问题描述

我在 BigQuant 平台上运行了模拟交易策略，想在本地查询策略的持仓、订单、成交、绩效等信息，应该如何实现？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 strategy 模块，可以方便地在本地查询和管理模拟交易策略的各类数据。

1.获取策略列表

首先你需要获取

用户教程

“用户教程” 按场景划分，涵盖了几乎所有 BigQuant SDK 的功能。每个小节都介绍了一个使用场景（例如“编写一个简单的量化策略”），并讨论了 BigQuant SDK 如何解决问题，其中包含许多示例。

如果您是刚接触 BigQuant SDK，请从 [BigQuant SD

问题描述

我想用 BigQuant SDK 查询股票的历史行情数据（如日线、分钟线等），并在本地进行分析处理，应该如何实现？

详细解答

BigQuant SDK 提供了两种主要方式来查询历史数据：

方法一：使用 DAI SQL 查询（推荐）

适用于需要灵活查询、过滤、聚合数据

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/ddecc5b4-7625-4dc3-afa8-3b697ba0aa7a](https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/ddecc5b4-

介绍

BigQuant SDK 提供 Python API 接口，帮助开发量化投资策略和使用 BigQuant：

• 📊 数据查询：海量金融数据的 SQL 查询接口
• 📈 模拟交易：策略回测与模拟交易管理
• 💰 账户管理：交易账户的持仓、订单、资金查询
• 🔬 回测引擎：高性能

https://bigquant.com/codesharev3/811e5ab1-de76-4e74-ab15-3e74919fa012

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https://bigquant.com/codesharev3/f7b8fd39-f533-4576-96c6-9d3b0f3050b8

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问题描述

我是量化交易新手，想用 BigQuant SDK 对策略进行本地回测，应该如何实现?

P.S “本地回测” 功能因官方包发行版本不支持 mac 的原因，暂时仅支持 win / linux 平台

详细解答

示例策略——“买入并持有”

“买入并持有策略” 是最基

一个普遍的疑问

“国内的量化机构这么牛，为什么不去炒美股割帝国主义的韭菜？”

这是一个在投资者社群中经常被提及，且充满民族自豪感的疑问。当看到国内量化基金在国内市场屡创佳绩时，许多人自然会认为，这股力量理应出征海外，大展拳脚。

然而，答案并非能力问题，而是A股市场为量化交易提供

1. 核心指标介绍

1.1 阻力位和支撑位

阻力位是指在标的资产价格上涨时可能遇到的压力水平，是交易者认为卖方力量开始反超买方，使得价格==难以继续上涨或开始回调下跌的价位==。当价格接近阻力位时，投资者预期会有更多的卖家介入，增加供给，这可能导致价格下跌或至少暂停上涨。

支撑位是指

《策略深度揭秘！| 头部基金如何玩转中证1000指数增强？》

🌟 本期亮点：\n1️⃣ 投研流程：头部机构中证1000策略研发流程\n2️⃣ 工具属性：如何控制股票组合的风格因子和行业暴露\n3️⃣ 策略进化：指增策略的优化精细方向

[https://bigquant.com/bigapi

一、策略目标

在严格跟踪中证1000指数的基础上，通过多因子选股与组合优化，获取稳定、可持续的超额收益（Alpha），同时控制个股权重、行业偏离和风格暴露，实现收益最大化。因为本策略具备长期超额收益，因此如果能用股指或者期权对冲的话，则是一个不错的中性低波策略，故该策略我们上架到私享会的低

https://bigquant.com/codesharev3/ce236996-89a0-4ffe-a6df-2e6222bd14b9

这是系统自带

BigQuant Financial Quantitative Toolbox - 金融量化工具箱 Python SDK

1 简介

BigQuant SDK 是一个强大且灵活的 Python 软件包，为金融从业者提供全面的金融量化工具和策略开发框架。

• SDK 版本: 0

近期的A股市场波动剧烈，许多投资者都感到焦虑与不安，市场的下一步似乎越来越难以预测。您是否也曾疑惑，这背后是否有一股强大的“无形之手”，让市场变得如此动荡？

这股力量，很大程度上来自于一个我们既熟悉又陌生的词——“量化交易”。它正以一种颠覆传统的方式影响着市场的生态。本文将为您揭示关于当前量化交易

债市小市值策略

1. 回测结果

2. 策略简介

以“低价格、低溢价率、低余额”为核心筛选可转债标的，通过15只均等分散持仓

sql="""
date,
volume,
...
略"""

dai.DataSource.write_bdb(df, id=table_name, unique_together=["instrument", "date"],indexes=["date"])

