最近突发奇想，一家公司有能力发行可转债，那这家公司天然是一家基本面还不错的公司，交易所赋予它发债的权限就帮我们筛选了股票池。因此，如果我们以此为股票池，结合一些换手率、成长性、市值进行打分，选择得分靠前的股票构建投资组合应该可以长期盈利。我们先看看回测绩效。

回测绩效

从16年到26年，回

加密资产市场的高波动特性，是 AI 量化策略发挥收益优势的典型场景。如何将传统均线策略与数据工程、回测体系结合，搭建可复用、可迭代的 AI 量化策略？本文基于通用 AI 量化开发范式，拆解加密资产量化交易从数据接入到策略优化的完整流程，附可直接运行的代码示例。

一、核心技术痛点：数据层制约

在瞬息万变的股市中，许多散户朋友常常感到迷茫：为什么自己总是追涨杀跌，辛苦赚来的钱转眼就亏了回去？是不是缺少一套稳定可靠的盈利模式？如果你也有同样的困惑，那么今天这个方法，你一定要把它牢牢刻在自己的骨子里。

最近看到很多朋友都在亏钱，深感普通散户在这个市场生存不易，所以今天，我决定将一个压箱底的秘

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。

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BigQuant SDK 支持 Windows、Linux 和 macOS。我们建议在 [Python 3.1

行业从业者进行美股量化研究时，往往需要兼顾两个维度：历史数据的稳定性与实时行情的连贯性。无论是策略回测、指标验证，还是模型监控，如果底层数据结构不统一，后续的分析链条都会受到影响。

虽然 API 对接逻辑简洁，但真正的挑战在于——让数据结构既可自动化调用，又能长期复用。

需求背景：模型需要“新鲜”的燃料 在BigQuant上跑AI模型，大家都知道“数据喂养”的重要性。但在实盘阶段，离线训练好的模型如果吃不到“热乎”的实时数据，预测能力就会大打折扣。很多量化团队在工程化落地时，卡在了实时数据流（Streaming Data）的接入上。

**痛点分析：高并发下

使用 bigtrader 提交实时模拟交易时提供的是原始的tick数据，虽然我们支持tick实时策略，但是有相当一部分交易者以中低频策略为主(也包括我自己)，这篇帖子的目的是为那些中低频交易者提供获取实时分钟k的解决方案。

核心逻辑设计

为了与主流行情软件（文华、快期、主流数据库）

你的手机在更新，华尔街的收割机也是

你手中的智能手机，从早期的诺基亚砖头机到折叠屏，再到如今内置端侧AI的智慧终端，迭代速度令人窒息。而在曼哈顿下城的钢筋丛林里，华尔街量化基金的进化速度有过之而无不及。很多试图求职量化的年轻人仍以为这只是某种高深莫测的“黑科技”，但本质上，这是一场关

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

我们通常认为，股市里真正的大师，必然是心思缜密、高深莫测的形象。然而，现实却恰恰相反——那些能够持续赚取巨额财富的顶尖高手，往往都展现出一种孩童般的纯粹与直接。这究竟是为什么呢？

核心洞察：复杂之后的简单

首先要明确，这种“简单”并非天真或无知。它是一种历经万千复杂、洞悉事物本质后，最终

1. 策略概览

本策略是一套A股量化多因子选股方案：在沪深300与中证500成分范围内，先进行可交易性与基础质量过滤，再使用多个具备明确经济含义的因子构建特征，采用滚动训练的 Lasso 回归模型预测未来10个交易日收益，并据此排序选择Top股票构建组合，按固定节奏调仓。

import dai的时候，调试报了下面这个错误

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• File "_pydevd_bundle/pydevd_cython.pyx", line 1343, in _pydevd_bundle.pydevd_cython.P

引言：为何多数人在股市中难以稳定盈利？

许多投资者都面临一个共同的困境：时赚时亏，收益极不稳定，常常被情绪左右，不断寻找那个能一夜暴富的“秘密公式”。然而，现实是残酷的。真正的稳定盈利，并非源于某种复杂的绝技，而是来自于日复一日地践行几个简单、基础却极其强大的纪律性习惯。本文将为你揭示高手

开篇引言\n上周的深度探讨引发了很多同行对“自然语言生成代码”效率的讨论。今天，我不谈理论，直接展示一个完整案例：如何将一段清晰的策略文本，变成在QMT中真实运行的、带有回测结果的趋势跟踪策略。整个过程，就像为你的想法配备了一位精通QMT API的即时翻译。

