1.引言

在量化投资领域，概念因子已从市场现象演变为系统性策略工具。从 2024 年 AI 芯片龙头寒武纪 387% 的涨幅，到低空经济概念板块 2300 亿元的资金净流入，概念因子正在重塑 A 股市场的盈利逻辑。我们构建策略的核心，在于将产业趋势的确定性转化为可量化的投资机会。

1.

文章目标

给出一个保存自己创建的数据列表的示例贴。

数据

本文所展示的数据列表如下：

\

数据生成与筛选

利用可

因子研究

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已

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

操作符

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

本文主要介绍股票的实时交易策略如何实现自动化实盘下单。当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，文末提供的脚本只支持单一实时策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请复制脚本分开运行，略微错开下单时间即可。

实时策略的实盘交易流程

1、在宽邦科技的bigquant平台上开发实时

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

策略绩效

\

策略思想

策略的核心是捕获 “方差溢价”，即市场中虚值看跌期权的隐含波动率（IV）会系统性高于未来实际实现的波动率

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

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

介绍

• 构建和管理自己的数据与因子
• 分享到策略社区并保护核心逻辑
• 支持数据付费订阅
• 支持他人克隆策略，每日获取信号

技术方案

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=be72745b-dff3-4d11-918a-0dec5f5

使用流程

1. 编写计算程序，并将其提交为任务；
2. 选择任务类型，例如数据任务、因子任务等，接着指定任务的相关参数，例如任务的执行时间等；
3. 在任务管理界面查看任务的执行状态，如果任务执行成功，您可以查看任务的执行结果。

![](/wiki/api/attachment

BigModule

bigmodule模块是由Python语言编写的，主要是在可视化线性策略中使用的可视化部件，可以将繁杂的代码进行封装，而只把输入和输出暴露给使用者，这样用户就无需关心模块的内部实现，而只需提供相应的数据，便可以获得想要的结果。

由此一来，大大降低

📖 文档说明

这个文档是什么

本文档是 BigTrader 量化交易框架的完整 API 类型定义文件（bigtrader.pyi），包含了所有可用的类、方法、枚举和数据结构的详细说明。BigTrader 是 BigQuant 平台的核心交易引擎，支持回测、模拟交易和实

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

实时交易策略

1.选择感兴趣的股票实时交易模板（详见模板），点击【克隆】复制对应策略至策略编写页面；

1）运行代码：点击右上角的【全部运行】，看代码运行结果是否报错

2）提交模拟：点击右上的【提交模拟】，进行实时任务提交

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

在BigQuant上，您可以对接期货公司进行期货实时交易，当前实盘仅支持日内（实时）交易策略！大致流程如下：

1.在BigQuant上构建实时期货策略。

2.开通申万宏源期货账号。

3.在BigQuant上绑定期货账号。

4.添加实盘策略并设置条件后开始交易。

这里，默认您

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

本文介绍量化因子三种常见的处理方式，分别为：

• 标准化处理
• 极值处理
• 中性化处理

这三种数据处理方式，都是截面处理，即当天全市场5000之票做预处理，不涉及时序数据。

标准化处理

把当天的因子值按均值为0，标准差为1进行标准化处理

c_normalize(mkt) as

策略介绍

本策略选取60日成交量与收盘价相关性作为因子，观察了进行股票筛选之后等权持股10只，持仓5天的策略表现。量价因子是投资中常见的一种因子，结合了交易量（量）和价格行为（价）的信息来预测股票的未来表现，盈利逻辑主要基于以下几点：

1. 交易量的信号作用：交易量是市场活跃度的

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

两个“输入特征（DAI SQL）”模块，分别从两个数据表提取数据，之后可以共同连接一个新的“输入特征（DAI SQL）”模块，做到数据连接的功能

我们来看一个具体的例子，在下面这个例子中：

• m1模块的作用是从cn_stock_prefactors表中提取出pe_ttm

BigQuant的DAI数据平台提供了许多字段运算的表达式函数，完整的函数在这个文档（DAI SQL 函数列表），我们这篇文档总结了一些常见的表达式

1. DAI数据平台表达式函数

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