由于

从一个广为流传的误解开始

近期，关于“量化交易”和“高频交易”的讨论热度空前，许多普通投资者对此感到既好奇又困惑。在纷繁复杂的信息中，一个说法流传甚广：“美国限制高频交易每秒15笔，而中国是300笔，两者相差20倍。”

这个数字听起来具体而震撼，似乎为我们理解中美监管差异提供了一

一、随机森林（Random Forest）

集成学习方法（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，旨在通过组合多个基本模型（弱学习器或基学习器）的预测来提高整体性能和泛化能力。集成学习的核心思想是，通过结合多个模型的意见和决策，可以减少单个模型的误差，并在各种不同情况下

1 模块概述

本模块提供模拟交易策略管理功能，包括策略列表查询、策略详情获取、绩效数据、交易订单、持仓信息等。支持本地/云端代码无缝切换。

主要功能：

• 获取个人策略和社区分享策略列表
• 获取策略详情对象（支持管理员特权）
• 查询策略绩效、订单、持仓、计划订单等数据

1 模块介绍

本模块提供数据查询、数据源读写、自定义函数等功能，支持远程查询和 BDB 数据管理

2 API 介绍

2.1 自定义 UDF 函数

类名： dai.DaiUDF

功能： 自定义 UDF 函数定义

参数：

• name : str，必填，UDF 函数名

1 模块介绍

本模块提供 BigQuant 平台的用户认证和管理功能，支持多用户登录和信息查询。

2 API 介绍

2.1默认用户首次登陆

命令： bq --save-auth --aksk ak.sk\n功能：默认用户首次使用 AK/SK 登陆\n参数：

• `ak.s

策略按照如下模板

from bigquant import bigtrader, dai

def initialize(context: bigtrader.IContext):
    context.set_commission(bigtrader.PerOrder(bu

一个让所有交易者深思的矛盾

在金融交易的殿堂中，主观‘艺术’与量化‘科学’并行不悖，却也催生了一个根本性的悖论，足以动摇无数交易者的信仰根基。一方面，我们有主观交易，交易员依赖自身的经验、直觉以及市场理论（如经典的价格行为学）进行决策；另一方面，是量化交易，决策完全交给基于数据和算

1.市场观察和机会发现

优质高股息策略以稳定收益和抗风险能力为核心，在量化交易中具备独特价值。其逻辑层面，在经济下行或波动时，高股息企业商业模式成熟、现金流稳定，能提供防御性；股息再投资可实现复利增长，放大收益；被低估的高股息股存在估值修复机会；同时满足养老金等长期资金的配置需求。市场

导语

特征选择在许多方面都是适用的:它是对抗维度灾难的最佳武器；它可以减少整体训练时间；它也可以有效防止过拟合现象，提高模型的泛化能力。

如果要对动物进行分类，你可以很快的发现许多相关的属性或特征对模型毫无益处。例如，绝大多数动物都恰好拥有1颗心脏，从机器学习的角度来看， **心脏个数这一

为什么你总是“原地踏步”？

你是否感觉自己很努力，却总是在重复同样的错误，似乎一直在原地踏步？你投入了大量时间和精力，却发现自己离目标依然遥远，甚至开始怀疑自己的能力。我理解这种挫败感，因为我曾经也在这条路上挣扎了很久。问题的关键，或许不在于你不够努力，而在于你缺少一种能将经验转化

\

本文将介绍

1.如何封装量化策略框架

2.提供多个预先封装好的量化策略框架

\

什么是策略框架？

说到量化，自然少不了策略。可能会有很多人认为A股中有很多不同的量化策略，实际上恰恰相反。就A股而言，可用的量化策略非常少。目前A股主流的量化策略只有2种，分别为筛选策略和多因

为何你总被“过山车”行情套牢？

你是否有过这样的经历：上午看准一只强势股，果断买入，期待着收益；然而到了下午，行情风云突变，股价断崖式下跌。你心急如焚，却因为A股的“T+1”交易规则，只能眼睁睁地看着账户由红变绿，无能为力，直到次日才能割肉离场。

