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BigTrader AI量化交易终端（股票实盘）

实盘整体流程

1.开通BigQuant合作券商账户（指定二维码开通享手续费优惠），并申请实盘、绑定实盘资金账号。

2.设置对应实盘资金账号的实盘策略，创建计划交易信号（实盘申请通过后：用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略）。

3.创建实盘访问凭证，获取对应访问凭证的密

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期货实时模拟交易

BigQuant进行期货实时交易

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1. Simnow官网创建注册获取交易交易账号；

(1) https://www.simnow.com.cn 登陆Simnow官网，点击右侧的注册账号

(2) 填入关键信息，手机号、密码等注册账号（==请务必记住自己的密码，后续绑定

由small_q创建，最终由small_q更新于

四金_作业

多轮因子评估后，因子计算方式复杂，模型容易出现幻觉，将数据表信息，补充到上下文中。

将模型修改为kimi：

  • api_key="sk-",

  • base_url="https://api.moonshot.cn/v1"

  • model="kimi-k2-0711-preview",

    \

由bqf6mces创建，最终由bqf6mces更新于

策略分享-基于CatBoost模型与分类任务的ETF选基策略

0. 策略名词解释

（1）CatBoost模型

CatBoost 是由 Yandex（俄罗斯的一家互联网公司） 开发的一个 基于梯度提升（Gradient Boosting） 的机器学习库，主要用于 分类、回归、排序任务，以处理结构化数据为主。它的名字来自 “*

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碧空净_作业提交

用了稳定性测试后的因子；

三个因子的权重，也是用稳定性工具对3个参数进行网格搜索的最优解1：8：1；

将仓位分配模块删了，相关信息写到了交易引擎的前处理部分；

时间跨度从22年初至今，3年周期的表现比较一般、但真实；

增加了大盘风控和个股止盈止损。


[https://bigquant.

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四金_作业

总结

因子更重要还是模型更重要？

因子和模型同样重要，模型相同的情况，不同因子在回测中，差异巨大。相同因子在不同的模型下进行回测，表现也各不相同。

一个好的策略，是因子和模型共同组合得到的。

本次作业的三个模型对比：

  • Random Forest：鲁棒、易调、抗过拟合，但“

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诚邀参与我关于人–AI 协作的学术预调查（5–10 分钟，匿名；仅用于研究）。

我们在做什么？

这是一项关于项目团队中人与 AI 协作的学术研究，关注在真实工作中人机如何互补、哪些做法更有效。仅用于学术统计分析。

谁可以参与？

金融/金融科技从业者（银行、投资、保险、支付、合规/风控/市场基础设施等）；

或近 12 个月参与过人与 AI 协作项目的从业者（非金融领域也欢

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bqzzgc5a

直接取了小市值作为因子，训练了因子与未来10天收益率的关系。代码水平和时间有限，仅到能运行的程度，后续还需要很多时间继续优化。

[ https://bigquant.com/codesharev3/dcd2ef10-85d6-46fa-ba73-1ada53f6f300]( https://big

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Liujunze_作业

一、作业结论：

本次作业采用了线性回归和xgboost两种模型：

年收益分别是：线性回归30%、xgboost 52%。

二、作业过程：

1、搭建模型的框架

（1）框架的模型是按照“滚动训练策略”搭建起来的

（感受：原本自己在结合AI 搭建的，后来因为处理各种各样的错误花了很多时

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【平台使用】模拟交易没有实际调仓问题

我设置了卖出持有超过5日的股票，而且每天都在做股票池子筛选不知道为什么模拟交易的时候没有进行实际调仓

文档源码：

[https://bigquant.com/codesharev3/7bc0bca0-ca32-4bde-9b1e-9bc6ebd2d0aa](https://bigquant.co

由bqr422g2创建，最终由xiaoshao更新于

喜澄的作业

按照本次作业要求，我根据笑宇老师的讲解及给的模版，借住AI编程，分了几个步骤，完成作业如下：

1、先根据之前老师的讲解，选择小市值因子、换手率因子等有效因子，构建策略因子组合，时间关系选了4个，后续可以用老师讲解的因子分析表替换可能的有效因子\n2、基于笑宇老师给的模版，运用AI完成线性回归策略，

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bqd17wit_作业提交

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

答：我觉得，就好像是用一套具体的的数学公式来代替人去选股票，个人的话通常是凭感觉决定买不买。而量化投资就像是给投资做了一套标准化的步骤流程，用很多数据，然后把这些数据输入到一个模型里。这个模型会像根据设定好的规则，做出买卖决策。


2、请你列出你认为的量化

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LJY作业提交

因子概述 ABN TURN（异常换手）：衡量股票近期换手率相对于长期换手率的异常程度，计算方式为过去20个交易日平均换手率除以过去250个交易日平均换手率。

-1 * m_avg(turn, 20) / m_avg(turn, 252)

因子回测报告

  1. 因子可信度：中等偏弱，

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策略分享——趋势增强因子ETF策略

1. 趋势增强因子

在原来趋势得分因子的基础上，加入了时间的二次项和时间的三角函数项，分别代表趋势强度和趋势波动，并通过岭回归算法计算预测值，算出加强后的拟合优度，从而计算趋势增强因子。

1.1 原来的趋势得分因子

![](/wiki/api/attachments.redirec

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0811策略日志

0811策略日志

0811策略日志

  1. 首页改造
  2. 优化
  3. 策略编写

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yzc作业

对比两个版本

1-因子和模型同样重要，因子是食材，模型是厨师，缺哪个都不行，好因子+差模型也很难跑出比较好的收益。如果是确定的模型，确定的数据来源，哪怕只是改回排序，做好特征，绩效也有明显提升

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=35453b58-b67

由yzc18811006016创建，最终由yzc18811006016更新于

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