第一步：策略构思——用

在量化交易中，你也许已经习惯分析历史数据，但当策略真正走向实盘，**“实时行情延迟”**往往成为策略表现与回测差距的关键来源。那么，如何有效地接入实时外汇数据，让模型能够即时响应市场变化？这正是本文希望与你一起探讨的话题。

实时数据的价值：从研究走向交易

对任何策略开发者来说，外汇市场的

在AI量化策略的落地过程中，数据获取往往占据了工程量的40%以上。尤其是涉及到跨境金融市场时，异构的数据源、不稳定的网络环境，往往会让原本完美的策略在实盘中大打折扣。传统的Request-Response模式在高频Tick数据面前显得捉襟见肘，不仅吞吐量上不去，还容易造成数据包的丢失（Packet

打破关于“快”的认知幻觉

在很多散户投资者的眼中，量化交易就像是一个开了挂的“网速流”玩家：靠着昂贵的服务器、极速的交易通道，在毫秒级的时间差里收割利润。评论区里充斥着“量化就是靠速度割韭菜”的怨气，这种声音在真正的专业投资者看来，简直是“毛缝里扔炸弹——气死人”。

我必须说一句非

引言：为何你总被“收割”？

你是否也经历过，眼看某只股票涨势喜人，自己信心满满地追进去，结果却在一分钟内风云突变，从浮盈变成巨亏？

如果你觉得这似曾相识，那么上周五尾盘发生的一幕可能就是你痛苦的重演。以平安为代表的数支跨年热门股，在短短一分钟内，股价从暴涨10%被直接砸到暴跌10%。这次

本文档为1月24日上海私享会线下分享会代码， 因子自动更新框架（持续迭代）

高频因子投研工具包介绍：

1. 高频因子历史高速计算/存表
2. 高频因子每日批量更新
3. 高频因子入库
4. 高频因子分析
5. 不同类型高频因子快速计算

\

视频回放：

[1月24日：

在训练量化模型时，最消磨热情的不是调参，而是数据预处理。A股数据源是一个格式，美股又是另一个格式，外汇更是乱七八糟。最近我在重构我的数据管道（Pipeline），目标是实现：源头统一，逻辑解耦。

遇到的工程难题 之前为了获取全球市场数据，我对接了三四个不同的API。结果就是代码里充满了大量的 if

引言：为什么你总是卖飞或坐“过山车”？

在股票投资中，在我接触的投资者中，有一个普遍现象：买点掌握得很好，卖点却一塌糊涂，导致利润大幅回吐，如同坐上了一趟“过山车”。

你是否也遇到过同样的问题？看着账户里的浮盈一天天减少，却不知道何时才是离场的最佳时机？

别担心，本文将为你介绍五种简单

引言:

你是否经常遇到这样的事：一支股票横盘一个月纹丝不动，突然某天放量大涨，你以为终于要“吃肉”了，抓紧跟进。结果，紧接着就是连续三四天的阴线重挫，股价形成一个“A”字形态。这时你便陷入两难：割肉吧，怕踏空后面的反弹；拿着吧，又怕股价重新跌回起点。

但你不知道的是，这种走势很可能是大牛

引言：为什么散户总是亏钱？

在股市中，许多散户投资者都面临一个共同的困境：频繁追涨杀跌、不停地更换股票，但最终账户依然亏损。问题究竟出在哪里？答案可能在于，大多数人没有掌握主动控制持仓成本的有效方法。

其实，机构交易员们普遍使用一种策略来持续优化成本，它可能是散户扭转局面的唯一“法宝”—

在变幻莫测的金融市场中，无数投资者终其一生都在寻找那个能预测未来的“圣杯”：一个完美的交易信号，一个能精准捕捉市场脉搏的技术指标。我们沉迷于复杂的图表、研究各种理论，希望找到一种确定性。但这种追寻往往伴随着困惑与挫败。

如果告诉你，那些我们深信不疑、看起来高深莫测的趋势指标，其预测的准确率，可能还

最近也在一些论坛和知乎以及生活中的一些朋友聊了很多，主要还是对于这几年ai爆炸发展带来的一些影响，也产生了一些思考,这篇文章还是基于上次第一个样例写的，这两天我也在测试更复杂的情况，大家感兴趣的话可以关注一下。

TL;DR（太长不看版）：

实测表明，基于agent的策略生成工具能