ParserException Traceback (most recent call last) Cell In[6], line 115 **[82](vscode-notebook-ce

在M2里面是从首板回调后提取的一些因子。

在M7里面，是全市场的涨跌家数，用于评估全市场是悲观还是客观。

M7的因子如下

CLOSE/M_

日频交易，每日轮仓

[https://bigquant.com/codesharev3/7f53a613-ea73-41da-aca1-01e4c4900ba1](https://bigquant.com/codesharev3/7f53a613-ea73-41da-aca1-01e4c4

**龙虎榜(cn_st

【策略魔改】选股结果存疑

由 您创建，

你发布于

[1 分钟前](https:

请问有关“选取总市值从大到小排名前80%”

你好老师们

在107 “股息率策略”中

1. 选取总市值从大到小排名前80% 讲解文案使用的是：c_pct_rank(total_market_cap) > 0.20 z

而在文章末尾有网友提出

“选取总市值从大到小排名前80%”的

1.0版本因子导入到3.0存在问题，麻烦看下这个策略里面的DAI因子是否能正常提取。

[https://bigquant.com/codesharev3/969d6d27-e552-4c06-ab25-09fe5a1fc34c](https://bigquant.com/codeshare

请问1.0模型固化了的策略怎么样才能在3.0中继续使用呢？

手里基本都是固化模型的策略，这种策略应该怎么导入3.0呢？

$$ s=1>2 $$

\

转债凸性的量化表达（gamma）

证券研究报告2024 年 12 月 24 日

可转债量化专题

转债凸性的理论逻辑虽然和衍生品 greek 中的 gamma 类似，但实际操作思路上更类似于债券的凸性。这主要是因为转债在目前的 A 股市场中的主流投资策略是持有买入，而非 delta 对冲

请问如何让策略在固定月份（比如一月）空仓？

是在回测模块的初始化函数里加代码吗， 还是在仓位分配模块里加代码，应该怎么加呢？谢谢

[https://bigquant.com/codesharev3/fd66537f-dd22-4b89-b0b2-b1a89f1ea800](https:/

cn_stock_prefactors表中

1. 因子：deal_number，北交所的标的没有数据
2. 因子：net_active_buy_amount_rate_main 北交所的标的没有数据

\

【第三方库】请安装dune_client

请安装dune_client>=1.7.7，用于下载区块链数据。

强化学习（RL）是机器学习中最令人兴奋的领域之一，尤其是在交易领域应用时。RL之所以如此吸引人，是因为它允许你优化策略并增强决策方式，这是传统方法无法做到的。

它最大的优势之一是什么？

你不需要花费大量时间手动训练模型。相反，RL可以自行学习和做出交易决策（取决于收到的反馈），并根据市场

快速开始第一个策略

新建策略

打开 编写策略 > 点击左侧 + AIStudio 新建策略 > 点击模版 可视化线性策略 > 回车确认

![新建可视化

算法交易策略简单来说就是用计算机语言（如 Python）编码的策略，用于执行交易订单。交易者将这些策略编码，以利用计算机的处理能力，以更高效的方式进行交易，几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者，跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识，帮助你在交易中取得成功。

自动化交易是一种利用自动化系统执行交易订单的方法，速度更快。凭借你在交易领域的专业知识，你可以将交易方法自动化，而不是手动执行交易。在这篇博客中，你将了解有关自动化交易方法的一切，并开始学习如何入门。

内容大纲

• 什么是自动化交易？
• 自动化交易的历史
• 自动化交易的工作原理
• 自

简介

BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎，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。

核心特性

• 全市场覆盖
  • 多品种支

BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的交易引擎。

在量化研究的过程中，量化研究员（宽客）需要在历史数据里回放模拟，验证策略效果，这就是BigTrader交易引擎的应用场景。

首先，构建简单但能运行的策略

BigQuant平台回测主要使用bigtrader中in

获取策略代码

• 知识库 知识库提供各种策略模版、Demo和交流分享
• 宽客学院 学习课程、很多课程提供策略代码可用于复刻(fork、克隆、clone)

策略

传统投资想法主要存在于人脑，并由人脑运行产生决策信号。

在量化投资中，我们把投资想法编写为策略代码，使用数据来验证和完善想法，并将最终的策略部署到计算机/服务器上运行，产生策略信号。

BigQuant提供用于策略研究开发的数据、算法、算力和平台，同时也提供策略部署和托管运行。我们先

BigQuant 开始使用

BigQuant 导航

快速创建一个量化策略

1. 登录 [BigQuant](https://

StockRanker

StockRanker 是 BigQuant 平台提供的高性能排序学习算法(list-wise)，为量化投资场景做了优化。StockRanker可以根据输入的多个股票特征训练模型和做出排序预测。

