【历史文档】策略示例-浅谈小市值策略 v1.0

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【历史文档】策略示例-海龟模板策略 v1.0

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【历史文档】策略示例-双均线模板策略 v1.0

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【历史文档】策略模版-买入并持有策略 v1.0

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StockRanker模型可视化

导语

本文介绍了如何用BigQuant的策略生成器进行StockRanker模型可视化。

使用StockRanker模型

在策略生成器中，可以直接菜单化操作的方式新建一个StockRanker实验，通过plot_model我们可以看到StockRanker模型是什么

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StockRanker模型可视化

导语

本文介绍了如何用BigQuant的策略生成器进行StockRanker模型可视化。

使用StockRanker模型

在模型训练之后即可看到模型可视化输出, 包括特征重要性、以及树的分支情况:

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

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HYF一个可视化stockranker 模板策略

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

训练结果展示

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HYF一个可视化stockranker策略

策略实现

[https://bigquant.com/codesharev2/fd3f297b-3a49-430c-bc94-56670f2bb661](https://bigquant.com/codesharev2/fd3f297b-3a49-430c-bc94-56670f2bb661

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【历史文档】策略示例-股票智能策略

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【历史文档】策略示例-股票传统策略

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【历史文档】策略示例-股票策略

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【历史文档】策略示例-双均线策略（数字货币）

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AI选股中回归、分类、排序算法的构建流程

导语

【旧版模块】，该文档为旧版。新模板详见：

https://bigquant.com/wiki/doc/102-ai-hXNHGsyWzS

在阅读了学院关于可视化模板教程后，相信你已

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【历史文档】策略示例-数字货币

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【历史文档】策略-实盘交易

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【历史文档】开放能力API（旧版模拟交易API）

模拟交易API使用说明

API Token的获取

您可以访问账户设置获取您的API Token

API 的请求格式

`/bigwebapi/algo_info/planned_o

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【历史文档】策略-模拟交易

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筹码理论的探索-筹码分布计算的实现

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【历史文档】策略-回测研究

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筹码理论的探索-筹码分布计算的实现

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【历史文档】策略-AI量化策略开发进阶

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海龟策略

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

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
确定买卖条件信号

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【历史文档】策略-BigQuant AI策略详解

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海龟策略

海龟交易法则

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

策略构建步骤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
确

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【历史文档】策略-查看与分析结果

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【历史文档】策略-策略回测

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【历史文档】策略-模型训练+股票预测

导语

完成了数据处理，接下来就可利用平台集成的各算法进行模型训练和模型预测啦。本文将详细介绍“模型训练”、“模型预测”两大模块操作、原理。

模型训练和模型预测是AI策略区别于传统量化策略的核心，我们通过模型训练模块利用训练集因子和标注数据构建一个模型，并通过模型预测模型将预

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代码策略

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

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【历史文档】策略-数据连接+缺失数据处理

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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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【历史文档】策略-找因子

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【历史文档】策略-数据标注

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【历史文档】策略-设置数据集

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StockRanker代码策略

https://bigquant.com/codesharev2/192845ae-63e0-4712-a315-19e4efba6afd

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常用设置

set_commission

定义

set_commission(per_order)

手续费设置, 在initialize方法中调用。默认状态下，是股票交易设置手续费的API，买入时手续费为成交金额的万分之3，卖出时手续费为成交金额的千分之1

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【历史文档】策略-策略研究

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【历史文档】策略-策略构建

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【历史文档】策略-AI策略开发

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【历史文档】策略-策略基础设置

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【历史文档】策略-策略示例分类

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可视化TALIB指标策略

新版策略请转向

https://bigquant.com/wiki/doc/talib-OZIAb2sLoM

策略案例

[https://bigquant.com/experimentsh

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基金双均线策略

策略代码

[https://bigquant.com/codesharev2/cabc91cd-b17e-449c-992c-12513fefc5b1](https://bigquant.com/codesharev2/cabc91cd-b17e-449c-992c-12513fefc5b1

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KDJ策略——顶背离，底背离

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

[https://b

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可视化TALIB指标策略

https://bigquant.com/codesharev2/652ff15f-d696-4ee7-a67d-019ef43e8a22

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KDJ策略——顶背离，底背离

https://bigquant.com/codesharev2/b160be9e-4349-4ad9-b677-4dbf116ec292

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基金双均线策略

策略案例

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

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Seaborn用法整理（上）

导语

本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章上编写。附示例及实现代码，可直接前往文末**一键克隆代码*

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【历史文档】策略

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126-多头排列回踩买入策略

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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Seaborn用法整理（上）

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导

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【历史文档】算子样例-自定义Python模块

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【历史文档】算子样例-基于因子构建SmartBeta增强指数

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【历史文档】算子样例-数据可视化-绘图功能

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【历史文档】算子样例-brinson归因分析

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【历史文档】算子样例-因子收益及风险分析

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【历史文档】算子样例-保存因子

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【历史文档】算子样例-因子分析

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🌟102-第一个AI策略

策略介绍

本策略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。

策略思想

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