一 场外衍生工具

1.场外期权是指在非集中性的交易场所进行的非标准化的金融期权合约,

是根据场外双方的洽谈,按照双方需求自行制定交易的金融衍生品

期权收益取决于挂钩资产的表现,买方支付期权费后,在约定期限以约定价格向期权卖方买入或卖出约定数量标的的资产

![](/wiki/a

作业1：\n1）测试筛选策略不同时期的风格是否会有变化？

结论一：有变化。策略采用一个小市值因子 c_pct_rank(total_market_cap)，结果发现收益率波动跟市场风格的市值收益率完全相反，证明市场风格和市场因子吻合度非常高。

![](/wiki/api/attachments

本文件提供 BigQuant Python API 的使用说明，包括用户管理、策略运行、策略查询等功能。

前置代码（Python）

from bigquant.api import strategy, user, run

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1 user 模块：用户

https://bigquant.com/codesharev3/96c50c11-0129-4859-a961-a614be5a016e

结果

今日作业：

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1、请用自己的话解释什么是量化投资

答：

量化分几步

1 数据分析与挖掘：

• 分析挖掘价格信息 与 其他信息（ 比如 交易信息，基本面信息， 宏观信息等） 之间单维或者多维的关系。
• 关系可能是线性的，非线性的，时间序列的，横截面的等。

https://bigquant.com/codesharev3/9710d5b9-d38f-46e7-ad58-6ce7dae53d5e

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数据获取思路：

1 用with , 将sql 分成三步 data_base，data_normalized ，以及features ,label 定义

2 data_base 获取初始字段，data_normalized 标准化， 以及pck_rank_by，获取横截面因子，m_leg 避

实现了 ：

xgboost 和 stockrank 的策略。以及 超参测试

相同因子的情况下， stockrank 要比 xgboost 更好些。

实现 ：\nxgboost 的策略\n\n因子设计

c_pct_rank(dividend_yield_ratio)

https://bigquant.com/codesharev3/6dcc2fbc-e575-4cbd-b38f-f4727caf601f

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风格轮动

5月20日，采用小市值策略，5月27日轮动为流动性因子策略

我用“策略社区模板+万老师final全动态模板”与BQ的AI智能体编写了“宽指轮动选股策略-250807”，这个策略是针对沪深300、中证500、中证1000成分股股票池的股票，用Stock Ranker模型选股，然后将三个策略封装为三个用户因子表，再将三个因子表构成一个用三大宽基指数进行择时再对应

一、引言

在 A 股市场中，小盘股往往具备高成长潜力但波动较大，蓝筹股则以稳定分红和低波动为特征。如何平衡两类资产的风险与收益，是许多投资者关注的核心问题。本文分享一套量化策略 —— 通过混合小盘股与蓝筹股的股票池，结合组合优化动态调整权重，在控制不确定性风险的同时，捕捉不同市场环境下

一、作业结论：

1、作业任务：通过将dai 函数喂给模型，让模型按照里面的算式构建因子，会形成越来越复杂的因子

2、作业结果：通过很普通的话术，一步步训练“模型”形成的因子，一步步走向构建复杂因子的方向，一步步从极大负收益可以调试到接近正收益。

二、作业过程：

1、先是按照老师的方法，在ge

手工通过大模型挖掘因子

一、改为deepseek API

二、因子挖掘

user = """
日期为2022-01-01到2024-01-01
我想做一个能够反应量价关系和个股财务情况相关的因子
"""

{
    "Thought": "为了

感谢万老师，这堂课收获非浅。无论是滚动训练框架，还是scikit-learn等知识的扩展，都对我的量化学习直到了非常大的启迪作用。

坦率讲，对平台和代码都还是半生不熟的情况下，这个作业的过程，就是一个非常高效的学习过程。

1、先试着补全一个线性模型。

首先拟定了五个常见因子，简化起见都是用

除了回测模块可以使用TWAP和VWAP外，平台数据库有直接获取TWAP和VWAP的方法吗？（老版本的bar1d_wap_CN_STOCK_A_adj表好像没有了）

影响策略效果的因子有很多，每个人所选择的因子也各有不同，选取因子后，如何分析数据，找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分，本文介绍，如何简化数据分析的工作：数据标准化处理

举例说明：

当天收益因子：5000支票，可能会有1000+个不同的值，如：1

基于随机森林模板，选了37个因子根据随机森林重要性排序。

保留前面9个最重要的因子，结果如下

![](/w

1.安装SDK（内测中）

联系工作人员申请成功后，将安装文件放到任意一个路径，输入pip install <路径>完成安装

2.bq命令的使用

如需测试，请在终端中测试，将下方指令替换成正确的信息(如自己的账号密码、正确的策略id)然后Enter

2.1 用户登录:

1. 先说结论

我只是跟 QuantAgent 聊了几句天、每次加一两个小条件，结果最后跑出来的回测年化收益率 60%+。 过程比点外卖还简单——点开对话框、打字、回车、等几秒钟。

2. Quant Agent 是啥？

可以把它想象成一个会写代码、会调数据、还懂交易策略的“量化机器人”。

一、尝试用不同的大模型实现因子的挖掘：

目的测试国内的主流大模型，看哪个大模型的能力更适合挖掘因子

提示词：

user = """
日期为2022-01-01到2024-01-01
我想做一个流动性增强因子
"""

qwen_plus：

以下是机器学习的作业，分别测试了XGBoost模型和线性回归模型，代码如下：

[https://bigquant.com/codesharev3/9f8b0f0d-a863-4f0c-ab89-2508ca68d72b](https://bigquant.com/codesharev3/9

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1.在BigQuant上构建实时期货策略。

2.开通申万宏源期货账号。

3.在BigQuant上绑定期货账号。

4.添加实盘策略并设置条件后开始交易。

这里，默认您的账号里

0.策略名词解释

（1）LightGBM模型

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是微软开源的一种基于梯度提升框架的高效实现。它主要用于机器学习中的监督学习任务，如分类、回归和排序等问题。本策略中使用的是回归。

githu