注：为保证实盘和模拟交易曲线一致，实盘是集合竞价下单，因此本代码也是集合竞价下单。

文末提供的脚本只支持单一策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请将脚本复制几份，下单时间略微错开。

功能描述

本功能实现了从云端（bigquant.com）策略信号生成到终端自动获取并下单的完

最近运行可转债三低策略时，发现策略有时候会选中刚刚发布了强赎公告的可转债，这种可转债刚开始下跌，一般跌的比较狠，但正好符合三低策略，会被选中，买入后大概率亏损。所以我想在策略里加入筛选发布了强赎公告的代码，但是看了数据平台中关于可转债的所有表，似乎只有[\n可转债信息](https://bigqua

引言：散户的连板迷思

在短线交易的战场上，绝大多数散户都陷入过同一个怪圈：那些封单巨大、开盘秒封、看起来极其强势的“完美龙头”，你费尽心思挤进去，结果隔天等待你的往往是毫无还手之力的“A杀”——冲高回落直接走低，甚至连续跌停。

相反，那些全天反复炸板、封板姿态“烂”到让人不敢直视的股票，

1、我设置6天卖出，然后回测数据里面能执行，到了计划交易界面里却不执行6天卖出。

模拟交易界面：

回测交易数据：

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导语：揭秘 90% 散户亏损的真实根源

在资本市场的修罗场里，多数散户习惯将失败归咎于“运气不佳”或“技术不精”。但冷酷的现实是：90% 的亏损并不是因为你不会看 K 线，而是被根深蒂固的坏习惯拖入了深渊。

这些习惯如同账户底部的暗流，悄无声息地吞噬着你的本金。事实上，投资并非玄学，而是

在外汇量化策略研发过程中，秒级行情数据是高频交易、趋势捕捉与精准回测的核心基础。很多开发者初期采用定时爬取网页行情的方式，会出现显著延迟、数据缺失、稳定性不足等问题，无法满足量化模型对实时性与完整性的要求。

基于实际量化研发场景，本文完整演示通过 WebSocket 对接外汇秒级K线数据的

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预计算因子（cn_stock_prefactors）表里net_profit_lf（净利润）和增长率字段缺失值实在太多了，有时候所有股票集体缺失，这个怎么办呢，以及不知道价格有没有缺失，有时候算着算着比如长周期乖离这样的因子就会缺失，不知道数据是怎么来的，以及经常碰到的数据问题是怎么回事

import dai
dffq = dai.query("""
    SELECT 
    date,instrument,
    m_ta_kdj_j(high, low, close, fastk_period:=9, slowk_period:=3, slow

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）.。

买入条件（同时满足）

①5日均线上穿20日均线

②RSI(14) < 70

③当前价格 > 60日均线

卖出条件（任一触发）

①5日均线下穿20日均线

②跌破买入后