这种无奈与被动的背后，揭示了一个普

bigquant说明书中有分别描述如何回测股票策略、如何回测期货策略，但是没有描述如何回测一个同时包含股票和期货的策略？

**全市场股票的日内成交量分布总体呈现U型结构，即早盘开盘后的交易相对较为活跃，临近中午收盘时交易量明显下降，下午开盘后逐步回升，并在临近全天收盘时恢复活跃。但就具体个股而言，由于不同股票的交易群体、个股的基本面或技术面信息、盘中可能带来潜在影响的信息等均不相同，因此个股的交易量分布呈现一定的差异性

以alpha101为例，能出一期因子合成的分享会吗？

本课程介绍 LangChain 与 LangGraph 框架。LangChain 是模块化开源框架，可搭建 AI 流水线，核心含 Models、Prompts 等组件，需安装对应库，按特定流程实现工具调用。\nLangGraph 基于 LangChain，用于构建有状态多智能体应用，以图结构组织流程

一、以随机游走的眼光来看待趋势

传统的轮动趋势预测是去找到尽量精确的方法预测接下来一期的相对收益，本文我们尝试换一种角度，从随机性的概率角度来理解长期趋势的形成与切换。

一般理解的趋势延续是需要收益率的自相关性的，即过去好则未来好，这是动量的视角。但从随机游走的角度来说，趋势的产生

1.引言

在量化投资领域，概念因子已从市场现象演变为系统性策略工具。从 2024 年 AI 芯片龙头寒武纪 387% 的涨幅，到低空经济概念板块 2300 亿元的资金净流入，概念因子正在重塑 A 股市场的盈利逻辑。我们构建策略的核心，在于将产业趋势的确定性转化为可量化的投资机会。

1.

4000点的呼声震耳欲聋，但你的账户却寂静无声。如果你也陷入了“赚了指数，亏了钱”的怪圈，别再怀疑自己——你没有做错什么，只是牌桌上的游戏规则被重写了。

今天的股市早已不是过去的那个江湖。一个强大、高效，甚至可以说是“没有感情”的对手已经悄然主导了市场。它在毫秒之间决策，用冰冷的数据收割着人性的贪

依赖与外部资源

• 第三方平台依赖: bigquant.chat、dai、bigtrader、pandas、requests
• 外部数据源: 新浪财经 7×24 快讯信息
• 项目巧妙利用bigtrader中tick回测的机制结合大模型在每个tick上进行新闻分析

项目定位

一个面向

1. 可以增加未匹配的金额吗（9点25分的tick）？2. 这个数据需要早盘更新，不能是下午17点

%%sql
select
    date,
    instrument,
    open_auction_order_volume	as	竞价总委托量,

文章目标

给出一个保存自己创建的数据列表的示例贴。

数据

本文所展示的数据列表如下：

\

数据生成与筛选

利用可

作者:woshisilvio （全文共913字，阅读约需2分钟）

市场究竟有没有真正的alpha?

笔者一直疑惑的一点就是 我们的模型每天这样选股，赚钱的效应究竟是随机的，还是可控?

模型有没有真正的学到市场中的规律，挖掘到了alpha? 靠AI模型 来赚钱 究竟靠不靠谱？

对于

因子研究

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已

20 日上涨规律能否提升胜率？

在大量历史回测中可以看到，股票在突破并站稳短期均线（如 20 日线）后，未来一段时间出现延续上涨的概率确实高于随机水平。\n这类趋势增强现象在国内外市场都反复被验证，因此成为许多量化策略的基础“因子”。

不过——\n真正能长期稳定赚钱的，并不是

训练营“稳定性测试超参”工具设计出的策略，在策略模版上生成策略后的回测结果相差很大。

尝试很久，没有找到问题出在哪里。可以请老师看一下问题出在哪里？

“稳定性测试超参”工具设计出的策略：

[https://bigquant.com/codesharev3/1c52c96b-befb

为什么我们总是坚持不了自己的投资计划？

你是否也曾制定过一个看似完美的投资计划，详细规划了资产配置与风险控制，却在市场的几番震荡后，因为心态变化或环境改变而悄然放弃？这是一个普遍且令人沮丧的难题。我们常常将其归咎于意志力薄弱，但真相远比这复杂。

这背后，其实是一个深刻的金融和心理

湘财证券开通账户

==没有湘财证券账号的，请扫下方二维码开户==

湘财证券实盘权限开通

1. **湘财

各位老师：因需要分析经济周期需要fredapi库，目前我无法自己安装，请帮忙安装！！！ ![](/wiki/api/attachments.