在量化投资中，排序任务指的是根据某些标准对一组股票进行排序。例如，投资

为什么使用TGAN？

在量化交易中，你可能会遇到日常金融数据不足以回测策略的情况。然而，遵循真实数据分布的合成数据可以非常有用，可以帮助你用足够数量的观测值来回测策略。生成对抗网络（GAN）将帮助我们创建合成数据。具体来说，我们将使用用于时间序列数据的GAN模型。

文章大纲

在这篇

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

研究结论

2016年，周期股崛起，市场风格发生明显切换，各类alpha因子的相对强弱态势也发生剧烈变化。我们认为周期股是否会持续强势有待讨论，但随着IPO增速、市场监管加强以及量化产品规模的扩张，传统偏小盘、偏技术的低资金容量alpha因子的效用会减弱，估值、盈利等基本面因子的作用会

一、定义

净利润N年复合增长率（CAGR，Compound Annual Growth Rate）是衡量一个公司在特定时间段内净利润增长的平均年增长率。它反映了在每年的增长率都保持一致的情况下，净利润从一个初始值增长到最终值的速度。

CAGR的计算公式为：

![](/wiki/api/

本篇主要讲述如何获取BigQuant平台模拟交易信号，并将信号通过本地原生Python API （xtquant）将每日交易信号提交到国金QMT终端，进行实盘交易。

(还没有国金账号？ 开户链接)

1.

万和证券简介

万和证券股份有限公司是一家拥有证券经纪、证券自营、证券投资咨询、融资融券、证券投资基金销售、证券资产管理、代销金融产品、证券承销与保荐、与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问等各类业务资格的综合类券商。

万和证券开户

1. 扫码开通万和证券账号（通过此开通的账号方可

我收到了一个弹窗消息，告知AiStudio 2.0.0的

DataSource

服务将在2025年2月8日停止。因此，我需要将数据接口更改为

DAI

，或者将策略迁移到AiStudio 3.0.0。

谁能帮忙

国金证券简介

国金证券股份有限公司，1990年12月成立，335亿元市值，超5000人公司员工人数，8家分公司、75家证券营业部、分布全国24个省市，经营范围包括证券经纪、证券自营、承销与保荐、资产管理投资咨询、财务顾问业务等。(数据日期:2024年4季度)

国金证券开通账户

==

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=3fbbec8c-d6bb-4ddc-bffb-d7c5548a2

请问实盘的时候是否需要把handle_tick(context, data)放在while循环中

提交模拟交易时，程序运行一下就结束了。是否应该写一个while(1)，然后把handle_tick函数放在while(1)中？请问有实盘的策略代码示例吗？

InvalidInputException: 没有访问cn_stock_level2_snapshot的权限，请[开通BigQuant Pro的"社区因子"服务>>](

前言

在上一个教程中，我们讲解了如何开发一个AI StockRanker耍单票策略，今天我们在这个策略上做一个细节的调整：一字涨停取消卖出。本文的目的是做成一个教程示例，让大家了解如何在回测引擎里通过日期索引得到当天的因子值。

正文

因为持仓里的票如果是一字涨停，那么继续拿住也说得

引入包的时候报错了，请问是什么原因？

请问pythonapi的文档在哪里？想查询bigquant有哪些函数

m3和m6都有数据，为何训练不了？no label column found for training

[https://bigquant.com/codesharev3/7c626af6-ee2e-4ccb-83a9-7ef0a501c36a](https://bigquant.com/

ta_kama(close, 5)取这个因子也出错

[https://bigquant.com/codesharev3/a83227fc-c945-460e-bffe-92cd27d04e0c](https://bigquant.com/codesharev3/a83227fc-c945-

简介

转债凸性的理论逻辑虽然和衍生品 greek 中的 gamma 类似，但实际操作 思路上更类似于债券的凸性。这主要是因为转债在目前的 A 股市场中的主 流投资策略是持有买入，而非 delta 对冲套利。

基于此，凸性对转债来说是“好属性”：当正股上行，凸性会放大转债 delta 收益

要点

市场情绪追踪：上涨家数占比指标最近一个月高位震荡，上涨家数占比达 70%以上，市场情绪较高。从动量情绪指标走势来看，近一月快线、慢线均向上，快线处于慢线上方，预计在未来一段时间内将维持看多观点。从均线情绪指标来看，短期内沪深 300 指数处于情绪景气区间。\n基金分离度跟踪：截至 20

