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策略介绍

小市值策略是一种经典的量化投资策略，旨在通过筛选市值较小的股票，并根据市值对股票进行排序，选取市值最小的一部分股票进行投资。这种策略基于小市值股票在某些市场条件下可能具有较高的增长潜力和投资回报率。

策略背景

小市值策略的理论基础可以追溯到Fama-French三因素模

策略介绍

在量化投资领域，小市值股票和动量因子是两个广泛应用的选股指标。小市值股票因其相对较小的市值，更容易受到市场情绪和资金流入的影响，从而表现出高收益特性。而动量因子则反映了股票价格在一段时间内的趋势，具有延续性的特点。本文结合这两个因子，构建一个针对全A股市场的量化策略，旨在通过选择具

策略介绍

中证红利指数（CSI Dividend Index）是由中证指数公司编制的，旨在反映中国A股市场中高股息率股票的整体表现。该指数选取了股息率较高的股票构成样本，具有较低的波动性和较高的分红收益率，是稳健投资者喜爱的标的。

本策略主要通过筛选中证红利指数中的股票，重点考虑股息率（D

策略介绍

全A股市场的量化投资策略在近年来受到越来越多投资者的关注。此次我们介绍的策略主要依赖小市值因子和动量因子进行股票选择，以期在不进行风险控制的情况下最大化年化收益率。小市值因子（Small Size Factor）和动量因子（Momentum Factor）是量化投资中常用的两个因子

策略介绍

量化投资领域中，因子模型是非常重要的一类策略。因子投资策略通过提取市场中的某些特征（如价值、动量、规模等），并以此来构建投资组合。本文介绍的策略主要采用了小市值因子和动量因子，目的是在全A股市场中最大化年化收益率。

小市值因子（Size Factor）指的是选取市值较小的股票进行

策略介绍

量化投资策略通过数学和统计方法，从历史数据中提取出有用的信息，指导投资决策。今天我们要介绍的是一个基于小市值因子和动量因子的全A股量化策略。该策略通过选择市值较小且动量较高的股票，力图在不进行额外风险控制的情况下，实现高年化收益。

小市值因子，即市值较小的股票往往具有较高

背景

平台提供了港股和美股的行情数据，本文介绍如何基于港股和美股来实现stockranker多因子选股策略

策略实现

港股和美股需要用bigtrader的自定义数据回测功能来实现。

bigtrader使用我们传给它的行情数据来进行撮合回测，行情数据需要有date, instrum

背景

如果我们的模拟交易需要依赖自定义定时任务的数据结果, 即需要保证模拟交易在这个定时任务后才运行需要怎么处理?

处理流程

1 、提交自定义的定时任务

定时任务代码编写完成后点击画布右上角的提交模拟按钮

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

https://bigquant.com/codeshare/760c8782-eb7e-4734-a4f7-ac7637af897f

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前言

感谢BQ-小Q送的礼物，礼物已经收到拉，一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。

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  ![{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/att

GBDT+LR策略理论和思路介绍

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就

https://bigquant.com/experimentshare/c451f287332a411cb4c7756c457318f6

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策略介绍

本策略主要讲解如何在策略中加入个股风控与大盘风控逻辑。

• 个股风控：个股价格低于某一价格时，但是不影响其他股票的买卖信号，也被称为止盈止损逻辑。
• 大盘风控：大盘上证指数最近表现比较差时，将仓内股票全部清空，当日不再交易。

本策略就是在平台的默认可视化线性模板策略的基础上进

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](https://bigquant.com

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签

导语

【旧版模块】，该文档为旧版。新模板详见：

https://bigquant.com/wiki/doc/102-ai-hXNHGsyWzS

在阅读了学院关于可视化模板教程后，相信你已

基金仓位的爬取

首先通过爬虫爬取公募基金公布的仓位，我们以招商基金的沪深300指数增强基金为例(代码004190)获取该基金的2018年二季度公布的个股持仓比例，代码实现如下：

    import re
    import requests
    import j

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

导语

本文旨在向读者介绍Alpha的相关基本概念，以及寻找和检验Alpha的主要流程和方法。在上篇中我们梳理了 WorldQuant经典读本FindingAlphas的概要以及WebSim的使用，在下篇中我们会介绍相关方法在BigQuant平台上的实现。

初识Alpha

导语

• Hilbert变换是一种有效的数据周期分析工具，将原始信号延迟90°相位，从而方便的提取出当前信号在周期变换中所处的相位，进而对趋势进行判断。
• 对于股票数据的走势有一种假设，走势可以分解为：长期趋势+中短期周期性波动+噪声数据。在去除长期趋势的情况下，可以利用Hilbert变换

https://bigquant.com/codesharev2/dc26ab83-a69b-4f4d-adad-a877e8851b28

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https://bigquant.com/codesharev2/42c80795-96ba-461e-8a80-e7f69b749e5b

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大部分人都不知道要买哪只股票，所以才需要量化策略对股票行情数据进行监控(可监控行情api接口数据)，然后采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票行情则被买入，不满足的则卖出。

在量化策略中，要选出优质的股票，至少得获得这些股票行情数据进行监听处理，因为不知道哪个股票数据放量，所以需要订阅所

介绍

本策略旨在将1.0版本中训练好的StockRanker模型参数直接传入到3.0环境下进行调用。

主要包括以下步骤：

• 进入1.0环境下训练模型，将训练好的模型导出
• 进入3.0环境下读出导入数据

具体实现

导出训练数据

打开1.0环境中的“新手学习模板”，运