告别一夜暴富的幻想

每一位踏入股市的投资者，心中都揣着一张地图，上面标记着通往财富自由的捷径。这张地图，就是我们熟知的“炒股”——通过短线搏杀，精准捕捉涨跌，企图在一夜之间改写命运。过去，这张地图似乎还能指引少数冒险家找到宝藏。

但今天，我必须告诉你一个残酷的真相：我们脚下的大陆

1. 先说结论

我只是跟 QuantAgent 聊了几句天、每次加一两个小条件，结果最后跑出来的回测年化收益率 60%+。 过程比点外卖还简单——点开对话框、打字、回车、等几秒钟。

2. Quant Agent 是啥？

可以把它想象成一个会写代码、会调数据、还懂交易策略的“量化机器人”。

这个策略是一个基于沪深300成分股的 月度涨幅排名选股策略，其目标是通过选取表现最好的股票来构建一个组合，并根据股票在当月表现的变化进行动态调整。以下是对这个策略的详细解读：

1. 涨幅统计和排名

时间范围：每月的前 3 个交易日（按交易日历计算，而非自然日）进行涨幅统计。也就是说，策略首先关

\

Meetup延期至8月5日

在本期的问题需要开发新的模块，为了能让大家更好的使用，Meetup延期至下周四，待新模块完成后连同使用方法一并给出。还有问题的小伙伴可以继续提！

期货策略上新

基于动量因子的商品期货多空对冲策略

表达式引擎

各位宽粉，大家好！ 明日（6月23日）平台升级：

• 6月23日平台的模拟/实盘交易更新将延迟，数据将在第二个交易日开盘前更新。
• BigQuant平台及XBigQuant实盘可正常使用。
• 微信/QQ客服正常提供在线服务。

如未添加微信客服小Q，请扫描以下二维码添加：

![](/w

2021年7月30日21:00至2021年8月1日24:00，BigQuant将会进行扩容升级，届时可能会影响平台正常使用，如有疑问可联系客服小Q。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=c3d5b5c9-4f83-4215-b24f-78c61d3b12d

\

时间

今晚（7月5日）22:00-24:00

升级内容

平台将升级存储功能，届时平台将不可使用，请大家合理安排开发策略时间，感谢您的支持！

介绍

欢迎来到BigQuant。BigQuant是一个基于Web的平台和社区。作为一个平台，它是一个开发和测试交易算法的平台。作为一个社区，它是一个结识其他策略开发者，并分享算法、工具、想法、策略和投资经验的社区。在访问和使用BigQuant，包括社区其他成员的策略和知识的同时，请遵守以下使

BigQuant是一个平台，也是一个社区。作为一个平台，它是一个开发和测试交易算法的平台。作为一个社区，它是一个结识其他策略开发者，并分享算法、工具、想法、策略和投资经验的社区。在访问和使用BigQuant，包括社区其他成员的策略和知识的同时，请遵守以下使用条款。

BigQuant (“宽邦”，“

春节期间平台将会升级，届时可能会影响使用，升级内容如下： 1.平台存储和计算资源升级 2.平台资源管理优化 3.平台稳定性优化 4.2月4日停机维护，平台将不可使用

![{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=a20999a2-

1.总则

1.1.BigQuant服务平台的各版本、各客户端（包括但不限于电脑端、移动智能终端、车载端等的应用程序、网页、供第三方网站和应用程序使用的软件开发工具包（SDK）和应用程序编程接口（API）以及不断创新研发的产品及服务）中，开发环境的数据由成都宽邦科技有限公司授权使用，

BigQuant平台计划于2021年10月02日18:00 至2021年 4月03日18:00期间进行常规维护，可能会影响策略开发运行，请大家知悉！

git 怎么连接不上github

功能： 把 AI Studio 中的文件打包压缩保存到本地电脑，提前准备好后悔药，定期备份重要文件可以缓解未来误操作造成的损失。

[https://bigquant.com/codesharev3/90f589e3-182e-478b-aa0d-0dabd40b1edd](https://bigq

