简介

我们的模版——可视化AI策略是一个单次训练策略，但实盘的策略需要经过滚动训练的研发验证。

在量化交易中，市场环境具有高度动态性与非平稳性，传统的一次性训练模型难以适应不断变化的市场结构。因此，采用滚动训练（Rolling Window Training）的方式对机器学习或深度学习模

本文档介绍在150-AI选股策略新的策略模版下如何进行滚动训练。

本文是旧文，建议参考最佳实践方法：AI量化策略滚动训练最佳实践

使用方法

创建调优对象

本文是旧文，最佳实践见：160-alpha挖掘大杀器——并行模块tune

前言

M.tune可调节的参数仅限于模块中的参数, 具体用法可参考**[尝试用M.tune写一个滚动训练](https://b

本文是旧文，建议参考最佳实践方法：AI量化策略滚动训练最佳实践

前言

为了进一步加深对M.tune的使用理解，这里我给大家写一篇M.tune的实际应用。我们可以使用它来调参，当然也可以用它来做滚

https://bigquant.com/codesharev3/0661476f-e3bd-4dd4-9c1c-140e3e837839

\n\n回测

在学习的小白，使用了可视化线性策略的模板，使用中产生的学习疑问。

m1-A股基础选股模块 连线 到m2-输入特征模块，这个连线为什么就代表后续会按照m1的逻辑进行筛选呢？

我看连线是相当于把m1的输出结果，作为m2的input_1，但是m2的文档里只是说input_1后续可以继续被调用，没有

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ImportError                          

关于历史数据向前取的天数解释如图，

比如你要算ma10，正常来时这里天10或者超过10的数，回测出来的结果是一样的，

但是当你不断修改这个值，你会发现回测出来的结果一直变化，这就不符合逻辑了\n这让人怎么用啊？

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=

明明是一天调仓一次的，有些股票买入后，也没有遇到跌停卖不出的问题，但是就是没卖出？\n比如这里的话华塑股份，应该要在17号卖出，但是一直没卖出？什么问题啊\n ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=db2f81a6-02d5-40b4-ac16-babc48a6

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

介绍

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

一、引言

1.1 说明

以往的回测中，本平台默认使用的是open和close即开盘价和收盘价作为买卖价格，本平台开发了一种方式，可以让各位投资者自定义买卖价，满足各位投资者的测试需求。

该功能将改变以往的买卖价下单的设置，将按照各位投资者设置的价格进行下单。

为展示该功能的作用，我

\

一、 参数优化的必要性

• 提高策略性能：通过调整参数，可以使策略更好地适应市场或问题的特点，从而提高策略的盈利能力、准确性、效率等关键性能指标。例如，在投资策略中，合适的参数设置可能使收益最大化，同时降低风险。​
• 增强策略稳定性：优化参数有助于减少策略在不同市场条件或

select date, instrument, name, roic_lf, roic_mrq from 
cn_stock_prefactors
where is_hs300
and date = '2025-05-15'
order by roic_lf desc 

1.市场观察和机会发现

近期的A股市场呈现：从估值扩张转向盈利质量

• 政策催化：近期监管层强调 “引导上市公司提升 ROE”，叠加分红新规落地，高股息、高 ROE 的价值型资产吸引力提升。
• 资金行为：北向资金近一月净流入超 300 亿元，重点配

此文档已经过期。最新文档见：BigTrader API 参考

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API接口

策略请求接口

context.order(symbol, volume, limit_

IContext API 文档

IContext 接口类定义了 BigQuant AI 量化平台回测与交易引擎 bigtrader 策略 context 的抽象方法。StrategyContext 会继承 IContext，并实现具体的回测/实盘环境下的 context。 用

📖 文档说明

这个文档是什么

本文档是 BigTrader 量化交易框架的完整 API 类型定义文件（bigtrader.pyi），包含了所有可用的类、方法、枚举和数据结构的详细说明。BigTrader 是 BigQuant 平台的核心交易引擎，支持回测、模拟交易和实

在该日频策略中，逻辑是after_trading里面生成次日交易信号，handle_data里面进行交易执行，按照开盘价格成交。按照改逻辑2月5号收盘1600出信号，应该是在2月6号按照开盘撮合成交，2月6号收盘会有持仓。但是实际运行情况是2月5号出信号，2月6号打印成交并且after_tradin

• ⚠️注意：本文完全由AI自动生成，可能有错误和幻觉，请谨慎使用，见 BigTrader API 参考
  • <https://claude.ai/public/artifacts/1d6b656d-6d72

介绍

• 大模型：cluade sonnet 4
• 提示词：读取 bigtrader 文档 https://bigquant.com/wiki/doc/4ESrglWGeZ ，优化一下这个文档，帮助小白用户和专业用户更好的理解和使用，你有什么建议
• ⚠️注意：本文完全由AI自动生成，

介绍

• 大模型：cluade sonnet 4
• 提示词：读取 bigtrader 文档 https://bigquant.com/wiki/doc/4ESrglWGeZ ，生成讲解
• ⚠️注意：本文完全由AI自动生成，可能有错误和幻觉，请谨慎使用，见 [BigTrader API

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全部代码如下：

from bigmodule import M

<aistudiograph>

@param(id="m3", n

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m9", name="run")
def m9_run_bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
    # Py

旧版有一份文档，但过时了，代码不可用：设置交易费率和价格