【平台使用】bigmodule计算出的RSI指标和dai查询的不一致问题
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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
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api接口来平台的代码整理,原理是读取bigquant的模拟测试信号,下单,可以完美的对接qmt交易
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影响策略效果的因子有很多,每个人所选择的因子也各有不同,选取因子后,如何分析数据,找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分,本文介绍,如何简化数据分析的工作:数据标准化处理
举例说明:
当天收益因子:5000支票,可能会有1000+个不同的值,如:1
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老师们好:
策略回测时发现,通过select close from cn_stock_prefactors获取的收盘价是后复权价格,但是context.order_value(stock, 100000)下单后,通过**context.get_positions()\[stock\
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学习按照某券商的研究报告复现日内策略,编写好以后取不到1分的数据,具体代码如下:
[https://bigquant.com/codesharev3/669be142-fa8c-47a5-88ec-5aa1dd9c96a6](https://bigquant.com/codesharev3/669
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select* from cn_stock_factors_ta a where a.instrument = '000001.SZ' and a.date > today() - 15
│ date │ instrument │ sma_
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请教个数据筛选的问题, 我需要把右边gui的选股逻辑转成左边的sql。 发现gui里面的 指数成分 不选的话, 和我写的sql最后回测一致,但是
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本篇主要讲述如何获取BigQuant平台模拟交易信号,并将信号通过本地原生Python API (xtquant)将每日交易信号提交到国金QMT终端,进行实盘交易。
(还没有国金账号? 开户链接)
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import dai import pandas as pd import numpy as np
# -----------------------财务指标----------------------- # A3:=FINANCE(7)<1600000
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高位成交因子是指个股在高位和低位成交的密集水平体现。高位成交较多的个股,交易行为中存在羊群效应,容易导致局部价格高估,而在未来呈现反转效应。反之,如果个股低位成交较多,存在低位加仓的现象,未来价格有较大上行空间。
高位成交因子计算公式如下:
 Cell In[13], line 62 **[45](vscode-note
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—— 揭秘风格因子收益预测\n❓ 为什么大盘震荡时有人持续盈利?\n❓ 价值/成长/动量因子轮动背后的规律是什么?\n❓ 如何用数据科学预判风格切换信号?
直播回放:[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l
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本文分享一个长期正收益的成长因子选股策略,以及分享如何在bigquant平台上利用M.tune工具进行不同参数的任务并发,统计并发运行结果,再寻找较优绩效的参数组合。

def m9_run_bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
# Py
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