大模型（Large Language Model, LLM）是指包含大规模参数（通常达千亿甚至万亿级别）、使用海量文本数据训练而成的深度学习模型。

其“大”主要体现在三个维度：模型参数规模大、训练数据规模大（例如ChatGPT的预训练数据量达到45TB）和算力消耗需求大。

当前，最具代表性的

你以为的“拉升信号”，其实是为你设计的陷阱

你是否经历过这样的场景：紧盯着一只股票，它突然在盘中划出一条完美的直线，强势拉升。你心跳加速，认为这是千载难逢的赚钱信号，于是毫不犹豫地追了进去。然而，你的买入点，精准地成为了该股当日的最高点，随后股价急转直下，你被牢牢套在了高位。

这

我们之前已经介绍过几个风格轮动的策略了，本质上依据的就是股票市场长期存在的“强市炒成长、弱市求稳健”的轮动策略。

1.神经网络算法

1.1算法核心原理

神经网络是一种模仿人脑神经元连接结构的机器学习模型，擅长处理多维度、非线性的复杂数据关系。其核心优势在于通过多层

能介绍一下平台数据的处理方式吗，有时候完全使用SQL计算因子特征会非常的慢，尤其是高频数据表要join其它日频表的时候。

下面一张图是我需要复现研报（兴业证券）的内容，请问这种因子我是该提取数据出来后用python还是直接用SQL写了存表呢？

![](/wiki/api/attachme

“小身材大能量”——债券小市值策略的量化掘金术

💡 本次直播带你探索：\n1️⃣ 为什么“小市值”债券可能藏着高性价比机会？\n2️⃣ 量化模型如何捕捉可转债债市场的独特信号？\n3️⃣ 当前震荡市中，这类策略如何控制风险？\n4️⃣ 当所有人涌向大白马，聪明资金正在布局什么？

[

为什么多数人总在亏钱？

为什么在股市里，大多数散户似乎总是在重复亏损的循环？这个问题或许困扰着每一个交易者。最近，一位投资者在交流中坦言：“10月亏了5万，11月到现在亏4万多了。” 这句话道出了无数人的心声和困境。这种普遍的困境，往往并非源于技术分析的缺失，而是深植于我们大脑中未

比如两个因子分别赋予何种权重，

因子 A 占比 x%、因子 B 占比 (100-x)%）时，

回测结果表现优秀？

现在只有m.tune在StockRanker里面调整参数 [161-alpha挖掘大杀器——并行模块tune](https://bigquant.com/wiki/doc/vw

雪球组合助手

\n ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=33727dbe-72ff-4399-8c3

from bigmodule import M
import dai
# 假设 M 已在环境中可用
m1 = M.input_features_dai.v30(
    mode="SQL",
    sql="""
    SELECT
        a.dat

为何市场的“转折点”总是如此难以捉摸？

你是否也曾苦恼于如何精准判断市场趋势的转折点？在期货交易的波涛中，能够识别并抓住趋势的“转势”瞬间，往往是区分普通交易者与顶尖高手的关键。我们都渴望找到那把能解开市场转向之谜的“万能钥匙”。

在探寻这样一种策略的过程中，我们偶然发现了一

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=4e4d32f5-3bc4-4873-b793-5689eebb54b

操作符

简单动量策略，分别用表达式和SQL输入特征，为什么回测结果不一样，哪里出问题了？

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

这是一个很严重的问题。

这段代码采用lag方式偏移获得的变量被0填充了一部分，如果是lag(1),则只有1个有效值。

%%sql
SELECT 
        a.date,
        a.instrument,
        a.name AS stoc

如题，我想讲基准设置为两个指数或者两个品种的比值或者价差，请问回测代码如何编写？谢谢！

数据表存在大量NULL

2025-11-18的数据1m钟高频数据存在

5,15,分钟的高频数据缺失标的数据，见图。

你是否也曾为“何时卖出”而烦恼？

在交易的世界里，相比“何时买入”，“何时卖出”往往是更令人纠结的难题。我们都曾经历过这样的时刻：过早卖出，眼睁睁看着利润继续奔跑；或是因为贪婪而迟迟不肯离场，最终利润大幅回吐，甚至由盈转亏。判断卖出时机，是每个交易者都必须面对的挑战。

