想知道如何利用量化策略接入全球股票指数API接口吗？别担心，我们这篇文章将用通俗易懂的语言，手把手教您如何快速获取全球市场的股票指数最新动态，轻松掌握实时港股、实时美股指数等股票指数相关的实时数据。全球股票指数API要求稳定，快速，实时，股票指数API接口还要求产品种类数据繁多。

一、获

我们为广大量化爱好者整理了120套量化策略源码，全部源码向plus会员开放，本文档预计于==5月中旬整理完毕==。

本合集旨在提供量化思路和常见的策略模板，学习和魔改，请勿直接实盘。==若您希望增加其他策略，请于页尾留言或告知小Q==。

• 注意： ==本合集均使用3.0开发环境==，克隆

回测图：

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/code

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取：股票提取：最近15天内，连续涨停数大于7，且已经断板，断板后3天内平均涨跌幅大于1%

股票过滤：过滤北交所，过滤科创版，过滤创业板、上市天数大于270天

股票排序：按照成

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取：提取昨天和前天均涨停（2连扳），股价在五天均线上方运行，市盈率5-30倍左右，近一个季度利润增速超10%

股票过滤：过滤ST，过滤北交所，过滤科创版，上市天数大于270天，

• 声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行
• 股票提取：筛选出全市场股息率最高的前 25%的股票，并且只选择股价低于 10 元的票
• 股票过滤：过滤科创板、过滤北交所、过滤 ST、过滤停牌、过滤涨停、过滤跌停，上市天数大

• 声        明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 股票提取：昨日涨跌幅在2%~8%，换手率在3%~8%
• 股票过滤：过滤ST，主要主板，上市天数大于270天，过滤停牌
• 股票排序：按照主力流入金额从大到小排序
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出，
• 初始资金：

/wiki/static/upload/d2/d2d6827c-71b2-425b-81ce-b957dcc55763.mp4

回测图：

![](/wi

• 声        明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 交易逻辑：每隔30个交易日，以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量较前一日放大1.5~2.5倍的股票；
• 每隔30个交易日，将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。
• 股票过滤：换手率

买入条件：

1. 今日开盘价大于昨日收盘价；
2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票
3. 按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入；
4. 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。
5. 股票过滤：过滤ST，过滤北交所，上市天数大于270天
6. 初始资金：

• 声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行
• 买入条件：
• 5日均线大于10日均线，10日均线大于20日均线，20日均线大于40日均线，40日均线大于120日均线；
• 今日最低价小于10日收盘价均线 的股票，次日以开盘

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

\

**策略

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/ccbddd56-eddd-4a7f-95e2-88e8a0432a3

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

\

**策略源码

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/66c560a3-335b-407c-aa2f-7053322141f

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/e7bb60a5-a6e1-4310-9e6a-e4b742fb0f1

1000篇研报+900本电子书+300G机器学习，我们从网络渠道收集了量化学习资料，整理为合集，==获取方式请查看文章最后==。

资料合集目录如下：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=4cc98e68-b563-4dc7-9768

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

\

**

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

\

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

**策略源

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

\

**策略

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

\

**策略源码

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

\

**策略

• 运行环境：AIStudio 3.0

• 机器学习：KNN算法

• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=aa129740-493a-4361-871d-1d099144d01

• 运行环境：AIStudio 3.0
• 机器学习：8-SVM
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：弹性网络
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=2e32e3a6-d013-4a47-9152-dc60940db1ef

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：索套回归
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=ee3ca159-7cf7-4c9d-8f67-95d21c2d0ff3

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：岭回归策略
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=636b6556-d556-48aa-a744-7ef08b2f129

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 线性回归：构建因子+单因子策略回测
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=35fe3907-24a2-4771-888f-5919

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：逻辑回归策略：预测上涨概率
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=6a6ce99b-4c31-41d7-83fb-bfc

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：线性回归策略：预测上涨概率
• 策略说明：==本代码以教学目的为主，请自行调参==

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=b524674e-1dd7-4807-a2a1-506

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：线性回归策略：预测收益
• 策略说明：本代码以教学目的为主，请自行调参

