一、策略总览

从当期持有存续可转债的 A 股正股中，筛选出盈利能力达标（ROE > 5%）的股票，再按20日均换手率从低到高排序，结合行业分散约束，最终等权持有换手率最低的10只股票，每 15 个交易日调仓一次。

策略逻辑图

全市场 A 股

引言：为什么你总是“一买就跌，一卖就涨”？

看着屏幕上的AI、电力板块全线冲高，你是不是又按捺不住那颗躁动的心，急着“上车”分一杯羹？结果往往不出所料：你刚满仓杀入，行情就戛然而止，随后便是无尽的回调。

作为资深投资者，我必须犀利地提醒你：这种挫败感并非运气不好，而是你完全掉进了“接盘侠”

最近运行可转债三低策略时，发现策略有时候会选中刚刚发布了强赎公告的可转债，这种可转债刚开始下跌，一般跌的比较狠，但正好符合三低策略，会被选中，买入后大概率亏损。所以我想在策略里加入筛选发布了强赎公告的代码，但是看了数据平台中关于可转债的所有表，似乎只有[\n可转债信息](https://bigqua

不用打开行情软件，不用敲代码，微信对话框里问一句“黄金多少钱”，AI 把实时价格推给你。甚至还能让它每隔 3 分钟报一次价。\n这套方案，十分钟就能搭好。

一、开篇：从“人找数据”到“数据找人”

我最近做了一件很爽的事：把 AI 接进了微信，让它帮我盯行情。

策略在回测时调仓频率是5天一次，或触发止盈后调仓，但提交模拟后3月17日-3月25日这几天每天都有调仓信号，而回测中的只有3月20日这一天调仓。

模拟交易详情如下：

| 日期时间 | 股票 | 操作 | 成交量 | 成交均价 | 成交额 | 手续费 | 委托数量 | |----|----

引言：散户的“三日收割”剧本

你是否在最近的市场中，反复陷入这样一个“死亡循环”？

盘面突然冒出一个大热点，第一天全线爆发，成片股票封死涨停。你强忍着没动，想看看持续性；第二天发现热度还在，赶紧在冲高时杀入，满心期待一波大行情；结果第三天行情戛然而止，股价不仅没涨，反而一路阴跌，把你死死

小市值量价共振策略（带大盘择时）

一、策略核心逻辑

本策略聚焦小市值风格，通过「量价共振+基本面筛选+大盘择时」三层过滤，捕捉短期强势且估值合理的小市值标的，同时规避极端市场风险。

二、股票池筛选

• 范围：主板、创业板，排除科创板、北交所
• 过滤：剔除ST

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1. **湘财

在交易市场，最令散户崩溃的逻辑悖论莫过于：明明我买入后上涨的概率高达 90%，为什么复盘时的总资产却在不断缩水？你眼看着一个个账面浮盈变成了惨烈的套牢，甚至在连续盈利九次后，仅靠一次暴跌就回到了解放前。

事实上，你对“胜率”近乎偏执的追求，正是你亏钱的根源。在职业交易员眼中，赚钱的关键从不在于你“

作为在BigQuant上做量化策略研究的个人交易者，我深知高质量历史数据是策略回测的基础。早些年做因子回测时，我试过自己爬数据、导入CSV，结果踩了无数坑：数据不全导致回测样本不足，复权错误让因子表现完全失真，对齐多股票数据时效率极低，一个简单的多因子回测要折腾好几天。

那时候我在BigQuant

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。

在量化交易与专业行情系统开发中，高频行情的实时性与稳定性直接决定策略执行与看盘体验。很多开发者在搭建行情面板时都会遇到共性问题：数据可正常获取，但界面表现远达不到专业交易要求——切换交易标的出现历史数据残留、多模块同步刷新产生价格滞后、页面长期运行后更新速率逐步下降。多数人会将问题归因为前端渲染性能

在量化策略开发过程中，行情数据的稳定性、时效性与标准化是策略回测、实盘运行的核心基础。此前在开发美股、外汇相关量化策略时，曾长期受困于爬虫取数掉线、数据格式混乱、更新滞后等问题，即便策略逻辑再完善，也会因数据问题导致回测失真、实盘执行受阻。而__[AllTick API](https://allti

在二级市场博弈，大多数散户的思维习惯还停留在“进攻”二字上。在普涨的牛市里，每个人看起来都是股神，持股待涨就能获利。然而，一旦进入大盘涨不动、跌不下的震荡期，也就是所谓的“防守行情”，多数人便陷入了“一追就套、一砍就涨”的痛苦循环。

但你是否发现，即便在大盘低迷、多数股票如死水微澜时，总有个别板块

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 年度旗舰版 专有。

插件下

1、我设置6天卖出，然后回测数据里面能执行，到了计划交易界面里却不执行6天卖出。

模拟交易界面：

回测交易数据：

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直播回放地址：https://bigquant.com/college/83307ef1-cff1-4ead-a9d5-51c6fd28522a

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https://bigquant.com/codesharev3/06506366-a86d-482f-a04d-20

视频回放：https://bigquant.com/college/4419ca89-a5ac-4e20-b6a8-9f4d9c45755b?activeTab=strategy

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[https://bigquant.com/codesharev3/e7bd5fdd

引言：当“大而美”涨不动了，我们的机会在哪里？

各位投资者朋友，如果你觉得最近的市场有些乏味，甚至感到某种“滞重感”，这很正常。指数在4000点大关附近已经横盘震荡了半年之久，这种久盘不动的局面让许多习惯了单边行情的投资者感到无所适从。

最让大家焦虑的困惑莫过于：为什么第一波行情中那些涨

作为深耕量化交易的你，在搭建外汇自动交易策略或实盘监控面板时，数据的实时性与准确性直接决定策略盈亏。你需要为高频交易提供稳定的行情数据源，既要快速加载历史回测数据，又要保证实盘Tick数据无延迟推送。

你的核心需求：为个人量化体系搭建低延迟、高稳定的外汇数据通道，适配多币种并发监控，同时降低数据接

引言：一个令人费解的财务奇迹

在近期的港股市场中，出现了一个足以粉碎传统价值投资教条的现象：某大模型科技公司作为“刺新股”（即上市不久的次新股）挂牌仅一个月，在几乎没有任何像样的收入与业绩支撑下，股价竟然一路狂飙，市值直冲3000亿港元。

这是一个令资深投资者感到背脊发凉的数字。要知道，深

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

回测的目的是模拟真实交易环境，验证策略在历史数据上的表现是否具有统计意义，而不是通过优化历史数据找到"完美曲线"。一个好的回测应当：正确处理时间顺序（避免未来函数）、覆盖完整的市场环境（包含退市股票）、设置合理的成本假设、并通过样本外数据最终验证。

**本文将从四个维度帮助你构建可靠的回测

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本文档基于 因子分析框架 中的 AlphaMiner 类，逐步骤、逐细节地介绍整个因子分析流程。

目录

1. [因子配置参数说明](#%E4%B8%80%E5%9B%A0%E5%AD%90%E9%85%8D%E7%BD%AE%E5%8F%82%E6%95%B0%E8%