如果你也为

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影

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。

\

告别赌徒心态

在市场的宏大剧场中，多数投资者扮演的都是悲剧英雄的角色——被希望与恐惧这两种致命缺陷所驱动，追逐着 ephemeral 的收益，最终却往往因一次无法预见的转折而功亏一篑。

如何跳出这个宿命般的循环？近期，笔者有幸与一位被誉为“量化之父863哥”的交易大师进行了一场深度

因子逻辑

量价背离是指股价与成交量的变化出现了“分歧”。当股价或指数在上升时，成交量减少，通常表示市场可能在隐约传递不好的信号。可以用“成交量加权价格”（VWAP）与成交量（VOLUME）的负相关性表示这种股市“冷场”现象。

![](/wiki/api/attachments.redire

本文主要介绍股票的实时交易策略如何实现自动化实盘下单。当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，文末提供的脚本只支持单一实时策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请复制脚本分开运行，略微错开下单时间即可。

实时策略的实盘交易流程

1、在宽邦科技的bigquant平台上开发实时

恭喜各位同学进入最终的决赛阶段！本次决赛将采用线上答辩的方式，要求参数者撰写因子研究报告并提供源码，以压缩包的形式提供。如下图所示，须包含以下两个文件：

• 源码.ipynb：**必须是私榜阶段提交的代码！**不得上传其他代码，平台会逐一核实。
• 因子报告：您撰写

from bigmodule import M
from datetime import date, timedelta

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行

导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

为什么你越努力，亏得越多？\n

你是否也陷入了这样的困境：每天花费大量时间紧盯盘面，研究各种市场热点和龙头战法，结果却是今天赚一笔，明天亏两笔，在这种恶性循环当中虚度光阴。最后时间过去了，本金变小了，人也焦虑了。

大多数股民都将亏损归咎于自己技术不好、不够努力。但一个残酷的现实是

传统的量化投资主要依赖于金融时间序列分析、统计学和经济学原理来构建模型。然而，金融市场是复杂、非线性、高噪声的动态系统，传统的线性模型在处理海量、高维和非结构化数据时常常力不从心。

机器学习和深度学习技术的崛起，为量化投资带来了革命性的工具。它们能够从海量数据中自动挖掘复杂的非线性模式，极大地

在当今信息爆炸的时代，金融市场充满了海量、高维、非结构化的数据。传统投资方法在处理这些复杂数据时常常力不从心。

而人工智能，特别是机器学习 和强化学习，正以其强大的数据挖掘和决策优化能力，为投资领域带来革命性的变化。

其核心思想可以概括为：**利用“机器学习”从浩瀚股海中精准筛选

本次直播为你揭秘风险管理：道与术｜从“被动防守”到“主动驾驭”

——破局之道：量化风控的认知升级

🌟 直播亮点：\n1️⃣ 揭秘量化风控的「道」——核心逻辑与长期思维\n2️⃣ 拆解实战「术」——持仓管理、波动控制、模型纠错\n3️⃣ 案例复盘：那些年我们踩过的坑与救赎策略\n4️⃣ 互动答疑

一个“千古难题”与投资世界

搞清楚女朋友到底生没生气，这堪称一个“千古难题”。但有人试图用数学方法来解决：把你女朋友的言行举止量化，然后打分。比如，和你有说有笑，记0分；只回一个“嗯”，记3分；直接不理你，记6分。所有分数相加，得分越高，你的麻烦就越大。

这个将模糊情感转化为冷冰冰数字的逻

策略绩效

\

策略思想

策略的核心是捕获 “方差溢价”，即市场中虚值看跌期权的隐含波动率（IV）会系统性高于未来实际实现的波动率

在量化策略当中，策略逻辑当然是排在第一位的。但是，在一个策略已经表现较好时，对参数进行调整，往往能收获更多的超额收益。本文以模板策略中的可视化AI策略为例，进行参数寻优过程，看能为绩效结果提高带来什么效果。

一、策略核心逻辑回顾

模板中的可视化AI策略的核心逻辑如下：

1. 因

介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio，在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意：本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

不少普通投资者可能都有过这种体验：自己炒股时要么跟着热点追高踩雷，要么盯着行情反复横跳，忙活半天收益却不尽如人意 —— 所以常听到一种观念 “散户别炒股，炒股不如买基金”。这话其实也有一定道理：基金作为近年来最受欢迎的低风险资产，有专业的投研团队跑调研、算数据，能挖到不少普通散户接触不到的优质标的，