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=7d999db6-eec5-4e3a-b613-ff21ae9ce

1、前言

MT4数据源很重要，MT4是一个备受欢迎的交易平台。但是MT4默认情况下不支持股票数据，仅支持外汇交易数据。对于那些对股票行情数据感兴趣的交易者来说，接入实时股票数据或者行情数据可能是至关重要的。幸运的是，通过MT4数据源，可以实现这一目标。本文将介绍如何利用MT4数据源接入实时股

• 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：

[https://bigquant.com/codeshare/d762f137-78eb-45df-9e66-ed58ce6f4059](https://bigquant.com/codeshare/d762f137-78eb

\

• 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：

[https://bigquant.com/codeshare/144ad34b-5448-4f8f-9452-83f4eebee41c](https://bigquant.com/codeshare/144ad34b-54

• 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：

[https://bigquant.com/codeshare/c20cdfe8-a8bc-4ccd-a729-b5f079227002](https://bigquant.com/codeshare/c20cdfe8-a8bc-4

• 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：

[https://bigquant.com/codeshare/611573e3-acd8-4a5c-9bbc-502a547ff9ed](https://bigquant.com/codeshare/611573e3-ac

• 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：

[https://bigquant.com/codeshare/f7c0d42e-a4ee-4856-8f97-246e97cd4cdd](https://bigquant.com/codeshare/f7c0d42e-a4

• 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：

[https://bigquant.com/codeshare/bdb96d5c-2ca4-4e9c-b23a-7c7c7e257c8e](https://bigquant.com/codeshare/bdb96d5c-2ca4-4

• 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：

[https://bigquant.com/codeshare/a79dcd98-6439-4fa6-b3ce-a77d923686a7](https://bigquant.com/codeshare/a79dcd98-

• 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：

[https://bigquant.com/codeshare/5d803df5-0528-4dab-97d8-3db808654e71](https://bigquant.com/codeshare/5d803df5-0528

• 本策略运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：

[https://bigquant.com/codeshare/fa4df81a-ebb8-4ecf-8f6d-c8d0fcc157c6](https://bigquant.com/codeshare/fa4df81a-ebb8

单因子策略：涨跌幅方差

回测图：

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bi

单因子策略-60日收盘价均价比今日收盘价

回测图：

{{membership}}

策略源码：

单因子策略：尾盘前5分钟的趋势强度

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/e51545ca-a096-423c-a21c-6348c7911e87](https://bigquant.com/co

单因子策略：120日换手率之和

回测图：

\

策略源码：

{{membership}}

[http

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将5日平均开盘价作为短线，120日平均开盘价作为长线
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）, '600941.SH'（中国移动）, '601398.SH'（工商银行）,  '601857.SH'（中国石油）, '000001.

MFI资金流向指标

计算方式：

• 典型价格（TP）=当日最高价、最低价与收盘价的算术平均值；货币流量（MF）=典型价格（TP）*当日成交量；
• 如果当日MF＞昨日MF，则将当日的MF值视为正货币流量（PMF），将N日内的正货币流量加总代入公式5；
• 如果当日MF＜昨日M

BBI指标

计算方式：BBI=(3日均线+6日均线+12日均线+24日均线)/4

\

DMI平均线差

计算方式：10日均线-50日均线后再进行移动平均

\

DMI趋向标准ADX

计算方式：

1. 先计算上升下降指标线：ID+=(当日

K线绝对长度

K线相对长度

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

**今日收盘价在N日内的相对价差[¶](https://bigquant.com/bigapis/codeshare/v1/shares/84ab7b83-0dd5-463e-9652-ab775b8aea09/display#%E4%BB%8A%E6%97%A5%E6%94%B6%E7%

N日量价指标的均值

N：一般取值为5、20、60、120、250

量价指标：可选为close、open、high、low、volume、amount、turn

\

N日量价指标的总和

N：一般取值为5、20、60、120、250

量价指标：可选为clos

• 策略描述：运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：MACD 快线上传慢线买入，慢线上穿快线卖出
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）
• 数据表名：cn_stock_bar1d
• 回测时长：2020-1-1 至 今天
• 初始资金：500000
• 买卖时间：开盘

