策略介绍

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。

策略思想

在二级市场的博弈中，很多散户投资者常感叹自己陷入了“一买就跌，一卖就涨”的怪圈。看着心仪的标的拔地而起，自己却总是在高位“后知后觉”地买入，随后便迎来漫长的回调。

这种困境的根源，在于投资者未能读懂K线背后的“语言”，更未能洞察主力资金的真实意图。其实，任何大牛股在启动初期都会留下明显的“蛛丝马迹

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策略信号被延迟拖慢节奏\n我做量化策略开发已经有一段时间，遇到的第一个“大坑”就是行情数据不稳定——尤其在做短线或日内策略调试时，几秒的延迟都可能让信号失真。曾试过多种免费数据接口，结果要么更新不及时，要么中途断流，导致回测与实盘数据对不齐，策略调优变得非常艰难。

**实时推送与多市场兼容

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

在量化策略开发与实盘落地过程中，股票停牌/复牌状态是关键的风险因子与数据维度——停牌导致的标的流动性中断，会直接造成量化回测收益失真（忽略停牌期易高估策略表现）、实盘调仓执行受阻，甚至影响多因子模型中流动性因子的有效性。本文从量化开发视角梳理停牌数据特征，提供复牌状态实时监测的技术实现方案，为量化策

在 AI 量化的世界里，模型的效果高度依赖于输入数据的质量与粒度。当我们试图用机器学习模型预测短期股价走势时，分钟级甚至日线级的数据往往已经丢失了太多的微观结构信息。

数据颗粒度的痛点 为了捕捉市场微观层面的非线性特征，我们需要获取实时的 Tick 数据流。传统的爬虫或 API 轮询方式，

如何从众多股票中识别出具备长期增长潜力的“大牛股”？这是每位投资者都面临的挑战。许多人习惯于分析K线和趋势，但常常忽略了一个更具揭示性的指标——成交量。成交量背后隐藏着主力操盘的真相，是判断一只股票真实“性格”的试金石。本文将揭示如何通过两种截然不同的成交量模式，看透股票的真正潜力。

1.

import dai的时候，调试报了下面这个错误

• Traceback (most recent call last):
• File "_pydevd_bundle/pydevd_cython.pyx", line 1343, in _pydevd_bundle.pydevd_cython.P

各位大佬好，我之前都是通过图形界面来写代码的。现在就是想实现一个简单的功能，比方说每天遍历一下全市场，然后满足条件的股票我买入后持有3个交易日后再卖出。这个功能需要怎么怎么实现？能否提供一个简单能运行的demo程序，我在此基础上学习。

还有就是有没有专门讲如何通过代码来写策略的教程或方法，我有一定

在当前的A股市场，量化交易正沦为众矢之的。每当大盘震荡、个股跳水，社交媒体上便充斥着散户对“量化收割”的愤怒控诉，甚至不乏“彻底取缔量化”的激进呐喊。然而，一个极具讽刺意味的悖论摆在眼前：舆论的唾弃不仅没能让量化交易销声匿迹，反而使其在争议的洪流中越做越大，成了某种“大到不能撤”的权力怪物。

这背

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 [旗舰版](https://bigquant.com/s

简介

bigqunat强大的人工智能分析平台，提供了多元化的数据，方便的数据回测等，今天介绍bigqunat获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务。

编写策略

1.点击编写策略

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引言：为什么99%的散户都抓不住强势股？

想不想每天都能抓到短线强势股，轻松“躺赢”？今天，我就把我一个顶尖游资朋友的“印钞机”心法分享出来。我亲眼见证，他仅凭这一个简单的方法，在去年一年的时间里，就将300万的资金体量做到了4000万。

这个方法只分为简单的三步，但其背后蕴含的交易逻辑却

在AI量化模型（如LSTM或Transformer）的训练中，数据工程（Data Engineering）往往占据了80%的时间。最近我们在构建港股的高频因子库，面临的一个巨大挑战是如何获取并清洗原始的Tick流数据。

数据工程师的噩梦 与A股不同，港股的交易指令更加复杂，且由于机构主导，

引言：大道至简

你是否觉得股票交易是一个极其复杂的世界？面对眼花缭乱的技术指标、层出不穷的金融模型和深奥的市场理论，许多投资者常常感到无所适从，仿佛陷入了知识的迷宫。然而，一个被反复验证的事实是：真正能在市场中长期生存并获利的交易方法，有时恰恰是最简单、最质朴的。

大道至简，交易的本质并

在金融交易圈，有一个直击灵魂的悖论：如果一套量化系统真能稳定盈利，开发者为什么要大费周章地推广，而不是躲起来闷声发大财？绝大多数人的第一反应是“收割绿韭菜”。但真相往往比这种直觉更具讽刺意味：很多时候，那个亲手筑起金矿的人选择卖铲子，并非因为矿里没金子，而是他发现自己根本拿不起那把沉重的矿镐。

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

做量化这些年，有个体会越来越深：策略决定你的收益曲线可以画多高，但风控决定这条线能画多久。

刚开始的时候，我和很多人一样，风控等于“设个止损位”。直到经历过几次刻骨铭心的回撤，才明白真正的风控是一套嵌入血液的系统思维，它发生在你写第一行代码之前，并持续到策略生命周期的最后一刻。

今天不谈

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

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

【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

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