历史数据向前取的天数取值不同，比如100/200/500/600时，策略的收益都不一样？这是什么原因？\n这个参数到底有什么影响，比如下面策略，我只是算一下250天中涨停的天数，实际上都没有用到天数，但是历史数据向前取的天数取值不同，策略的收益却不同，

当我注释掉计算涨停天数的代码，就不会影响到策

https://bigquant.com/codesharev3/96e0f12c-6511-4d44-97b0-8d9a78b2da89

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直接复制的策略，但是跑出来还是nan

[https://bigquant.com/codesharev3/b72507a1-561c-4137-b

下面代码获取某只股票（300676.SZ，或者是其他任意股票），运行得到结果都是nan。

是我的代码有问题，还是数据库没有均线数据？

########获取股票20日均线价格####################
import dai
import pandas as p

pandasql这个包挺好用的，可以用SQL分析操作DataFrame，但没有预装。尝试在AIStudio里用安装，成功安装了，但不知道为什么还是无法import

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=383458ac-a703-48b6-bbfb-826c

希望可以在画布中对使用的模块进行rename，这样之后自己回看策略时可以一目了然。

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ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 3 **[1](vscode-notebook-cel

请教下面这个函数，是只在指定的调仓日（例如每个季度的第一天）才会调用这个函数？还是每天都会调用这个函数？

def m5_handle_data_bigquant_run(context, data):

如果只在调仓日才会调用这个函数，那么突发事件（例如突然大跌），怎么

import jqdata

def initialize(context):

# 定义均线周期

context.ma5_period = 5

context.ma10_period = 10

context.ma3_period = 3

def handle_data(c

在根据情绪选股时，我们经常会参考股票的涨停时间，有无存在炸板情况和涨停封单，主观上认为涨停早的，不存在炸板的，涨停封单量大的比较好。那么在bigquant里面有无可能构建出来这种因子呢，如果可以的话，能否说下思路？如果目前不支持的话，未来有无可能支持？

在输入特征中输入模式种选择“SQL”，SQL特征中写下相关代码（见下方代码块所示），运行整个代码块之后，得到如标题错误信息。该问题应该是一个基础问题，但就是不知道哪里出错了，目前因无法连接github，无法生成分享链接，请各位大神指教，谢谢！

错误信息如下：

• [2025-01-02 2

from bigmodule import M

<aistudiograph>

@param(id="m2", name="initialize")

def m2_initialize_bigquant_run(context): from bigtrader.finance.comm

我读取圣邦股份（300661.SZ）20250408的利润数据，其中有以下差异：

net_profit_to_parent_deducted_mrq（单季度扣非归母净利润）：BigQuant：90433851.83999999，tushare/wind：90497960.78；

net_prof

和雪球，tushare的数据差异很大。而且有很多值是-1

183 871396.BJ 2.094511e+09 -1.000000 228 873593.BJ 6.104

Exception: No benchmark '000300.SH' data between '2025-04-18' ~ '2025-04-20'

我在可视化里面编写好策略，回测模块是m8，然后设立目标函数，计划取m8的收益率和回撤数据计算目标函数。但发现参数在变化，在回测数据一直没变，自己判断是因为调的参数是持仓数量和天数，但这两个在初始化模块只运行一次，所以后面参数值变化了也没有变，请教大神应该怎么改才可以实现参数更换后，回测的数据也同步更

def m3_initialize_bigquant_run(context):
    # # 加载预测数据
    from bigtrader.finance.commission import PerContract
    # 0.000023, 0.00012, 0.

贵州茅台近一年收益是-7，还是-3。智能体生成的策略，基准收益是对的，累计收益是错的。

[https://bigquant.com/codesharev3/4fcfd000-1944-4773-ab71-681187ad6a3c](https://bigquant.com/codesharev3/

在bigquant平台可视化那个模块加的呀，训练集的实际参数可以，就是测试集不行。我尝试了test_data和eval_data都不行诶

大田老师上课不是提到可以用之前特朗普1.0的时候那个关税政策做分析，然后来预测这一次的关税政策效应嘛，然后我就想用去上一次的数据做一个政策分析，请问有没有什么推荐的策略和数据呢？

复现了4个因子平台的因子，收益都与因子平台的收益相差太多。

复现思路：因子一致，回测时间一致，持仓股票数量500只，score ASC、DESC都可以试试。

老师也可以不复现这四个因子，因子平台上的随便一个都行，看看能不能复现：因子平台上年化20%，复现17%，我认为就是OK的。但是差的太多。