我是Alex。

当策略在历史回测中表现完美，很多人会迫不及待地想把它推向实盘。但真实市场专治各种“回测完美主义”。在按下启动键前，我总会对策略进行六项压力测试，这是策略从“实验室样品”变为“工业产品”的关键质检环节。

测试一：数据健壮性检验

目标： 看策略是否只能活在“清洁数据”

2026年2月4日 入门培训

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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

跑出一个回测年化80%的策略后，我却更慌了。

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今天想和大家聊聊我这段时间最大的一个跟头，也是我认为新手最需要警惕的一个坑：过拟合。

说出来不怕大家笑话，最近我弄了一个“像样”的策略流程大概是这样：

1. 选了一堆听起来有道理的基本面和技术面因子（PE、PB、ROE、动

信达证券简介

信达证券（证券代码“601059”）总部位于北京市，公司实控人为中央汇金，具备证券经纪；证券投资咨询；与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问；证券承销与保荐；证券自营；证券资产管理；融资融券；代销金融产品；证券投资基金销售；证券公司为期货公司提供中间介绍业务资格。公司在

从“手动盯盘”到数据焦虑

作为一个长期进行高频外汇交易的个人交易者，我对“时间差”这个词格外敏感。几年前，我还依靠各种网站手工查询汇率，或者使用一些免费接口。但在市场剧烈波动时——哪怕延迟几秒——都可能意味着一次错失的套利机会。那种因为数据滞后而眼看行情溜走的无力感，让我意识到：**没有高

引言：抓住交易的“黄金半小时”

你是否也曾在开盘后对股价的走向感到迷茫？其实，一只股票在开盘后的半小时内，往往已经透露出其全天涨跌的迹象。这短短的三十分钟，是洞察主力资金动向、判断股价短期方向的关键时刻。

这些方法并非纸上谈兵，而是源自一位拥有七年交易经验的资深操盘手的实战总结。无论你是

若您提交的因子报错，需要知道原因，请根据下图将提交的ID进行复制，并粘贴本帖的评论区，我们会定期检查并告述您报错原因！

【量化实战】外汇行情API接入与量化策略落地：低延迟数据驱动交易决策

外汇市场汇率数据以毫秒级更新，单日波动点位可达数百点，在量化策略研发与实盘执行场景中，低延迟、高可靠的实时行情数据是提升策略收益稳定性的核心基础。高频交易、事件驱动等策略对数据时效性的要求尤为严苛，依托外汇行情API搭建实时

引言：涨停之后，是陷阱还是机遇？

对于许多散户投资者来说，看到一支股票强势涨停无疑是令人兴奋的。但当兴奋劲还没过，股价却在第二天迅速回调时，心中不免充满疑惑和不安。这种回调究竟是上涨结束的信号，还是另有玄机？

事实上，这往往不是行情的终结，而可能是一次由主力资金精心策划的“洗盘”动作。在

资本市场的钟摆，总是在理性与狂热、机器与人心之间来回摆动。过去两年，量化交易凭借其精准的收割效率在市场上大放异彩，而主观投资则一度显得落寞，甚至被部分投资者质疑为“过时”。然而，步入今年，我们能明显感觉到市场的“水温”正在悄然升高——主观投资正逐渐回暖，这种范式的悄然转向，折射出资本市场一个深刻的底

作为一名在量化交易、金融数据分析领域摸爬滚打了多年的开发者，从最初为了做一个简单的股票回测系统，踩遍了免费 API 数据延迟、付费 API 对接复杂的坑，到现在能根据项目需求快速锁定合适的金融行情 API，2026 年的金融数据生态相比前几年又有了新变化 ——API 服务商的兼容性更强、轻量化对接更

• BigQuant 比赛
  • [BigQuant练习赛](https://bigquant.com/square/competitio

最近能看到一个挺明显的趋势：大家讨论的焦点，正从“如何挖掘一个更强的因子”，逐渐扩展到“如何让AI帮我生成/优化整个策略”。这背后是一个根本性的效率诱惑——如果描述一个想法，就能直接获得可回测、甚至可实盘的代码，那策略研发的迭代速度将发生质变。

这确实正在发生。无论是通过自然语言生成基础策略框架，

在做量化研究，最兴奋也最让人警惕的时刻，可能就是看到一个新因子在样本内展现出近乎完美的预测力——IC高，回测曲线平滑上扬。那一刻，感觉仿佛触摸到了市场的某种脉搏。

但不知道大家有没有同感，这种兴奋之后，随之而来的常常是一种更深的困惑。随着我们拥有的数据维度越来越多（另类数据、舆情数据、产业链数据）

# ====== 已写入（按你要求避免麻烦）======
DINGTALK_WEBHOOK = ""
DINGTALK_SECRET  = ""

在此填入webhook和加签，格式如下：\n ![](/wiki/api/attachments.redirect?id

一、初步了解BigQuant平台

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1. 注册并登录BigQuant账号
2. 了解BigQuant基础界面：Quant Agent、AI Studio、知识库、AI策略广场等等
3. 数据覆盖：了解平台提供的数据种类、历史长度与可用频率。常用数据表举例：
   • 股票后

