天然气期货产品实时数据API分析对比|天然气数据API
在金融市场中,天然气期货作为能源类重要金融产品,其价格波动牵动着众多投资者与相关企业的心。获取精准且实时的天然气期货行情数据,对市场参与者制定决策至关重要,而天然气行情 API、实时报价 API、期货报价 API 以及期货数据 API 等工具则成为实现这一目标的关键桥梁。市面上相关的 API 产品众
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在金融市场中,天然气期货作为能源类重要金融产品,其价格波动牵动着众多投资者与相关企业的心。获取精准且实时的天然气期货行情数据,对市场参与者制定决策至关重要,而天然气行情 API、实时报价 API、期货报价 API 以及期货数据 API 等工具则成为实现这一目标的关键桥梁。市面上相关的 API 产品众
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在全球贵金属市场日均交易量突破 5000 亿美元的背景下,金融科技企业对贵金属实时报价 API、贵金属高频报价 API、贵金属行情 API 的需求呈现爆发式增长。根据行业调研数据,82% 的量化交易团队将贵金属报价数据的实时性与准确性视为策略成功的关键因素 —— 其中数据延迟直接影响套利空间,而报价
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Exception: No benchmark '000300.SH' data between '2025-04-18' ~ '2025-04-20'
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市销率(P/S Ratio),是一种估值指标,用于衡量公司股票价格与其销售收入之间的关系。市销率可以帮助投资者了解公司股票的估值水平,相对于其收入而言是否被高估或低估。
在不同的行业中,市销率的合理区间也存在差异:
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扛住市场大回撤,稳健红利因子
这个年化**23%**的红利单因子策略,从2020年到现在经历过几次市场大回撤,他的表现依然稳健!
红利因子在量化投资中是一个重要的投资策略,主要关注的是公司向股东支付的红利。简单来说,红利因子就是衡量一家公司股票的红利收益率的方法。
你把钱
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本次分享黄金 &纳指ETF日内交易策略+期货日内交易策略\n✅ 真枪实弹:日内策略案例全解析\n✅ 保姆级教学:从策略回测到自动交易
会议讲师:大田老师\n💡讲师介绍:BigQuant首席策略工程师,东北财经大学金融硕士,10年+量化投资经验,曾任职私募基金经理,管理数亿资金,主导DeepA
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\n💡本次分享将带你深入了解QuantAgent的高阶用法,手把手如何快速构建并优化量化投资策略!\n💡无论是量化投资新手还是资深从业者,都能从中获取实用技巧,开启量化投资新篇章!\n\n\n会议亮点:\n📌零代码入门:无需编程基础人人都能学会\n📌实战解析:从理论到实践掌握全流程\n📌专
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📌深入探讨数据量化分析的方法,挖掘数据中的隐藏价值和规律。
📌利用数据可视化,将复杂的分析结果转化为直观易懂的图形和图表,提升决策效率和准确性。
💡直播讲师:万笑宇老师\n毕业于墨尔本大学,拥有多年的量化投研和实盘交易经验。致力于探索和应用先进的量化策略。
视频回放:[点击此处查
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❓ 总在苦恼策略参数调不好,收益难突破?\n❓ 眼馋高股息策略稳定回报,却不知如何搭建?\n❓ 听说参数优化能让收益飙升,但找不到方法?
本次分享一次性为你解开谜团!
🎯 核心看点:\n✅ 颠覆认知 | 参数优化不是玄学!3个底层逻辑让策略收益质变\n✅ 实战拆解 | 高股息策略5大核
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本策略AI算法来预测股票的未来表现,并进行排序。这里使用算法StockRanker,BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法,专门用于量化选股排序学习,通过在多个因子/特征的数据上训练,旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。
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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
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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
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我读取圣邦股份(300661.SZ)20250408的利润数据,其中有以下差异:
net_profit_to_parent_deducted_mrq(单季度扣非归母净利润):BigQuant:90433851.83999999,tushare/wind:90497960.78;
net_prof
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import jqdata
def initialize(context):
# 定义均线周期
context.ma5_period = 5
context.ma10_period = 10
context.ma3_period = 3
def handle_data(c
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行业轮动策略是一种量化交易策略,旨在通过在不同行业之间进行资金分配,捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出,经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业,因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整,那会取得还不错的投资效果。
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许多投资者热衷追逐热门概念,像曾火爆的新能源汽车概念,行业利好时股价飙升,吸引大量资金买入。但市场多变,热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略,每日调仓,初期有涨幅,随后收益震荡下行,到2024年9月收益低至-50%左右,最大回撤超55%
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1)运行代码:点击右上角的【全部运行】,看代码运行结果是否报错
2)提交模拟:点击右上的【提交模拟】,进行实时任务提交
:
# # 加载预测数据
from bigtrader.finance.commission import PerContract
# 0.000023, 0.00012, 0.
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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。
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《彼得·林奇教你理财》通俗解读:普通人的“接地气”赚钱指南 一、核心思想:菜鸟也能打败华尔街 简单说: 彼得·林奇认为,普通人的日常生活就是最好的选股工具。超市里卖断货的零食、小区门口排队的奶茶店、办公室里同事都在用的电子产品……这些“身边的机会”比华尔街的复杂模型更靠谱。 他的战绩:管理基金13年
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大田老师上课不是提到可以用之前特朗普1.0的时候那个关税政策做分析,然后来预测这一次的关税政策效应嘛,然后我就想用去上一次的数据做一个政策分析,请问有没有什么推荐的策略和数据呢?
