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实时数据合成出实时分钟线

使用 bigtrader 提交实时模拟交易时提供的是原始的tick数据,虽然我们支持tick实时策略,但是有相当一部分交易者以中低频策略为主(也包括我自己),这篇帖子的目的是为那些中低频交易者提供获取实时分钟k的解决方案。

核心逻辑设计

为了与主流行情软件(文华、快期、主流数据库)

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新手入门

欢迎各位参加“蝶威杯2026年高频因子大赛”,预祝各位能取得佳绩!这是一篇入门贴,手把手教大家从0到1走完整个比赛流程。

本次比赛的目标是 聚焦3秒 snapshot 数据构建15分钟频率因子,禁止使用模型合成的方式构造因子。我们将流程尽可能简化,大家只需要关注编写因子代码的逻辑即可,其他

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166-日频策略如何使用日内执行逻辑

当我们在用可视化模块构建日频策略的时候,如果想添加日内的执行逻辑,例如高开两个点买入,或者在日内指定时间买入,应该如何修改代码呢?\n实际上,我们只需要读取日频策略的调仓数据,然后调用这个数据接入日内回测即可,下面以平台内置的Stockranker可视化模板策略为例,讲解如何实现日内执行逻辑。

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滚动 ICIR 的多因子选股策略

1. 策略定位与适用场景

本策略为沪深300范围内的多因子选股 / 指数增强策略。通过在每次调仓前对因子权重进行滚动训练,以**最大化组合因子的 ICIR(信息系数稳定性)**为目标,构建更稳健的选股信号并形成可交易组合。

2. “滚动训练 + 周期调仓”框架

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【代码报错】KeyError: 'start_date'

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader

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【平台使用】资金流因子是通过挂单量确认主动买入大单的吗

请问,资金流因子是通过挂单量确认主动买入大单的吗?

如果资金直接下单市价买入50万,但是委卖方是挂了10笔5万。这个时候数据平台的资金流因子会判断是1笔主动买入大单,还是10笔主动买入中单?平台是否有对逐笔成交金额进行order id的聚合

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【策略构建】期货双均线

from bigmodule import M


# <aistudiograph>


# @module(comment="1. 输入特征:计算双均线及120日趋势过滤信号")

m1 = M.input_features_dai.v30(

mode="表达式",

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【策略构建】print内容日志不体现

请问下为什么print的内容 日志中没有体现呀

[https://bigquant.com/codesharev3/826d8e13-d735-43ab-afae-8d2c8f1b2485](https://bigquant.com/codesharev3/826d8e13-d735-43ab-

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【策略构建】赋值+分区范围的问题

想做中证800指增策略,系统卡着不能进行下去了,心烦意乱,有没有大神救一救~~~~

1、多次出现score,系统无法识别该用哪个score

**思路是从中证800股票池,通过约10各因子得分加总AS score,按照score排名,降序取前200只,再在这200只按照score降

由bqmap80b创建,最终由small_q更新于

【指标定制】为啥又不对?anybody

method=1,2, 3

method int8 计算方式(1-算术平均; 2-总股本加权平均; 3-流通股本加权平均)

怎么弄的不对呢?

\

import dai
df = dai.query("""
    SELE

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【策略疑问】金叉赢家ETF策略的逻辑

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

由small_q创建,最终由small_q更新于

【平台使用】复合策略,多个策略在回测阶段、模拟阶段如何融合曲线的问题?

1、在回测阶段怎么将多个策略的曲线融合?

比如:股票多因子:小市值 + ETF:黄金、债券 + 期货

2、在模拟阶段怎么将多个策略的曲线融合?

比如:股票多因子:小市值 + ETF:黄金、债券 + 期货

目前组合配置,只能融合全部策略有一条曲线,单选2个策略无法融合曲线。

评论

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【代码报错】可视化线性策略报错

PermissionException: Permission Error: 请在查询表 cn_stock_status 时使用 filters 参数指定分区范围(一般为 date 或 instrument ):dai.query(sql, filters={"date": ["2020-01-0

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