导语：一场震撼金融圈的博弈复盘

在深圳近期举办的一场闭门交流会上，原本是西装革履的“学院派”主场：台下坐着管理300亿规模的明星基金经理、公募研究总监以及大厂自营盘的投资大佬。然而，令这些掌握巨量资源的专业人士悉心倾听、甚至流露出敬佩之情的，却是一位有着七年实战经验的“草根”全职选手。

在构建基于深度学习的市场预测模型时，我常常反思一个问题——我们花费了巨大的算力去训练神经网络，但输入到模型里的数据流，真的足够稳健吗？早些年做基础监控体系的时候，我曾试图通过编写复杂的爬虫脚本或者依赖非实时的 CSV 导入来获取特征数据。结果显而易见，这种低效且极度脆弱的获取链路，完全无法适应现代量

在量化投资与算法交易场景中，标的复牌信息的时效性是高频策略盈利的核心要素之一。针对JMG这类重点跟踪标的，复牌节点的毫秒级数据差，直接影响策略信号的触发效率与交易决策的有效性。如何构建稳定、高效的复牌信息获取链路，将非结构化的公告信息转化为可直接用于策略的标准化数据，是量化从业者的核心研究方向。

深夜三点，台灯微弱的光影里，无数散户正屏息凝神地复盘K线图，在社交媒体的喧嚣中寻找那个所谓的“内幕消息”，试图凭直觉在明日开盘时抢占先机。然而，在这场金钱游戏的另一端，隐匿在光缆深处的“算法掠食者”正冷冷地俯瞰着这一切。它们不眠不休，没有恐惧，更不存在迟疑。量化交易的介入，让这场对决从一开始就沦为了

1.黄金开头：痛点暴击与认知反转

为什么你越抄底越穷？当你在所谓的“安全区”捡芝麻，陈小群等游资正忙着在高位吃肉。别再被“低吸”的假象骗了，今天我撕开真相：追高，才是捕捉龙头的唯一路径！

2.核心逻辑：高位博弈与“一浪”红利

散户有个通病：股价从10块涨到50块，他嫌高；等从5

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 78 # 2.1 定义

bigtrader初始化资金100w，第一次下单买入ETF失败：

InvalidOrderPrice具体是什么问题？资金不足？标的非法？我这里检查都没问题

• bigtrader
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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

引言：非理性下杀中的博弈逻辑

在二级市场的剧烈波动中，账户净值的缩水往往会引发投资者的生理性焦虑。当股价连续下挫，市场情绪极易陷入“流动性陷阱”，恐慌性抛售（Panic Selling）往往成为大多数人的本能选择。

然而，作为一名长期跟踪机构席位的策略师，我必须指出：在复杂的筹码分布与价格

牛市里的“隐形收割机”

这是一个极其反直觉的金融悖论：2025年的资本市场被公认为处于“牛市”周期，但账户数据却揭开了一个残酷的真相——约80%的投资者依然在亏损。在普涨的预期下，散户账户里消失的财富究竟流向了何方？

答案隐藏在幻方量化那组令人战栗的业绩报表中。截至2025年11

在构建机器学习量化模型时，处理连续的时间序列数据是基本功，但处理像JMG这种因监管审查而长时间停牌的“数据断层”，才是真正考验数据科学家内功的时候。今天，我想和各位AI量化研究员探讨一下，面对标的突然“死亡”又突然“复活”的极端场景，我们的数据管道该如何应对。

研究痛点：模型在数据断层前的崩溃 传

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更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版模版策略：

<https

在BigQuant量化交易平台上进行股票量化策略开发与实盘落地时，JMG复牌这一极端行情场景是高频遇到的核心技术挑战。当JMG结束停牌迎来复牌，短短数秒内积压的交易需求会引发行情数据脉冲式爆发——停牌状态下盘口数据冻结、成交数据归0、分时图定格的状态被瞬间打破，这不仅考验行情数据获取的实时性，更直接

引言：散户的“三五点”焦虑与主力的“长线”布局

在交易市场摸爬滚打，很多散户都有这种典型的“短视”焦虑：账户里刚浮盈三五个点，就开始坐立难安，生怕这点肉被市场收回去，急急忙忙交出筹码落袋为安。结果往往是刚离场，主力就拉出一根大阳线暴力起飞；等股价翻了倍，又在悔恨中高位追涨，成了主力的“接盘侠

公司命名由来

search，意为搜寻。在search前加上前缀“re”，即表示反复、重复搜寻。research这个词由此而来。这种构词法既显示了语言的魅力，更体现了研究工作的本色。不断寻找答案，在反复搜寻中接近真相。反反复复地计算、推衍，中文中也有类似的一个词，是为“衍复”。这就是[

