作者:woshisilvio （全文共913字，阅读约需2分钟）

市场究竟有没有真正的alpha?

笔者一直疑惑的一点就是 我们的模型每天这样选股，赚钱的效应究竟是随机的，还是可控?

模型有没有真正的学到市场中的规律，挖掘到了alpha? 靠AI模型 来赚钱 究竟靠不靠谱？

对于

20 日上涨规律能否提升胜率？

在大量历史回测中可以看到，股票在突破并站稳短期均线（如 20 日线）后，未来一段时间出现延续上涨的概率确实高于随机水平。\n这类趋势增强现象在国内外市场都反复被验证，因此成为许多量化策略的基础“因子”。

不过——\n真正能长期稳定赚钱的，并不是

1. 先说结论

我只是跟 QuantAgent 聊了几句天、每次加一两个小条件，结果最后跑出来的回测年化收益率 60%+。 过程比点外卖还简单——点开对话框、打字、回车、等几秒钟。

2. Quant Agent 是啥？

可以把它想象成一个会写代码、会调数据、还懂交易策略的“量化机器人”。

这个策略是一个基于沪深300成分股的 月度涨幅排名选股策略，其目标是通过选取表现最好的股票来构建一个组合，并根据股票在当月表现的变化进行动态调整。以下是对这个策略的详细解读：

1. 涨幅统计和排名

时间范围：每月的前 3 个交易日（按交易日历计算，而非自然日）进行涨幅统计。也就是说，策略首先关

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Meetup延期至8月5日

在本期的问题需要开发新的模块，为了能让大家更好的使用，Meetup延期至下周四，待新模块完成后连同使用方法一并给出。还有问题的小伙伴可以继续提！

期货策略上新

基于动量因子的商品期货多空对冲策略

表达式引擎

各位宽粉，大家好！ 明日（6月23日）平台升级：

• 6月23日平台的模拟/实盘交易更新将延迟，数据将在第二个交易日开盘前更新。
• BigQuant平台及XBigQuant实盘可正常使用。
• 微信/QQ客服正常提供在线服务。

如未添加微信客服小Q，请扫描以下二维码添加：

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2021年7月30日21:00至2021年8月1日24:00，BigQuant将会进行扩容升级，届时可能会影响平台正常使用，如有疑问可联系客服小Q。

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时间

今晚（7月5日）22:00-24:00

升级内容

平台将升级存储功能，届时平台将不可使用，请大家合理安排开发策略时间，感谢您的支持！

介绍

欢迎来到BigQuant。BigQuant是一个基于Web的平台和社区。作为一个平台，它是一个开发和测试交易算法的平台。作为一个社区，它是一个结识其他策略开发者，并分享算法、工具、想法、策略和投资经验的社区。在访问和使用BigQuant，包括社区其他成员的策略和知识的同时，请遵守以下使

BigQuant是一个平台，也是一个社区。作为一个平台，它是一个开发和测试交易算法的平台。作为一个社区，它是一个结识其他策略开发者，并分享算法、工具、想法、策略和投资经验的社区。在访问和使用BigQuant，包括社区其他成员的策略和知识的同时，请遵守以下使用条款。

BigQuant (“宽邦”，“

春节期间平台将会升级，届时可能会影响使用，升级内容如下： 1.平台存储和计算资源升级 2.平台资源管理优化 3.平台稳定性优化 4.2月4日停机维护，平台将不可使用

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1.总则

1.1.BigQuant服务平台的各版本、各客户端（包括但不限于电脑端、移动智能终端、车载端等的应用程序、网页、供第三方网站和应用程序使用的软件开发工具包（SDK）和应用程序编程接口（API）以及不断创新研发的产品及服务）中，开发环境的数据由成都宽邦科技有限公司授权使用，

BigQuant平台计划于2021年10月02日18:00 至2021年 4月03日18:00期间进行常规维护，可能会影响策略开发运行，请大家知悉！

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

前言

感谢BQ-小Q送的礼物，礼物已经收到拉，一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。

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背景

平台提供了港股和美股的行情数据，本文介绍如何基于港股和美股来实现stockranker多因子选股策略

策略实现

港股和美股需要用bigtrader的自定义数据回测功能来实现。

bigtrader使用我们传给它的行情数据来进行撮合回测，行情数据需要有date, instrum

1.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=68076

选择进入主升浪的股票进入股票池；

用多因子策略；

策略介绍

小市值策略是一种经典的量化投资策略，旨在通过筛选市值较小的股票，并根据市值对股票进行排序，选取市值最小的一部分股票进行投资。这种策略基于小市值股票在某些市场条件下可能具有较高的增长潜力和投资回报率。

策略背景

小市值策略的理论基础可以追溯到Fama-French三因素模

在我们找到一堆因子后，下一步就是把这些因子打好标，丢入模型，让模型去寻找因子和标签的映射规律。

标签就是你要解决的问题，标签应该是和因子强相关的。随意的打标会增加模型预测的难度，而过于傻瓜的打标会限制因子的发挥。

普遍做法：n个周期后的收益率作为标签

普遍做法是用n个周期后的收益率作为标

from collections import deque
import pandas as pd
import math

def initialize(context):
    # 策略参数
    g.security = "513310.SS"  # 替换为您的标的

新建一个可视化AI选股策略，如下图所示：

在训练集流程中的缺失数据处理模块m13前加入模块“去除退市股”、“过滤市场”、“过滤st股票”(从“用户模块”——“共享模块”中找到并拖入画布)即可实现相应的过滤功能；

在验证集流程中的缺失数据处理模块m14前加入模块“去除退市股”、“过滤市场”、“选取

在金融科技高速发展的 2025 年，随着量化交易、智能投顾等应用场景的爆发式增长，A 股实时行情数据 API 的选择成为开发者与金融机构的核心竞争力。面对市场上参差不齐的解决方案，iTick凭借其免费、实时、易用、易对接、品类丰富的独特优势，成为 2025 年 A 股实时行情数据 A

https://bigquant.com/codesharev2/49b30f30-c460-4051-8ef1-22b45cce723e

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高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境