我用“策略社区模板+万老师final全动态模板”与BQ的AI智能体编写了“宽指轮动选股策略-250807”，这个策略是针对沪深300、中证500、中证1000成分股股票池的股票，用Stock Ranker模型选股，然后将三个策略封装为三个用户因子表，再将三个因子表构成一个用三大宽基指数进行择时再对应

本文件提供 BigQuant Python API 的使用说明，包括用户管理、策略运行、策略查询等功能。

前置代码（Python）

from bigquant.api import strategy, user, run

\

1 user 模块：用户

一、引言

在 A 股市场中，小盘股往往具备高成长潜力但波动较大，蓝筹股则以稳定分红和低波动为特征。如何平衡两类资产的风险与收益，是许多投资者关注的核心问题。本文分享一套量化策略 —— 通过混合小盘股与蓝筹股的股票池，结合组合优化动态调整权重，在控制不确定性风险的同时，捕捉不同市场环境下

一、作业结论：

1、作业任务：通过将dai 函数喂给模型，让模型按照里面的算式构建因子，会形成越来越复杂的因子

2、作业结果：通过很普通的话术，一步步训练“模型”形成的因子，一步步走向构建复杂因子的方向，一步步从极大负收益可以调试到接近正收益。

二、作业过程：

1、先是按照老师的方法，在ge

手工通过大模型挖掘因子

一、改为deepseek API

二、因子挖掘

user = """
日期为2022-01-01到2024-01-01
我想做一个能够反应量价关系和个股财务情况相关的因子
"""

{
    "Thought": "为了

感谢万老师，这堂课收获非浅。无论是滚动训练框架，还是scikit-learn等知识的扩展，都对我的量化学习直到了非常大的启迪作用。

坦率讲，对平台和代码都还是半生不熟的情况下，这个作业的过程，就是一个非常高效的学习过程。

1、先试着补全一个线性模型。

首先拟定了五个常见因子，简化起见都是用

除了回测模块可以使用TWAP和VWAP外，平台数据库有直接获取TWAP和VWAP的方法吗？（老版本的bar1d_wap_CN_STOCK_A_adj表好像没有了）

实现了 ：

xgboost 和 stockrank 的策略。以及 超参测试

相同因子的情况下， stockrank 要比 xgboost 更好些。

实现 ：\nxgboost 的策略\n\n因子设计

c_pct_rank(dividend_yield_ratio)

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

基于随机森林模板，选了37个因子根据随机森林重要性排序。

保留前面9个最重要的因子，结果如下

![](/w

1.安装SDK（内测中）

联系工作人员申请成功后，将安装文件放到任意一个路径，输入pip install <路径>完成安装

2.bq命令的使用

如需测试，请在终端中测试，将下方指令替换成正确的信息(如自己的账号密码、正确的策略id)然后Enter

2.1 用户登录:

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”。

一、尝试用不同的大模型实现因子的挖掘：

目的测试国内的主流大模型，看哪个大模型的能力更适合挖掘因子

提示词：

user = """
日期为2022-01-01到2024-01-01
我想做一个流动性增强因子
"""

qwen_plus：

数据获取思路：

1 用with , 将sql 分成三步 data_base，data_normalized ，以及features ,label 定义

2 data_base 获取初始字段，data_normalized 标准化， 以及pck_rank_by，获取横截面因子，m_leg 避

以下是机器学习的作业，分别测试了XGBoost模型和线性回归模型，代码如下：

[https://bigquant.com/codesharev3/9f8b0f0d-a863-4f0c-ab89-2508ca68d72b](https://bigquant.com/codesharev3/9

在BigQuant上，您可以对接期货公司进行期货实时交易，当前实盘仅支持日内（实时）交易策略！大致流程如下：

1.在BigQuant上构建实时期货策略。

2.开通申万宏源期货账号。

3.在BigQuant上绑定期货账号。

4.添加实盘策略并设置条件后开始交易。

这里，默认您的账号里

0.策略名词解释

（1）LightGBM模型

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是微软开源的一种基于梯度提升框架的高效实现。它主要用于机器学习中的监督学习任务，如分类、回归和排序等问题。本策略中使用的是回归。

githu

已挖掘的因子如下:

[

'因子 c_zscore((volume / turn)) 的 IC 为 0.015, 因子累计收益为 0.194, 年化收益为 0.097, 夏普比例为 0.551, 年化波动率为 0.206, 最大回撤为 -0.223',

'因子 c_zscore((c_z

折腾了几天，终于把3个模型的训练和比较都弄完了，走了很多弯路，训练模型也耗费了大量的时间，虽然作业完成得慢一些，但是在做的过程中得到了很大的提高，主要有以下几点心得：

1、对整个AIStudio工作环境更加了解，各个功能也都再熟悉了一遍，操作更顺手了

2、在完成作业过程中遇到过很多不明白的问题，

注：当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端

功能描述

本功能实现了从云端（bigquant.com）策略信号生成到终端自动获取并下单的完整闭环。用户在BigQuant云端平台运行量化策略后，系统会自动生成交易信号，用户在本地终端通过Python程序自动获取这些信号，最终将

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）.。

1.SMA 及EMA 的黄金叉
2.短线向上破长线购入
3.移动止蚀，设为当前X滚移标准差的n倍
4.若当前止蚀高于记录的最高止蚀,设最高止蚀为当前止蚀.
5.跌破止蚀

一 什么是一致性风险度量

风险度量:是金融领域中量化资产或组合潜在损失的工具,核心是用数值描述未来可能发生的损失大小或概率,帮助投资者判断风险高低

普通风险度量是指未经过严格公里约束,仅从直观或经验出发设计的风险指标,常见的有:波动率(标准差),风险价值(VaR)

添加m5模块之前是可以正常选取可转债的，但是添加这个特征模块之后就选不出来了

[https://bigquant.com/codesharev3/acf0848c-173f-4ad4-ab2e-cd27b66a3c9f](https://bigquant.com/codesharev3/acf08

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

使用数据化、数据科学,统计, 投研结果，使用系统化数据收集及回测，及使用程序交易方法投资。

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2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势:

1.系统化,

2.理性，

3.evident-based,

4.可分散风险

缺点: