一、A股量化是否更适合做基于整个市场的交易策略，而非针对某支个股？

量化投资侧重的是使用技术手段进行金融市场预测

对于全市场分析或者对于个股分析，其实并不是区分量化和主观投资的点

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二、A股量化打板方面是否有什么比较成熟的策略方向

打板策略有两种思路

• 一个是日频策略：

在因子分析中加入行业、板块、或者其他类型的对股票分组的方式，有两种思考方式：

• 一种是直接将这种因素当作一种分组方式
• 一种是在因子分析中，不按照因子值进行分组，而是按照行业或板块进行分组，看因子值在这些组内的IC

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1. 使用行业或板块将全市场股票分组

第一种研究方式就是将全市场股

在交易引擎中，想要自定义交易周期，通常都要借助交易日历表，以下我们就来演示一下，周一调仓和月初调仓这两个逻辑的实现

设置周一调仓

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选取了IC较高的因子后，如何合成一个策略，一般步骤是什么

在因子开发研究完之后，选取了|IC|较高的几个因子后，一般如何合成一个策略，即在工程方法论上的一般步骤是什么？比如应该如何选择哪些模型进行合成（树模型or深度学习模型，是否有规律），分别是否都必须在训练前进行特征工程的处理再训练（去极

因子组合

• 为什么因子IC、IR好，SR表现变差？
• 为什么SR好的因子组合后SR变差？如何提升因子组合表现？

SMA计算

• 如何以同花顺、通达信的计算方式在bigquant计算SMA指标？

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1. 计算持仓成本：持仓成本可以认为是投资者买入股票的平均价格。可以通过每笔交易的成交价和成交量，加权求和计算每日的持仓成本。
2. 计算筹码分布：筹码分布是指在不同持仓成本下，投资者持有的股票数量。可以通过每日的持仓成本和成交量，计算出在不同价格下的筹码分布。
3. 构建筹码分布因子：基于筹码分

因子构建步骤：

1. 理论推导：根据投资哲学和市场观察来定义因子。例如，价值、动量、质量等。
2. 数据获取：获取原始数据
3. 数据处理：对因子数据进行清洗、填充缺失值、处理极值等。
4. 因子计算：根据公式计算因子值
5. 单因子分析：进行分层回测、IC分析、回归分析
6. 加权合成：使

因子构建

• 因子构建具体方法

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选股模型

• 如何构建并使用筹码分布选股模型？

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股票实盘

• 如何利用大盘数据择时？
• 如何避免股灾？

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**使

量化模型：

• 如何通过python做出量化估值模型？
• 学习线性代数和解析几何对建立模型的优势是什么？
• 如何在XGboost中实现华泰研报关于有序回归作为损失函数和评价函数？

策略优化：

• 为什么策略的预测结果通常不是第一只收益最高？
• 为什么Stock

问题

如何在可视化模块上用bigtrader?

视频

8月19日Meetup模板：以双均线为例

[https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=4](https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7d

数据因子：

• 如何用可视化的方式提取自己构造入库的因子，提取后需要特征抽取吗？
• 如何在可视化模块中读取csv数据表中的数据？
• 什么时候需要用到基础/衍生特征抽取？
• 如何在双均线策略上增加收入增长，上市时间大于1年，小于5年的筛选因子？
• 如何确保数据准确性和完整性，如何清洗

策略源码

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策略源码

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本次提问：@bq22fw19、@bqvna7f1、@scorpius、@bqxcfenj、@bqj0p3h9、@bq8elxqc

策略常规设置

• 平台在什么地方设置印花税？怎么调整交易频次（按日，周，月）？
• 怎么在平台上做策略时设置止盈止损条件？
• 量化抄股只有技术面的，能不能加进

python版

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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预计算因子表[数据平台] <https:/

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本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信

研报及源码

【方正金工】成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一

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