• 策略描述：运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将过去20日收盘价（均值+2倍标准差）作为up_limit，（均值-2倍标准差）作为low_limit
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）, '600941.SH'（中国移动）, '601398.SH'（工商银行）

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将过去20日收盘价（均值+2倍标准差）作为up_limit，（均值-2倍标准差）作为low_limit
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）
• 买卖规则：收盘价大于up_limit买入，收盘价小于low_limit卖出

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将过去20日最高收盘价作为hist_high，过去10日最小收盘价作为hist_low
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）, '600941.SH'（中国移动）, '601398.SH'（工商银行）,  '601857.SH

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将过去20日最高收盘价作为hist_high，过去10日最小收盘价作为hist_low
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）
• 买卖规则：hist_high大于hist_low买入，hist_low大于hist_high卖出

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将5日平均收盘价作为短线，40日平均收盘价作为长线
• 买入股票：600519.SH（贵州茅台）
• 买卖规则：短线上传长线买入，长线下穿短线卖出
• 数据表名：cn_stock_bar1d
• 回测时长：2020-1-1 至 今天

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值、换手率、收盘价做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创板和北交所），市盈率大于0，流通市值<=25亿
• 排序条件：按照日期、tota

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将总市值、流通市值、收盘价做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创板和北交所），市盈率大于0，流通市值<=25亿
• 排序条件：按照日期、tota

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值、收盘价、每股收益率做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，过滤北交所，市盈率大于0小于25，资产负债率<0.3，主营业务比率>0.8，营业利润/利润总额

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值和每股收益率做截面排序，组成因子total_rank
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创版和北交所），市盈率大于0
• 排序条件：按照日期、total_rank（从小到大）排序
• 数据

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们选择一定条件下小市值的股票，来研究策略的历史表现
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创版和北交所）
• 排序条件：按照日期、流通市值（从小到大）排序
• 数据表名：cn_stock_factors_

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：对于一个事件策略来说，哪一只股票在此策略下收益最高，我们是可以逐个试出来的，就买入
• 数据表名：cn_stock_bar1d
• 回测时长：2020-1-1 至 今天
• 初始资金：500000
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出

\

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：买卖信号是可以当作因子的，每天出买信号的股票因子值为1，每天出卖信号的股票因子值为0，使用处理后的因子值进行筛选排序策略
• 数据表名：cn_stock_bar1d
• 回测时长：2020-1-1 至 今天
• 初始资金：500000

• 策略描述：运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：MACD 快线上传慢线买入，慢线上穿快线卖出
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）, '600941.SH'（中国移动）, '601398.SH'（工商银行）,  '601857.SH'（中国石油）, '000001.S

金融市场数据对于投资者来说具有重要的参考意义，金融数据、市场数据可以帮助他们更好地理解外汇，股票、贵金属、加密货币等市场数据、金融数据、评估风险、制定投资策略，从而更好地进行金融投资，其中可以通过数据API获取实时金融数据是主流方式，数据API主要体现在以下几个方面：

走势分析：通过分析黄金和贵金

安装并登录

1、下载BigTrader AI量化交易终端，解压缩，双击目录下的bigtraderterminal.exe运行。

2、输入交易账户、登陆密码，选择节点并登录。

3、终端界面布局

• 左侧为账户列表
• 右侧为账户详情
• 账户详情上方为通知栏
• 账户详情中部为实时行情与

BigTrader AI量化交易终端（新实盘）

• BigTrader AI量化交易终端（新实盘）开始内测。

  • 使用文档：

    [https://bigquant.com/wiki/doc/bigtrader-ai-qFJMtRjeY1](https://bigquant.com

• 支持最新版的Python
• 支持可视化模式和代码模式双向切换
• 支持开源自定义模块（欢迎广大开发者交流）
• 一系列的体验优化和稳定性提升

\

22222

版本日志

• 3.1 2024-04-19
• 3.0 2024-04-07

\

1、前言

在金融市场中，MT5作为一款功能强大的交易平台备受欢迎。然而，要让MT5实现实时股票行情数据的接入并不是一件简单的事情。为了使MT5能够稳定、高效地获取股票行情数据，关键在于选择适合的MT5行情源，并且合理利用股票数据API。本文将探讨如何通过MT5 API接入实时股票行情数据，以