提个建议，模块版本更新能不能在知识库里说明一下更新内容，比如回测模块v34升级到v35，做了哪些改动，开个文档说明一下，这样有问题或者bug可以直接在下面评论留言

策略代码运行时正常，但是提交模拟交易后就报下面的错

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=25

前言

为了进一步加深对M.tune的使用理解，这里我给大家写一篇M.tune的实际应用。我们可以使用它来调参，当然也可以用它来做滚动训练，值得注意的是，M.tune只能调节模块的参数：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=9edd75fa-

原标题：Hierarchical Multi-Scale Gaussian Transformer for Stock Movement Prediction

时间：2020年

作者：

摘要

由于金融市场的不确定性，预测股票等金融证券的价格走势是一项重要而具有挑战性的任务。本文

摘要

研究风格择时能力的意义在经历了2016年底的风格转换之后，投资者越来越关注基金选择风格的能力。本文就股票仓位较高的两种基金——普通股票型和混合偏股型，讨论哪些基金和基金经理有选择风格的能力，以及这种能力是否有持续性。

通过比较业绩排名的方法研究基金经理风格选择能力以市值为例，对股票市

本文目的在于给出自定义损失函数示例代码, 便于读者魔改. 基于BigQuant平台, 探索了使用不同损失函数对DeepAlpha-DNN模型优化的效果. 本文的基准模型为MSE优化的DeepAlpha-DNN模型, 进一步使用MAE、Pseudo-Huber以及负IC损失函数和有序回归损失函数. 最

本文章翻译自MSCI研报《MSCI INTEGRATED FACTOR CROWDING MODEL》下附PDF英文原文

作者：George Bonne, Leon Roisenberg, Roman Kouzmenko, Peter Zangari

时间：2018年6月

摘要

本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看以下最新内容，作为参考资料学习。

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

众所周知，Barra因子分析是目前行业内外最常用的因子分析体

一、引言

DeepAlpha系列报告旨在从基础量价数据中，借鉴深度学习模型，应用于量化投资领域。学习模型包括：全连接深度网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、对抗生成网络(GAN)、ResNet、TabNet，同时报告将引入自然语义识别NLP领域近年热门算法如B

2021世界人工智能大会于2021年7月8日至10日在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。会中九坤投资创始人王琛发表了《数智时代量化投资的演进与挑战》的主题演讲,从量化投资的数智演进、九坤在数据与智能方面的实践、未来量化投资数智发展中面对的挑战和瓶颈三方面阐述量化行业发展。

在王琛看来,量化投资

摘要

近年来由于PB-ROE选股模型较好的投资效果，引起了A股市场投资者较多关注。但市场对模型的关注大多集中在选股方法上，对PB-ROE模型的理论基础及其适用性的讨论较少。

Wilcox(1984)将PB-ROE体系视为估值模型，严格论证了两个指标之间的数学关系。本文中我们回顾了Wilco

时间：2020 年 07 月 30 日

分析师：冯佳睿 袁林青 姚石 罗蕾 余浩淼

摘要

高频行情数据蕴含丰富的信息，但市场上少有对此类数据的特征及如何应用的详细介绍。本文从高频行情数据的组成和结构出发，系统整理了十几个既有经济学逻辑， 又表现良好的因子，并通过多因子指数增强模型展现其实

模拟交易功能是BigQuant特有的量化服务，可以根据用户的策略每日为用户通过手机，email等途径推送信号。

在进行模拟交易信号接收之前需要确保以下几点。

1.账户更新余额充足（如更新数据需要大于1C的资源）

2.已经有一个成功回测的策略。

具体模拟交易提交步骤如下

1.完

引言

资本资产定价模型（CAPM）长时间以来是资产定价的第一范式，它在一系列假设基础上认为资产的期望收益率由无风险利率和其承担的风险溢价所决定。但是，自20世纪70年代以来，学者们逐渐发现按照某种风格交易股票能够战胜市场，比如：Basu（1977）发现的盈利市值比（EP）效应和Banz（19

DataSource

DataSource是bigmodule原生支持的一种泛用数据类型，在底层实现了许多优化机制，以确保数据准确、安全、便捷地传输和使用是。

\

导入DataSource

DataSource相关的方法和属性，定义在库 dai 中，通过以下代

原文标题：The Journal of Portfolio Management Multi-Asset Special Issue

2021 3.29

作者：Olivier Schmid 、Patrick Wirth

标题：Optimal Allocation to Time-Series

1.引言

在学术研究中，Alpha是数学表达式、计算机源代码和配置参数的组合，可以与历史数据一起用于预测各种金融工具的未来走势。而在实践中，Alpha通常意味着进行交易的合理“预期回报”。两者并不一定相同。许多情况下，能够带来合理“预期回报”的Alpha并不容易构建，因此，对于Alpha的挖