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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
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复现了4个因子平台的因子,收益都与因子平台的收益相差太多。
复现思路:因子一致,回测时间一致,持仓股票数量500只,score ASC、DESC都可以试试。
老师也可以不复现这四个因子,因子平台上的随便一个都行,看看能不能复现:因子平台上年化20%,复现17%,我认为就是OK的。但是差的太多。
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import os
from bigmodule import M
import numpy as np
from bigtrader import PerOrder
import pandas as pd
from bigtrader import Directi
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想读取CSV文件中的因子F1和F2,在特征模块进行加工成F1+F2并命名为F3,请问如何实现?
按照文档里的读取SCV文件试了下,结果出现报错。
https://bigquant.com/codesharev3/4833d08f-8823-4a0d-9823-524ca41830a6
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7月16日Meetup模板案例;
[https://bigquant.com/experimentshare/aac16e3c971f43c8a02ce5455f3561bf](https://bigquant.com/experimentshare/aac16e3c971f
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徐耀杰(woshisilvio)
算法没有最好,只有更好。 这个问题的答案取决于许多因素,例如股票市场的条件,数据集的质量和特征工程的有效等。接下来,我们来看看这些算法的优势和劣势:
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laosha+如何计算前5-10个交易日收盘价的斜率。
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[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
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新版量化开发IDE(AIStudio):
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
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新版数据平台 | 旧版数据平台 |
---|---|
使用SQL读取数据\n数据读取速度快 | 使用DataSource读取数据\n数据读取速度慢 |
查询表与字段在首页→数据平台\n这当中的表名与字段名千万别放在Da |
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本文为旧版实现,仅供学习参考。
[https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU](https://bigquant.com/wiki/doc/dem
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本文为旧版实现,仅供学习参考。
[https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU](https://bigquant.com/wiki/doc/d
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视频回放:[点击查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+CS0517+2024-05/courseware/1807b379926547e7a9e78b794329f260/754ffca17883405a86e7d7765
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新版量化开发IDE(AIStudio):
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新版量化开发IDE(AIStudio):
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新版量化开发IDE(AIStudio):
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新版量化开发IDE(AIStudio):
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
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大盘指标:
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小白如何学习?出现错误提示后,有没有好的解决方案,有没有专门对接的群?
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基于大数据的产业周期逻辑
[https://www.bilibili.com/video/BV1xg411B7yp/?spm_id_from=333.999.0.0](https://www.bilibili.com/video/BV1xg411B7yp/?spm_id
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7月30日Meetup 策略模板:
[https://bigquant.com/experimentshare/062a0182231e49f7996b0543e7acad48](https://bigquant.com/experimentshare/062a0182231
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[https://bigquant.com/experimentshare/fd15bfc0f9d94a11b060f13685aa5591](https://bigquant.com/experimentshare/fd15bfc0f9d94a11b060f13685aa55
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AI量化Meetup 2021年1月28日期问题,配合视频更容易理解。视频详见:
[https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a
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7月16日Meetup模板案例:
[https://bigquant.com/experimentshare/0aae2066f74e475ba198a6f79757c03f](https://bigquant.com/experimentshare/0aae2066f74e47
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请问通过单因子分组收益发现很多因子都是非线性因子,比如说,我分10 组,最大收益不在头尾,在中间,我该怎么把这个单因子中间收益高的分组调整到头尾,然后作为一个因子使用,例如return_5这个因子做单因子分析,调仓周期为一天,分10 组,测试时间为半年,出来的最大值在中间左右,应该怎么
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[https://bigquant.com/experimentshare/6d0fcf61776548b5957fe9c90204c56f](https://bigquant.com/experimentshare/6d0fcf61776548b5957fe9c90204c5
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[https://www.bilibili.com/video/BV1gT411s7cE/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973](https://www.bilibili.com/video/BV1gT411s7cE/?vd_sour
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[https://www.bilibili.com/video/BV1jh411u7zj/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973](https://www.bilibili.com/video/BV1jh411u7zj/?vd_sour
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如果想在模型中强化某个因子,用同样的数据,不同的列名称,是否可以起到强化作用?一般可以通过一些什么手段来强化某个因子,取对数,峰度、偏度是否可以?
[https://www.bilibili.com/video/BV1XD4y1H7y8/](https://www.bi
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多策略风险配置模块如何根据多个模拟运行的策略(包括自己开发的和订阅的)的收益曲线的斜率变化率或者夏普比率变化率进行多策略动态仓位分配,以使得集成后的总策略表现更为稳健。
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如果一个因子的区分度比较大,但是IC值的最小分位和最大分位,不对应最小值或最大值,而是第二或第三分位为最大值,这种情况下,是不是就不是一个好的因子呢?
[https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1V7fx/](https://ww
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在很多文章中提到因子暴露,这里的“暴露”怎么理解?
一般来说提到某种资产在某个因子的暴露,指的是资产收益相对于因子收益的敏感度
构造股票池:获得计算日当天全部A股的名单,并从中剔除掉ST股、停牌股票和上市不足1月的新股。 获取股票池中股票的最新市盈率:获取上一步构造的
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8月19日Meetup模板:
[https://bigquant.com/experimentshare/197d42ad1f5d44a59006e85947ea6757](https://bigquant.com/experimentshare/197d42ad1f5d44a59006e8594
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一个平稳的时间序列变量Y的均值与方差不会随时间变化,它的图像变现为均值复归的形态
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=4c296431-ecb1-41e1-b541
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有没有办法在回测引擎中的context.position仓位实现只卖出持仓的部分仓位,底仓不卖,做一个网格交易类型的择时交易策略呢?
[https://www.bilibili.com/video/BV1hX4y1N75U?p=2&share_source=copy_w
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