我们可能是对“AI+量化”这个话题最熟悉的一群人。我们熟练地调用各种预训练模型，用海量数据喂养它们，满怀期待地等着那个“神奇因子”或“圣杯预测”的出现。但不知道你们有没有和我一样的困惑时刻：

*我们是不是把AI想得太“聪明”了？或者说，我们是不是在用错误的方式，期待它解决一个本质上不同的问题？

简介

当股价一路下行，屏幕上满是刺眼的绿色，恐慌和焦虑几乎是每一位投资者的本能反应。许多人会忍不住按下卖出键，试图“割肉止损”。但问题是，所有的下跌都意味着风险吗？有没有可能，某些下跌反而是主力资金精心布局的信号？

本文将为你揭示机构投资者（即市场中的“主力”）操盘的四种经典形态。在这些

智能量化投研助手Cowork： https://bigquant.com/cowork

——专门为 BigQuant 量化平台用户设计的 AI 智能助手

直播讲师：万笑宇老师

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/db439e

在BigQuant上做宽客的朋友，很多都是AI流派。我们训练模型时，喂的是清洗得干干净净的历史CSV。但当我们把模型部署到服务器上时，面对的是“脏乱差”且稍纵即逝的实时数据流。

从实验室到战场的落差： 我遇到过最尴尬的情况是，模型预测AAPL下一秒上涨，但因为我获取数据的API有延迟，等程

为什么你总是玩不过那串代码？

在日常交易中，你是否经历过这种“惊魂时刻”：盘中股价疯狂上穿下跳，心跳随着分时线的陡峭拉升和极速跳水忽上忽下，好不容易熬到下午三点收盘，一看涨跌幅——0.5%。

这种“白忙活”的挫败感，正是当下A股散户最真实的写照。你以为那是市场情绪

引言：我们都曾遇到过的困惑

作为投资者，你一定遇到过这种令人抓狂的情景：你持有的某只股票，在经历了几根酣畅淋漓的大阳线拉升后，突然像泄了气的皮球，变得“死气沉沉”。成交量一天比一天小，股价不涨反跌，每天都在小幅下挫。这时，你脑中会闪过无数个问号：是主力出货了吗？行情结束了吗？我是不是应该赶

bigtrader引擎在提交模拟交易后，内部是启动容器去每日执行策略计算的。 所以如果要用策略的净值或者其他策略执行过程中的一些状态信息需要保存到本地。可以采用JSON文件的方式保存下来。

代码如下：

[https://bigquant.com/codesharev3/d4f893dc-72da

应用场景

在计算形如均线这样的时序因子时，需要历史的k线数据，所以，我们结合实时数据合成出实时分钟线这篇帖子设计出一个k线缓存的机制。

效果

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=4

最近突发奇想，一家公司有能力发行可转债，那这家公司天然是一家基本面还不错的公司，交易所赋予它发债的权限就帮我们筛选了股票池。因此，如果我们以此为股票池，结合一些换手率、成长性、市值进行打分，选择得分靠前的股票构建投资组合应该可以长期盈利。我们先看看回测绩效。

回测绩效

从16年到26年，回

加密资产市场的高波动特性，是 AI 量化策略发挥收益优势的典型场景。如何将传统均线策略与数据工程、回测体系结合，搭建可复用、可迭代的 AI 量化策略？本文基于通用 AI 量化开发范式，拆解加密资产量化交易从数据接入到策略优化的完整流程，附可直接运行的代码示例。

一、核心技术痛点：数据层制约

在瞬息万变的股市中，许多散户朋友常常感到迷茫：为什么自己总是追涨杀跌，辛苦赚来的钱转眼就亏了回去？是不是缺少一套稳定可靠的盈利模式？如果你也有同样的困惑，那么今天这个方法，你一定要把它牢牢刻在自己的骨子里。

最近看到很多朋友都在亏钱，深感普通散户在这个市场生存不易，所以今天，我决定将一个压箱底的秘

BigQuant SDK 是一款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。

快速安装

BigQuant SDK 支持 Windows、Linux 和 macOS。我们建议在 [Python 3.1

行业从业者进行美股量化研究时，往往需要兼顾两个维度：历史数据的稳定性与实时行情的连贯性。无论是策略回测、指标验证，还是模型监控，如果底层数据结构不统一，后续的分析链条都会受到影响。

虽然 API 对接逻辑简洁，但真正的挑战在于——让数据结构既可自动化调用，又能长期复用。