概述

实时模拟交易区别于日频模拟交易，通过实时行情信号触发并即时撮合委托订单。本文档介绍期货实时模拟交易的操作流程。可使用 tick 期货策略模版来体验实时期货模拟交易。

基本流程

1. 绑定交易账户
2. 编写策略并提交实时任务
3. 观察策略或账户的运行状态和交易情况

概述

实时模拟交易区别于日频模拟交易，通过实时行情信号触发并即时撮合委托订单。本文档介绍股票（基金）实时模拟交易的操作流程。如想体验此功能，可使用我们为您提供的 tick 回测 demo 用来提交实时任务。

基本流程

1. 绑定交易账户
2. 编写策略并提交实时任务
3. 观察策略

概述

模拟交易功能是 BigQuant 特有的量化服务，可以根据用户的策略每日为用户通过手机、email 等途径推送信号。目前支持日频模拟交易的品种有：股票、期货、可转债、基金。

前提条件

1. 账户更新余额充足（如更新数据需要大于 1C 的资源）
2. 已经有一个成功回测的策略

简介

BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎，主要用于策略在历史数据中回测撮合和实盘交易。采用 C++ 核心实现，提供 Python API 接口和回调函数。

核心特性

• 全市场覆盖：股票、基金、期货、可转债、指数、期权、两融

策略一：IF 双均线交叉 Tick 策略

基于双均线交叉的股指期货（IF）日内趋势跟踪策略。核心逻辑：用 5 周期和 20 周期的简单均线生成多空信号，短均线上穿长均线且偏离超过万分之二时开多，下穿时开空，并设置 10 点止损和 20 点止盈进行风险控制。

fr

期货策略一：唐奇安通道突破（螺纹钢）

CTA 趋势跟踪策略，基于 N 根分钟 K 线的最高价/最低价构建唐奇安通道。当前收盘价 >= 上轨时开多/平空，当前收盘价 <= 下轨时开空/平多。

from datetime import datetime
import

期货日频策略一：唐奇安通道突破（沪深300股指期货 IF）

使用 20 日唐奇安通道，收盘价突破 20 日最高价时做多，跌破 20 日最低价时做空，持仓期间自动移仓换月。

from datetime import datetime
from bigquant i

股票日频策略一：基本面选股策略

非ST、非科创板、非退市、非停牌，流通市值大于5亿元，净利润同比>30%，营业收入同比>30%，0<市盈率<50，市净率<5，总市值从小到大排列，每5个交易日调仓，持有前20只。

from bigquant import bigt

股票 Tick 策略一：VWAP 突破策略

沪深300成分股中日成交额最大的 30 只股票，基于 tick 价格的短期 VWAP 突破信号。买入：最新价上穿近 N 个 tick 的成交量加权均价（VWAP）；卖出：价格下穿 VWAP，或触发止盈/止损/超时。风控：止盈 1.5%，止损

策略生命周期

所有 BigTrader 期货策略都遵循相同的生命周期结构：

from bigquant import bigtrader

# ── 1. 初始化 ──────────────────────────────────────────────
de

股票分钟策略一：RSI 超买超卖策略

标的：平安银行（000001.SZ），频率：1分钟。RSI(14) < 30 超卖买入，RSI(14) > 70 超买卖出，止损 -3%，止盈 +5%，尾盘（14:55）强制平仓。

策略基本结构

所有 BigTrader 策略都遵循相同的生命周期结构：

from bigquant import bigtrader

# ── 1. 初始化 ──────────────────────────────────────────────
def 

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

• BigQuant 比赛
  • BigAhlpha - 线下赛

\

背景：去年7月份刚进训练营时，万老师的那著名的保温杯就一直被提起。可是一直就没有去深入，不是不想，就是每次跑都要一两个小时，实在没有耐心也试不出什么东西。另外，也但心模拟服务器跑不好。一个策略不经过反复测试也心里没有底，也不敢实盘。为了跑机器学习，于是我们好几个人都更新了笔记本电脑，都带了不错的显卡

TradingAgents 在 GitHub 上拿了 78.7k Star 的时候（截至 2026-05-23，以 GitHub 当前页面为准），你在 BigQuant 上已经把它的多 Agent 框架跑通了。

基本面研究员分析财报和新闻，技术面研究员画 K 线形态，交易员综合研判后给出模拟交易决

本地 IDE 连接 AIStudio 开发环境

本文介绍如何将本地 IDE 连接到 BigQuant AIStudio 云端开发环境，实现在本地编辑器中直接开发、调试、运行代码。

支持两种连接方式：

Qlib 官方原版 Alpha158 全158因子

一、K线基础因子（9）

1. KMID = (close - open) / open
2. KLEN = (high - low) / open
3. KMID2 = (close - open) / (high - low) 4

操作符

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

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

BigQuant进行实时交易

实时交易区别于我们的日频模拟交易，实时交易会根据实时行情变化产生即时交易信号并在对应的柜台进行撮合成交。实时交易策略在策略名称后跟有【==实时==】标签，日频策略没有。

实时交易的基本流程如下

1.绑定交易账户

2.编写策略-提交实时任务

3.观察策

实时策略构建模板

请按照此模板构建策略，方可提交实时模拟交易。

股票实时策略模板

股票实时策略【tick频】

[167-概念热度驱动的打板追涨停量化策略【分钟频】](htt

简介

BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎，主要用于策略在历史数据中回测撮合。BigTrader采用 C++ 核心实现，并提供 Python API 接口和回调函数。它为量化投资者提供了一个全面的交易解决方案，无论您是初学者还是专业投资者，都能轻松上手使用。

♨ “保温杯2.0+”来了！这次加了两样东西：因子筛选 + 组合优化\n保温杯子策略，喝过的都说稳。\n怎么筛、怎么搭，才是关键。

\

一、视频回放：

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/3f79bd63-decf-4bf2-a6

假设案例：你在 BigQuant 上跑了一版美股日内策略。回测曲线漂亮——夏普 1.8，年化 23%。切到模拟盘跑第一周，实际成交价和回测信号里的理论成交价平均差了 0.8 个 tick。第一周跑完，年化只有 14%。

排查三轮——不是未来函数，不是过拟合，不是手续费设低了。最终