回测绩效

\

定义

可转债全称为可转换债券，指债券持有人可按照发行时约定的价格将债券转换成公司的普通股票的债券，如果债券持有人不

在我们找到一堆因子后，下一步就是把这些因子打好标，丢入模型，让模型去寻找因子和标签的映射规律。

标签就是你要解决的问题，标签应该是和因子强相关的。随意的打标会增加模型预测的难度，而过于傻瓜的打标会限制因子的发挥。

普遍做法：n个周期后的收益率作为标签

普遍做法是用n个周期后的收益率作为标

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

<https://b

BigModule

bigmodule模块是由Python语言编写的，主要是在可视化线性策略中使用的可视化部件，可以将繁杂的代码进行封装，而只把输入和输出暴露给使用者，这样用户就无需关心模块的内部实现，而只需提供相应的数据，便可以获得想要的结果。

由此一来，大大降低

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在

在这篇文章中，我们将探讨大型语言模型（LLM）在金融领域的应用，涵盖以下主题：

• 量化金融
• 投资组合管理
• 情感分析
• 新闻分析
• OpenAI API和Python

我们将展示如何将LLM与OpenAI API和Python等工具结合使用，以简化生成主题投资组合和分析趋势等流程，从

因子原理

海龟交易是一个贯彻入场、出场、仓位管理全流程的策略，他倡议成功的交易不仅仅依赖于直觉或经验，而是可以通过一套明确的规则进行学习和复制。就像你根据一本菜谱，按照其步骤、用量、火候、时间就能做出美味可口的佳肴，任何人都可以复刻。

我们今天来探讨一下如何利用“过去20日收盘价”这个因子

ＤＮＮ策略报错

７月份培训最后一课程案例DNN策略，运行报错，如何改呢？

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

为什么需要学习股票市场的数学？

• 人们常常会思考为什么需要理解和学习股票市场的数学。
• 学习股票市场数学的必要性是什么？
• 我在哪里可以学习股票市场中数学的应用？
• 股票市场数学的基础是什么？
• 在学习股票市场数学时，应该关注哪些概念？

许多人希望从数学角度学习算法交易。各种数

量化投资

量化投资是一种基于数学模型和计算机算法来指导投资决策和交易执行的投资方法，不受主观交易的情绪化影响，严格按照程序执行**。** 量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近

策略介绍

本策略是104选股策略（🌟104-选股策略）模板的具体应用。基本逻辑是股息率较高的公司能够持续支付较高的现金股息，这通常意味着这些公司拥有较为稳定和可预测的现金流。投资者通过持

回测交易达到卖出条件时卖出全部持仓股票，但模拟交易并不是全部卖出是什么原因？

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

https://bigquant.com/codesharev3/273d9750-33c5-4ad0-bb29-e45c8432fd92

\

https://bigquant.com/codesharev3/baee905f-a8b7-44c8-84c7-6bd0639c501e

\

https://bigquant.com/codesharev3/8bc73f5e-9a3b-41f1-ada6-c4beb27bf9bb

\

策略介绍

菲阿里四价指的是：昨日高点、昨日低点、昨天收盘、今天开盘四个价格。 菲阿里四价上下轨的计算非常简单。昨日高点为上轨，昨日低点为下轨。当价格突破上轨时，买入开仓；当价格突破下轨时，卖出开仓。

策略流程

1. 筛选条件：菲阿里四价上下轨的计算非常简单。昨日高点为上轨，昨日低

黄金是所有人都熟知的贵金属，黄金买卖在民众间亦是一种流行的投资方式，那黄金CFD是什麽呢？如何通过贵金属实时报价API获取黄金报价，获取贵金属历史K线数据、贵金属实时报价API、黄金实时报价API、黄金历史K线数据？

黄金CFD全称是黄金差价合约，是基于国际黄金的一种衍生金融商品。透过黄金

如何获取bigm模块中的内容

m1 = M.input_features_dai.v30(
    input_1=m7.data,
    mode="""表达式""",
    expr="",
    expr_filters="return",
    exp

请恢复几个策略，不能复制了

AI选股策略_概念过滤

固定周期轮仓

如上几个策略都不能复制了

回测正常，提交模拟及实盘不能产生交易信号，试过100+次了都一样

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

[10770 rows x 19 columns]

171

[2025-01-04 20:39:28] [info ] c_initialize() first_trading_date:2025-01-03, trading_day_index:0

