平台的vscode好像无法设置断点进行调试。

1. 市场观察和机会发现

很多“纯小盘”或“纯价值”策略容易遇到两类问题：\n1）价值陷阱：估值便宜但基本面变差，股价继续下跌；\n2）行业偏置：长期收益其实来自行业押注（例如价值偏金融/周期），一旦行业风格切换，策略波动放大。

因此更实用的思路是：

用**质量因

基于LangChain + LangGraph的多智能体辩论系统

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/f068f43a-926c-4ce2-88f1-2b2c936ffbd3](https://bigquant.com/biga

略微出手就是一个做空无敌，稍作修改就感觉比一些研报的多空收益要好。但是可笑的是我完全是用的日频数据。感觉研报都在水工作内容。

以下两张图都不包含涨停或者跌停板。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=84c912c5-0b4d-4373-9654-3

债市小市值策略

1. 回测结果

2. 策略简介

以“低价格、低溢价率、低余额”为核心筛选可转债标的，通过15只均等分散持仓

{{pro}}

[https://bigquant.com/codesharev3/f2067f57-5788-4bae-b0f2-acd3f613c0ff](https://bigquant.com/codesharev3/f2067f57-5788-4bae-b0f2-

在外汇量化研究与交易落地过程中，数据质量引发的策略失效是高频痛点。某量化团队的实战案例具有典型性：其耗时 6 个月构建的趋势跟踪策略，回测阶段夏普比率稳定在 1.8，风控指标完全达标，但实盘上线首月即出现超预期亏损。经全链路排查确认，问题根源在于所使用的 API 存在数据链路割裂 —— 历史回测数据

引言：当今市场的无形之手

你是否曾感到困惑，为何数千只股票会毫无征兆地集体上涨或下跌？你是否曾觉得，市场的波动背后似乎有一只无形的手在精准地操控着节奏？

这种行为并非随机，在很大程度上，它是由“量化交易”的内在逻辑所驱动的。这些高速运行的算法模型，已经成为影响市场最深刻的力量。

本文旨

AI智群协同，量化交易新纪元——LangChain × LangGraph 驱动的高效决策引擎

告别传统单一模型策略，迎接多智能体协同作战的交易时代！我们基于 LangChain + LangGraph 架构，打造下一代AI智能体交易系统，通过分工、协作与博弈，实现全流程量化决策升

https://bigquant.com/codesharev3/79b17590-c17d-4522-b900-a833a1882768

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回測

夏普值（Sharpe Ratio）

夏普值= (R_p - R_f ) / sigma_p

回測: 2020-

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):

https://bigquant.com/codesharev3/4ccbc6f2-6d07-4d3f-98a6-96d70fb04948

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引言：摆脱亏损循环，实现交易生涯的真正转折

你是否也陷入了A股市场中频繁操作、持续亏损的怪圈？今天，我们将探讨一个真正高级的话题，它可能成为你交易生涯的转折点。这个秘密无关复杂的指标或内幕消息，而在于两个字——“开窍”。

不开窍，你只能被市场无情地玩弄；一旦开窍，你才能真正洞悉A股的核心

对于想要进军量化交易的新手来说，股指期货是绕不开的重要标的，而借助金融数据 API 获取实时行情、构建自动化交易系统，更是提升交易效率的核心手段。本文将从基础概念入手，一步步带大家掌握股指期货 API 的使用逻辑，理清关键知识点，完成从数据获取到系统搭建的入门闭环。本文将分享如何使用 iTick A

在“私享会”内部，我们正式推出全新协作型组织——投研团！这是一个围绕具体策略方向组建的兴趣聚合、目标导向型研究小组，旨在帮助每位成员从“单打独斗”走向“团队攻坚”。

什么是投研团？

• 核心定位：以策略为单位的小型协作研究团队
• 组织形式：每个投

想做中证800指增策略，系统卡着不能进行下去了，心烦意乱，有没有大神救一救~~~~

1、多次出现score，系统无法识别该用哪个score

**思路是从中证800股票池，通过约10各因子得分加总AS score,按照score排名，降序取前200只，再在这200只按照score降

https://bigquant.com/codesharev3/0e10a879-cebc-459d-ae3b-bd88dfba3992

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method=1，2, 3

怎么弄的不对呢？

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import dai
df = dai.query("""
    SELE

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）.。

找尋符合條件的股票，P/S, P/E, Profitability YoY, market cap, etc 等條件篩選，並進行擇時投資。

2、在看完从0-1开发量化策略

1、请用自己的话解释什么是量化投资

分析金融市场的信号，透過數學模型演算最佳投資報酬+自动化下單。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

優勢：減少人為情緒擾動，高效處理更多資訊，邏輯回測

劣勢：許多因素並非可以簡單量化，管理、產品。速度也可能帶來風險。模型不一定適合每一個行情。

DataSource

DataSource是bigmodule原生支持的一种泛用数据类型，在底层实现了许多优化机制，以确保数据准确、安全、便捷地传输和使用是。

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导入DataSource

DataSource相关的方法和属性，定义在库 dai 中，通过以下代