目标

• 提供高质量的服务

服务质量监控

• https://status.bigquant.com/status/monitor

事故事件

2024年

\

金融交易世界中，获取准确及时的信息至关重要。抓住交易良机的关键在于掌握实时数据。数据更新越快，可发现的赚钱机会就越多。这也是为何在高频交易领域，tick数据备受重视。与传统的行情数据相比，tick数据提供了更细致的市场变化记录，为交易者提供了更全面的视角。

首先，让我们简单了解一下什么是Tick数

什么是DAI

DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台

• 使用简单：通过统一接口访问BigQuant各类数据
• 数据丰富：提供PB级金融数据、另类投资数据和因子数据 ([数据字典](https://bigquant.com/data/ho

从常规思路分析，高收益策略需要，抓近期热门策略，波动大，才有机会产生高收益，但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效，所以，在选定近期热门票的基础上，需要在不同的市场行情下，选用不同的选股逻辑去应对。

步骤：

一、定义表达市场情绪方面的因子，如：

#当天涨停数比例

grou

一、港股数据的重要性

港股实时行情API对于投资者和金融机构来说非常重要，因为港股市场作为全球重要的金融市场之一，其港股实时行情可以提供投资决策和风险管理所需的信息。以下是港股数据的重要性和如何对接港股行情数据的一般步骤：

• 投资决策：港股数据可以提供股票价格、成交量、涨跌幅等信息，帮助投

前言

在当今数字化交易环境中，获取即时的美股实时行情数据是金融从业者和投资者必不可少的需求之一。随着技术的发展，美股实时行情API成为了实现这一目标的主要方式之一。美股实时行情API是指一种应用程序接口，通过它可以获取美股市场上的实时股票价格、交易量等数据。通过使用美股实时行情API，用户可

一、什么是 tick 数据？

在当今金融市场的时代，美股交易数据的重要性愈发突出。其中，美股 tick 数据作为最实时的市场行情信息，扮演着不可或缺的角色。Tick 数据指的是美股金融市场中每次交易执行的最小单位的记录。在股票数据市场中，每次买入或卖出都会产生一个 tick 数据。与全

前言

在金融市场中，Tick数据是指对价格和交易量等信息的即时更新，其重要性不言而喻。无论是对于股票交易还是外汇交易，Tick数据都扮演着至关重要的角色。所谓Tick数据，就是对每一次价格变动的记录，每当市场价格发生变化时，就会产生一个新的Tick。对于股票tick数据，它们包含了每笔成交的

MeetUP直播答疑 时间：4月11日（周四）19:00 直播地址：B站（https://live.bilibili.com/21929948）

以下问题解答，对应源码请访问[子目录](https://bigquant.com/wiki/doc/5l

如何实现自定义的带有窗口的 macro 函数

创建 macro 函数的语法可参见 create macro.

DAI 提供的滚动窗口函数 `m_aggreg

操作符

量化交易怎么开始?

只要是由电脑和计算做出一定的判断我们都可以

笼统的称之为量化交易。如同这个模糊的定义一般，无任何投资建议噢，麻烦大家纯当讲故事听一乐。

1.建立交易策略

 我们需要建立自己的交易策略。一个可重复，可用数字或者公式表示，并且输入到code 里可以执行的策略。

前言

近年来，随着金融科技的迅猛发展，股票市场的信息获取变得更加便捷和高效。在这个背景下，股票API成为了投资者、分析师和开发人员不可或缺的工具之一。无论是获取实时行情数据还是进行历史数据回溯，股票API都扮演着关键的角色。在众多股票API中，股票数据API尤为重要。这些API可以提供各种类

数据服务提供商在金融科技领域扮演着至关重要的角色，它们通过外汇API（应用程序编程接口）为用户提供实时和历史的外汇API数据。这些外汇API使得开发者和分析师能够轻松地将市场数据集成到他们的应用程序、算法模型或研究工作中。通过外汇API接口，用户可以构建各种金融应用程序，如投资组合追踪器、市场分析工