现代投资组合理论（MPT）是由马科维茨于1952年提出的，是现代金融7个基本理论之一。它用数学术语描述了多元化和风险管理等概念，为投资者提供了构建多元化投资组合的工具集，即假定投资者投资于多个资产，在满足给定预期回报率下，可以通过优化求解出风险最小的投资组合。所有的这些资产组合构成一条曲线（以资产组

讲Numpy与Pandas的教程不少。Pandas的开发者(Wes Mckinney)还亲自写了一本书，《Python for Data Analysis》，英文电子版在[这里](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//wesmckinney.com/boo

https://bigquant.com/codesharev3/2665a0fa-d0e3-4a3d-b70c-fa1c880eda58

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引言：一个夕阳行业的逆袭神话

朋友们，坐下来聊聊。你是否思考过这样一个悖论：在这个连实体光盘都快变成古董的数字时代，一家主营线下实体游戏零售、甚至濒临倒闭的公司，凭什么能让全球最顶尖、最聪明的对冲基金经理们在一夜之间吐出200亿美金？

这家公司叫游戏驿站（GameStop）。在资本眼里，

点石成金的交易秘诀

一个普通人，真的能用16个月，把100万本金做到一个亿吗？这个听起来像天方夜谭的战绩，据说是一位顶级操盘手创下的真实记录。而他所依赖的核心武器，就是一套被称为“一夜持股法”的短线交易策略。

这套战法的核心思想，是巧妙利用A股的T+1交易规则。通过在“下午买入，

本报告基于对克里斯·卡米洛（Chris Camillo）投资策略的深度分析，探讨普通投资者如何利用社交媒体捕捉华尔街忽视的财富机会。

一、核心人物与财富神话

●人物背景：克里斯·卡米洛，一名没有金融背景、未曾在华尔街工作的普通投资者。

●战绩：通过自创的投资策略，将初始

在机器学习与量化交易的结合中，我们往往把90%的精力放在了特征工程和模型调优上。但当你的深度神经网络输出精准的预测概率后，你是否关注过数据管道底层的传输延迟？很多时候，并不是你的Alpha不够强，而是那几十毫秒的数据“幽灵延迟”，把你的超额收益吞噬殆尽了。

我所在的基金公司开发部，曾在一个基于高频

在震荡不休的股市中，散户投资者常有一种深重的无力感：为何股价会毫无征兆地暴起暴跌？为何在所谓的“智能时代”，大众投资者反而沦为了被算法精准收割的“流动性鱼肉”？面对质疑，坊间流传着一种极具欺骗性的辩护，称量化交易全天的买入与卖出总量基本相等，因此对市场供需并无实质影响。

这种说法不仅是拙劣的统

在BigQuant量化投研体系中，复牌标的的事件驱动策略是高频研发方向，而JMG这类标的复牌后公告发布与行情波动的强关联性，对底层数据的时效性、联动性要求极高。传统手动整合公告与行情数据的方式，不仅效率低下，也难以支撑策略回测与实盘运行的精度要求。本文分享一套可直接集成至BigQuant策略的JMG

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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

BigQuant SDK 是一款为专业量化研究员打造的本地开发工具。它让您在保留本地 IDE 开发自由度的同时，无缝调用 BigQuant 云端的海量数据与分布式算力。

快速安装

BigQuant SDK 支持 Windows、Linux 和 macOS。我们建议在 [Python 3.1

我只用了207个交易日，就靠6万本金实现了从零到七位数的跨越。这不是运气，而是我入市15年、曾在无数个深夜盯着账户亏损到浑身发抖才换来的底层逻辑。我有幸跟随一位顶级女游资做了6年助手，才真正看清了K线背后那只“真实的手”。

这段内容曾因触碰了某些人的利益被下架，今天我敢撕开真相给你看。真正的财富窗

被收割的“致富幻象”

在社交媒体的算法推荐中，你很难避开这类叙事：一套神秘的 AI 模型，正通过所谓的“大数据预测”精准捕捉股市涨跌，承诺带你实现财富跃迁。这种叙事利用了大众对新技术的敬畏，编织了一个信息极度不对称的幻象。

现实是残酷的：在二级市场这个充满零和博弈的角斗场，普通投

极端行情下的阿尔法寻踪 在AI量化的语境下，复牌股（如JMG）意味着平时难得一见的极端波动率，这往往是挖掘短期Alpha的绝佳场景。我们的客户（多为量化机构或硬核宽客）在面对此类事件时，第一反应永远是：能否快速构建出针对性的微观量价特征？

传统投研框架的颗粒度危机 传统券商投研服务