策略原理

行业轮动策略是一种量化交易策略，它依赖于在不同行业之间进行资金分配，以期捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。

本策略是曾经在社区里

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

策略概述

本策略是一个简单的趋势跟踪策略，主要思想是：

• 判断趋势：通过计算一段时间内的 Tick 价格的移动平均线（MA），来判断当前价格是高于还是低于平均水平。
• 跟随趋势：当价格高于移动平均线时，我们认为处于上涨趋势，就买入股票；当价格低于移动平均线时，我们

万和证券简介

万和证券股份有限公司是一家拥有证券经纪、证券自营、证券投资咨询、融资融券、证券投资基金销售、证券资产管理、代销金融产品、证券承销与保荐、与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问等各类业务资格的综合类券商。

万和证券开户

1. 扫码开通万和证券账号（通过此开通的账号方可

策略介绍

巴菲特（Warren Buffett）的投资理念以“价值投资”为核心，强调长期持有优质公司股票，通过复利增长实现财富积累。本策略主要关注公司的账面价值、估值和盈利质量，以确保投资组合具备长期稳定的回报。

策略概述

本策略基于三个主要财务因子构建评分体系，分别是账面价值（B

策略简介

本策略名称叫空中花园策略，是一个比较经典的日内交易策略。网上有大量的材料，感兴趣的可以搜索下。

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策略思想

隔夜跳

国金证券简介

国金证券股份有限公司，1990年12月成立，335亿元市值，超5000人公司员工人数，8家分公司、75家证券营业部、分布全国24个省市，经营范围包括证券经纪、证券自营、承销与保荐、资产管理投资咨询、财务顾问业务等。(数据日期:2024年4季度)

国金证券开通账户

==

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

策略介绍

本策略是根据新国九条进行改良的新版微盘策略从而更好筛选需要的股票。

自从2024年新国九条出来后，小市值策略逐渐失效，部分小票退市概率变大，我们先看看国九条中关于股票ST的内容：

可能影响股票被ST或退市的关键因子，这些因子可以作为投资者避免潜在风险的参考：

1、分红情况：如

引言

最近上传了一个新版的随机森林模块，大家可以尝试使用一下。

策略思想

因子和标签选取

![](/wiki/api/a

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%

什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派，对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域，但由于它的通俗易用，均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线（MA）。移动平均线是个什么

BigQuant 开始使用

BigQuant 导航

快速创建一个量化策略

1. 注册/登录 [BigQuant](https

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

导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

IContext API 文档

IContext 接口类定义了 BigQuant AI 量化平台回测与交易引擎 bigtrader 策略 context 的抽象方法。StrategyContext 会继承 IContext，并实现具体的回测/实盘环境下的 context。 用

介绍

• 本地上传csv文件并读取
• 和其他数据联合使用

实现

dai处理文件

• 生成一个csv文件作为测试，包括日期、股票代码、当日涨跌幅。
• 使用dai直接操作csv，如果是本地csv文件则直接拖拽至资源管理器。

![](/wiki/api/attachme

基本面分析简介

我们先来看一个量化交易策略在本平台的回测曲线和回测数据，该策略在三年期的年化收益率是24.84%，最大回撤为42个点（在2024年初出现严重回撤）。总体来说，这个策略总体是一个正收益系统的策略，但在某些时间阶段出现了大幅波动甚至严重回撤现象。

![](/wiki/api/

策略介绍

• 美国《旧金山纪事报》曾做过大猩猩选股实验，让大猩猩独写有股票代码的纸板投标，投中一个代码就意味着选中一只股票，用此方法让大猩猩挑选出5只股票。然后，用大猩猩挑选的股票组合与《华尔街日报》8位知名分析师精心计算分析挑选的5只股票相比较，在持有一段时间之后，大猩猩随机抽取购买的股票

一、定义

在量化投资领域，数据是任何代码的底层架构，模型训练、策略运行都依赖于对应的数据。BigQuant 平台的模拟交易每天会基于策略所需的数据运行策略代码，最终产生下一个交易日的买卖信息。这种工作方式需要保证模拟交易运行前，其依赖的数据需要准备好。如果数据没有准备好会导致当日模拟交易运行结

绩效截图

我们先来看一个策略回测曲线，年化12.4%，最大回撤18个点，交易不是特别频繁，但总体是一个正收益系统的策略

这就是一个配对

绩效截图

我们先来看一个策略回测曲线，年化12.4%，最大回撤18个点，交易不是特别频繁，但总体是一个正收益系统的策略

这就是一个配对

绩效截图

我们先来看一个策略回测曲线，年化12.4%，最大回撤18个点，交易不是特别频繁，但总体是一个正收益系统的策略

这就是一个配对

导语

在之前的版本里，很多用户喜欢开发每日换仓、仓位集中度高的AI StockRanker策略，无需编写sql代码，因此本教程给出这样的一个策略实现，方便用户在此基础上根据自己需求调整策略。

本策略绩效

本策略年化收益74%，夏普比率2.5，最大回撤不到-8.5%，整体绩效不错

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