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=0f39294b-8504-4a43-9b

SELECT
    sf.instrument,
    sf.date as date,
    sf.total_market_cap,

    -- 从技术指标表中选择的字段
    ta.ma_golden,
    ta.ma_long,

量化不仅是用于选股，还有针对货币，期货，期权，基金都可以做出不同程度的量化，本文讨论其中选股注意的事项。有需要写量化代码编写的可私信或者评论区留言！

本文将继

策略详细逻辑： 股票池：全 A 股票，过滤科创板、过滤北交所、过滤 ST、过滤停牌、过滤涨停、过滤跌停。 选股逻辑：先筛选出全市场股息率最高的前 25%的股票，并且只选择股价低于 9 元的票。 排序逻辑：按照市值，从小到大排序，选择市值最小的前 10 只票。 买卖逻辑：选取排名前 10 的票，15天

1.什么是海龟交易

海龟交易法则源于两位交易大师理查德丹尼斯(Richard Dennis)和威廉艾克哈特（William Eckhardt）的一段赌约：Dennis认为优秀的交易员能够后天培养，Eckhardt却觉得交易高手天生就有极强的心理素质，不可培养。直到有一次Dennis在新

市场数据API是现代金融行业中不可或缺的重要工具。无论是投资者、交易员、数据分析师还是金融应用程序开发者，都需要可靠的市场数据API的数据来源来做出明智的决策和实现自己的目标。在这个信息爆炸的时代，获取准确、实时的市场数据API对于成功的金融操作至关重要。幸运的是，如今有许多市场数据API提供商为我

在股票市场中，有几种常见的股票行情数据接口，每种接口都有其特定的功能和用途。以下是一些常见的金融数据API接口，它们涵盖了广泛的金融数据内容，包括股票行情数据：

实时行情接口：这种接口提供即时更新的股票行情数据，包括股票的实时价格、成交量、涨跌幅等信息。实时行情接口通常用于需要及时跟踪市场动态的交

BigQuant平台的开发者用户：

您好！

为规范财务，税务，审计。平台开发者策略分成提现按照以下方式执行。

分成规则

\

• 策略开发者在“我的资产”-“余额”中查看到的分成金额，皆为分享到天梯/商城的付费策略被订阅后产生的每天的实际分成的累计。目前平台提供给订阅用户的订阅产品有两种模

数据中买入、卖出标记逻辑是正确的，但是在K线处理函数中按照下面的参数赋值，回测时发现，买入的是发出卖出信号的股票，卖出的是发出买入信号的股票？

还请大家帮忙看看问题。谢谢！

import dai

def bigquant_run(context, data):

# 获取当前日期

一、介绍

行情数据api是一种基于互联网的服务，可以快速获取实时外汇tick数据信息。这个接口在市场分析，决策投资等领域具有应用市场，通过此接口获取最新的外汇价格进行分析，帮助用户更好的了解市场趋势以及做出合理的投资决策。在此，我们将介绍如何使用行情数据api】，并揭示其功能和原理。

二、使用

尊敬的用户，感谢您选择 BigQuant 。为了帮助您快速理解并开始使用我们的克隆服务，以下是一份详细的操作流程文档。请仔细阅读并按照以下步骤操作，以确保您能够顺利地克隆并使用 BigQuant 提供的策略数据服务。

第一步：访问[策略社区](https://bigquant.com/

股票行情报价是金融科技领域常见的业务数据之一，它提供了实时的股票信息和行情数据，为金融机构、投资者和开发者提供了方便快捷的数据接口。在目前的市场中，有很多公司提供类似的服务，但是以下是排名前10的股票行情API，并且对它们的优点进行了评比。

1、Alpha Vantage

Alpha Va

量化交易是利用预先设定的策略，以及基于行情数据API获取实时股票tick数据，让计算机软件自动执行买卖股票的过程。对于level2行情数据和自动交易股票，个人可以使用券商提供的限价交易规则进行量化交易。

量化交易不仅可以由机构进行，也可以由个人和少量资金的投资者进行。通过编程技术，个人可以创建一个