我需要一个因子回测的完整代码，跟普通回测代码在调仓规则上不同！具体规则如下：

1、调用因子数据表为hf_alpha_fzzq；

2、调用的因子是alpha_91027；

3、因子需要处理成排名，且默认因子值越小的股票，收益越大，可被筛选；

4、调仓规则是每周一调仓，持仓周期10天！注意：

我们在 M.bigtrader.v35 的分钟回测中，发现 ETF 发生份额拆分后，策略层 context.get_position() 读取到的持仓字段疑似没有同步更新。

具体表现是：

1、拆分后的卖出日前，current_qty / cost_price / last_price / mar

我在策略的handledata函数里有下面一段代码\n

# 记录新股票及其买入时的交易日索引
            context.holdings.append((best_code, current_idx))
            context.logger.inf

预计算因子（cn_stock_prefactors）表里net_profit_lf（净利润）和增长率字段缺失值实在太多了，有时候所有股票集体缺失，这个怎么办呢，以及不知道价格有没有缺失，有时候算着算着比如长周期乖离这样的因子就会缺失，不知道数据是怎么来的，以及经常碰到的数据问题是怎么回事

我正在写一个CTA策略，其中有个关于股票股价的判断，其中判断如下：

m_ta_ema(close, 5) as _ema_5
m_ta_ema(close, 10) as _ema_10
m_ta_ema(close, 20) as _ema_20
m_ta_ema(cl

import dai

import bigcharts

start_date="2026-01-01"

end_date="2026-01-28"

sql = "select date, instrument,name,close from cn_stock_barld order by d

• [2026-04-18 17:34:33] INFO: cn_stock_basic_selector.v8 开始运行 ..
• [2026-04-18 17:34:34] INFO: cn_stock_basic_selector.v8 命中缓存
• [2026-04-18 17:3

https://bigquant.com/codesharev3/9946e614-5a9f-457c-b001-300d4bf91c2a

链接中运行结果只能取到2024年8月16日之前的数据

https://bigquant.com/codesharev3/8800638a-06c4-4948-a60b-e8f7cf2748ee

\

在表达式过滤中，ema_10 > ema_60

m_lag(ema_10, 10) < m_lag(ema_60, 10)

close < ema_10 * 1.03

m_lag(daily_return, 2) > 0.05 OR m_lag(daily_return, 3) > 0.05

df = dai.query("""
SELECT
    date,
    instrument,
    report_date,
    change_type,
    net_profit_to_parent_shareholders
FROM
    cn_stoc

fcff_lf_yoy 横截面只有800个有效值\n\n

[https://bigquant.com/codesharev3/2410ef52-eda6-4de3-af4f-90cdb852811e](https://bigquant.com/codesharev3/2410ef52-eda6-4

你好，程序查询个股收盘价，系统显示结果，和实际情况不匹配。这是还要怎么处理吗

import dai

instrument = '000001.SZ' target_date = '2026-07-23'

sql = f""" SELECT date,

跑了大半年 A 股日内多因子（5 分钟 bar），每个时间点独立 TPE 贝叶斯优化选参。优化目标值（best_value）的日内分布有个很明显的规律：

一、基金池

标普500

纳指ETF

300ETF

创业板

嘉实原油

豆粕ETF

黄金ETF

恒生科技

优点

1. 地域分散：覆盖中美市场（标普 500、纳指、300ETF、恒生科技），对冲单一国家风险。
2. 资产多元：股票（权益）+ 原油 / 黄金

0. 先记住一句话

BigQuant 可以先理解成：

数据层（DAI） → 因子 / 模型 → score → 仓位 → BigTrader → 回测与评估

平台同时提供：

• 可视化 DAG：拖模块、连线、调参数，适合快速原型验证；
• 代码模式：需要自定义逻

Q1：如何在可视化策略里面添加资金曲线择时策略的代码?  比如说，资金曲线突破了5日均线了，给一个买入的信号？  \n\nQ2：我经常遇到这种情况：挂个买单，眼看马上要成交了，结果突然蹦出几笔大单把价格抢上去，我只能撤单追高。这种实盘被大单卡位 ，在回测里有没有办法模拟出来？还是说小散注定只能被动吃

很多交易想法并不复杂，真正困难的是如何把它们转化成可以被数据检验的规则。

过去，量化研究通常需要处理数据、编写代码、设置指标并搭建回测环境。即使只是验证一个简单的市场假设，也可能需要完成一系列技术工作。对于没有编程经验的用户来说，从“想到”到“验证”之间存在不小的距离。

**BeeQuant ×

优秀策略分享——数据标准化策略研究

影响策略效果的因子有很多，每个人所选择的因子也各有不同，选取因子后，如何分析数据，找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分，本文介绍，如何简化数据分析的工作：数据标准化处理

举例说明：

当天收益因子：5000支票

最近在维护自己的因子库。每加工出一批新因子,入库前总要重复同样几件事:覆盖了多少股票、缺多少、 有没有整列都是一个值、日期有没有对错一位。手工查一遍要小半天,还容易漏——漏掉日期错位那一项, 就会把一个测起来准得惊人、实盘一分钱赚不到的因子放进库里。

factor_check 把这套检查固定下

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。

若无sdk权限，请找小Q申请：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=dafbe2c2-5

本次分享机器学习与深度学习量化选股应用

讲解：标签定义、特征工程、训练集/验证集/测试集、分类模型与排序模型、随机森林、XGBoost/LightGBM 思路；深度学习与传统机器学习的区别、LSTM、Transformer 思路、特征序列构造、模型训练与预测排序

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视频回放

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想用 AI 做策略，但模型不知道怎么选、怎么搭？\n🤖这堂课不讲理论推导，只讲落地方法，拆解机器学习实战路径与模型构建思路。

1、视频回放：https://bigquant.com/college/9f7d2556-a89b-4b5e-9902-ff34fe520c80

2、研报地

用隐马尔科夫模型（HMM）划分沪深300的市场状态

市场不会一直上涨，也不会一直下跌，它总是在"趋势"和"震荡"之间来回切换。如果能提前识别当前市场处于哪种状态，仓位管理和策略选择就会更有依据。本文介绍如何用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）对沪深300指数近十