合并三个数据表的方法

from bigmodule import M
import dai
# 假设 M 已在环境中可用
m1 = M.input_features_dai.v30(
    mode="SQL",
    sql="""
    SELECT
        a.dat

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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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【平台使用】 JOIN时LAG的变量被0值填充

这是一个很严重的问题。

这段代码采用lag方式偏移获得的变量被0填充了一部分,如果是lag(1),则只有1个有效值。

%%sql
SELECT 
        a.date,
        a.instrument,
        a.name AS stoc

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告别追涨杀跌:一招简单的“均线+横线”战法,精准锁定离场点

你是否也曾为“何时卖出”而烦恼?

在交易的世界里,相比“何时买入”,“何时卖出”往往是更令人纠结的难题。我们都曾经历过这样的时刻:过早卖出,眼睁睁看着利润继续奔跑;或是因为贪婪而迟迟不肯离场,最终利润大幅回吐,甚至由盈转亏。判断卖出时机,是每个交易者都必须面对的挑战。

如果你也为

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量化因子2

在金融投资领域中,因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段,以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于,它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量,如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影

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量化因子1

在金融投资领域中,因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段,以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于,它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量,如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影

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量化因子与回测引擎


BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎,主要用于策略在历史数据中回测撮合。

BigTrader采用 C++ 核心实现,并提供 Python API 接口和回调函数。

它为量化投资者提供了一个全面的交易解决方案,无论您是初学者还是专业投资者,都能轻松上手使用。

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“量化之父”的5条逆向忠告:多数交易者都想错了

告别赌徒心态

在市场的宏大剧场中,多数投资者扮演的都是悲剧英雄的角色——被希望与恐惧这两种致命缺陷所驱动,追逐着 ephemeral 的收益,最终却往往因一次无法预见的转折而功亏一篑。

如何跳出这个宿命般的循环?近期,笔者有幸与一位被誉为“量化之父863哥”的交易大师进行了一场深度

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量价背离因子

因子逻辑

量价背离是指股价与成交量的变化出现了“分歧”。当股价或指数在上升时,成交量减少,通常表示市场可能在隐约传递不好的信号。可以用“成交量加权价格”(VWAP)与成交量(VOLUME)的负相关性表示这种股市“冷场”现象。

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

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股票实时自动化实盘交易

本文主要介绍股票的实时交易策略如何实现自动化实盘下单。当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端,文末提供的脚本只支持单一实时策略的自动化实盘,如果要运行多个实盘策略,请复制脚本分开运行,略微错开下单时间即可。

实时策略的实盘交易流程

1、在宽邦科技的bigquant平台上开发实时

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如何高效地生成因子分析报告

恭喜各位同学进入最终的决赛阶段!本次决赛将采用线上答辩的方式,要求参数者撰写因子研究报告并提供源码,以压缩包的形式提供。如下图所示,须包含以下两个文件:

  • 源码.ipynb:**必须是私榜阶段提交的代码!**不得上传其他代码,平台会逐一核实。
  • 因子报告:您撰写

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新版因子实现

导语

平台已经整理好新旧因子对比,可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

老版因子 新版因子 字段描述
adjust_factor_* 当期值: adjust_factor\n滞后值: m_lag(adj

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十年老股民的泣血忠告:你亏钱,不是因为技术差

为什么你越努力,亏得越多?\n

你是否也陷入了这样的困境:每天花费大量时间紧盯盘面,研究各种市场热点和龙头战法,结果却是今天赚一笔,明天亏两笔,在这种恶性循环当中虚度光阴。最后时间过去了,本金变小了,人也焦虑了。

大多数股民都将亏损归咎于自己技术不好、不够努力。但一个残酷的现实是

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机器学习与深度学习


传统的量化投资主要依赖于金融时间序列分析、统计学和经济学原理来构建模型。然而,金融市场是复杂、非线性、高噪声的动态系统,传统的线性模型在处理海量、高维和非结构化数据时常常力不从心。

机器学习和深度学习技术的崛起,为量化投资带来了革命性的工具。它们能够从海量数据中自动挖掘复杂的非线性模式,极大地

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