172

[2025-01-

平台Aistudio2.0版本的策略不能提交模拟？升级3.0策略不能复现，比较复杂的策略又不能升级。

建议升级2.0版的trade回测模块，支持提交模拟策略功能。

运行bigtrader出现'int' object has no attribute 'to_pydatetime' 错误

[https://bigquant.com/codesharev3/f57ba9ba-5de8-4748-8459-7fa473319887](https://big

导语

在之前的版本里，很多用户喜欢开发每日换仓、仓位集中度高的AI StockRanker策略，无需编写sql代码，因此本教程给出这样的一个策略实现，方便用户在此基础上根据自己需求调整策略。

本策略绩效

本策略年化收益74%，夏普比率2.5，最大回撤不到-8.5%，整体绩效不错

模板提交模拟交易报错：no data left after dropnan

这个模板的策略回测没有问题，但是模拟交易报错：AI StockRanker耍单票策略

![](/wiki/api/atta

配套书的代码 无法使用包 需要哪种配置？

在输入特征中输入模式种选择“SQL”，SQL特征中写下相关代码（见下方代码块所示），运行整个代码块之后，得到如标题错误信息。该问题应该是一个基础问题，但就是不知道哪里出错了，目前因无法连接github，无法生成分享链接，请各位大神指教，谢谢！

错误信息如下：

• [2025-01-02 2

策略编写求助

[https://bigquant.com/codesharev3/55d8370d-d87c-4b53-a709-e34416f39473](https://bigquant.com/codesharev3/55d8370d-d87c-4b53-a709-e34416f39

请教策略仓位配置问题

我从策略商城克隆了一份策略，31号提交模拟交易的，但是晚上运型的结果显示的交易提示是买入2倍的总资金量，不知道是哪边问题，没找出来，麻烦哪位老师帮忙看下。策略ID：a4009e91-a4b3-4b1d-a101-8621a8616319\n ![](/wiki/a

本文档介绍在150-AI选股策略新的策略模版下如何进行滚动训练。

\

使用方法

创建调优对象

• 新建一个可视化的机器学习策略，将可视化画布转化为代码形式:

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=c5b

https://bigquant.com/codesharev3/b53c14bc-f2e3-4163-8e6a-9f5b4fa2c47f

![](/

接口地址

# Restful API
https://api.qos.hk/trade
https://api.qos.hk/instrument-info
https://api.qos.hk/snapshot
https://api.qos.hk/depth
https://ap

实时股票指数报价数据、指数报价 API 以及股票报价 API 在股票交易中具有不可或缺的作用。这些数据和接口为投资者提供了关键信息，帮助他们精准地判断市场趋势，通过对指数报价数据的实时监测，了解市场的整体走向与节奏，从而更准确地把握股票的买卖时机。同时，借助指数报价 API 和股票报价 API，投资

在量化分析的广袤宇宙中，指数数据接口无疑是一颗璀璨的明星，其重要性不可小觑。而免费的指数 API 接口，更是宛如稀世珍宝，散发着诱人的光芒，亟待我们去探索与运用。

我们如同执着的星探，耗费了诸多心血，历经无数次严谨的测试与细致的甄别，从众多的候选者中挑选出了一批免费的指数 API 接口，其中还涵盖

量化交易员从哪里获得免费数据源

金融从业者和量化人员在日常工作里，常常迫切地需要获取金融实时报价、股票、指数、外汇等各类数据，而 API 已然成为他们不可或缺的得力工具，为数据获取开辟了便捷高效的通道。其中，实时报价 API 犹如市场的敏锐触角，能够让用户瞬间抓取到最新的市场价格信息，无论是股票的

在量化分析的广阔天地里，外汇数据接口尤其是免费外汇数据接口的重要性不言而喻，就如同灯塔之于航海者，是不可或缺的存在。而免费外汇 API 接口，更是如同珍贵的宝藏，等待着被挖掘和利用。

我们投入了大量的时间和精力，就像探险家在未知的领域中探寻一样，经过反复测试和精心筛选，从众多的接口中甄别出了一批免

顾名思义，相对强弱指数 (RSI) 指标告诉我们资产的相对强弱。换句话说，RSI 告诉我们股票相对于自身的表现（或不表现）。RSI 被视为一种强大的技术指标，可用于分析市场，并且是交易者武器库的重要组成部分，因为它可以帮助他们在市场时机上做出更好的决策。当然，与其他指标一样，始终建议使用多个指标，因

您可以去社区论坛问答交流板块反馈咨询 去发帖>>

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