注：当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，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（bigqua

策略

传统投资想法主要存在于人脑，并由人脑运行产生决策信号。

在量化投资中，我们把投资想法编写为策略代码，使用数据来验证和完善想法，并将最终的策略部署到计算机/服务器上运行，产生策略信号。

BigQuant提供用于策略研究开发的数据、算法、算力和平台，同时也提供策略部署和托管运行。我们先

导语

策略思想丰富多样，尤其是在买入和卖出方面，一千个投资者可能有一千个交易想法。因此，本文告诉大家怎样进行灵活地买入和卖出，以便于大家能够更高效地开发量化策略。

BigQuant平台提供了很多策略生成器的模板策略，其买入和卖出的思想是确定了的。由于每个人交易的想法可能千差万别，因此如果能

介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio，在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意：本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的交易引擎。

在量化研究的过程中，量化研究员（宽客）需要在历史数据里回放模拟，验证策略效果，这就是BigTrader交易引擎的应用场景。

首先，构建简单但能运行的策略

BigQuant平台回测主要使用bigtrader中in

策略介绍

净利润同比增长选股策略旨在通过筛选那些净利润同比增长显著的公司，挖掘潜在的投资机会。该策略核心在于选择那些净利润增长率高的公司，以捕捉其盈利增长潜力，同时确保这些公司具备稳健的财务状况，如资本充足率和流动比率良好。此外，还关注这些公司股价的上涨趋势和成交量稳定，以及它们所处行业的增

新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台：

<

BigQuant 开始使用

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快速创建一个量化策略

1. 注册/登录 [BigQuant](https

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

策略介绍

该策略是一个质量投资策略，即基于公司质量指标选择股票

在这里，我们将质量因子（score）定义为盈利能力（Profitability） + 成长性（Growth） + 安全性（Safety）

• 盈利能力指标由资产毛利率GPOA，ROE，ROA，资产流动资金比CFOA，毛利率G

策略介绍

该策略是一个典型的事件策略，事件策略和选股策略是有本质上的区别的，事件策略的基本思想是，对于特定的股票，什么时候该买，什么时候该卖，本文介绍了一种基于MACD指标的事件策略

具体来说，MACD包括三个指标：

• MACD（平滑异同移动平均线）：MACD线是短期指数移动平均线（通

实盘整体流程

1.开通BigQuant合作券商账户（指定二维码开通享手续费优惠），并申请实盘、绑定实盘资金账号。

2.设置对应实盘资金账号的实盘策略，创建计划交易信号（实盘申请通过后：用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略）。

3.创建实盘访问凭证，获取对应访问凭证的密

信达证券简介

信达证券（证券代码“601059”）总部位于北京市，公司实控人为中央汇金，具备证券经纪；证券投资咨询；与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问；证券承销与保荐；证券自营；证券资产管理；融资融券；代销金融产品；证券投资基金销售；证券公司为期货公司提供中间介绍业务资格。公司在

版本日志

• 3.1 2024-04-19
• 3.0 2024-04-07

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https://bigquant.com/codesharev3/d0efb88d-5d91-407a-904b-2bf716947c6a

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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

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

湘财证券开通账户

==没有湘财证券账号的，请扫下方二维码开户==

湘财证券实盘权限开通

1. **湘财

策略介绍

本策略AI算法来预测股票的未来表现，并进行排序。这里使用算法StockRanker，BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法，专门用于量化选股排序学习，通过在多个因子/特征的数据上训练，旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。

策略思想

BigQuant进行实时交易

实时交易区别于我们的日频模拟交易，实时交易会根据实时行情变化产生即时交易信号并在对应的柜台进行撮合成交。实时交易策略在策略名称后跟有【==实时==】标签，日频策略没有。

实时交易的基本流程如下

1.绑定交易账户

2.编写策略-提交实时任务

3.观察策

策略介绍

该策略是一个TALIB指标选股策略

买入条件是（1）今日开盘价大于昨日收盘价；（2）5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票

买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日卖出。

策略流程

1. 股票过滤：剔除ST、停牌股、北交所
2. 筛选条件：上市天数大

当我们在用可视化模块构建日频策略的时候，如果想添加日内的执行逻辑，例如高开两个点买入，或者在日内指定时间买入，应该如何修改代码呢？\n实际上，我们只需要读取日频策略的调仓数据，然后调用这个数据接入日内回测即可，下面以平台内置的Stockranker可视化模板策略为例，讲解如何实现日内执行逻辑。

策略介绍

• 在 102 中我们使用了 [仓位分配](https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-HVwrgP4J1A#h-%E4%BB%93%E4%BD%

策略介绍

本策略基于 BigQuant 平台的 StockRanker 排序学习算法，通过机器学习方法预测股票在未来一段时间内的相对表现，并对股票进行横截面排序，从而构建可交易的股票组合。

StockRanker 是 BigQuant 自研的一种 **Learning to Rank

1. 策略定位与适用场景

本策略为两融信用账户下的配对交易（Pairs Trading）/统计套利策略。通过同时交易两只高度相关或同一行业的股票（示例：601328.SH 与 601998.SH），在它们的相对价格出现短期偏离时进行多空对冲交易，目标是获取价差均值回归带来的收