介绍

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简介

bigqunat强大的人工智能分析平台，提供了多元化的数据，方便的数据回测等，今天介绍bigqunat获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务。

编写策略

1.点击编写策略

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引言：为什么99%的散户都抓不住强势股？

想不想每天都能抓到短线强势股，轻松“躺赢”？今天，我就把我一个顶尖游资朋友的“印钞机”心法分享出来。我亲眼见证，他仅凭这一个简单的方法，在去年一年的时间里，就将300万的资金体量做到了4000万。

这个方法只分为简单的三步，但其背后蕴含的交易逻辑却

在AI量化模型（如LSTM或Transformer）的训练中，数据工程（Data Engineering）往往占据了80%的时间。最近我们在构建港股的高频因子库，面临的一个巨大挑战是如何获取并清洗原始的Tick流数据。

数据工程师的噩梦 与A股不同，港股的交易指令更加复杂，且由于机构主导，

引言：大道至简

你是否觉得股票交易是一个极其复杂的世界？面对眼花缭乱的技术指标、层出不穷的金融模型和深奥的市场理论，许多投资者常常感到无所适从，仿佛陷入了知识的迷宫。然而，一个被反复验证的事实是：真正能在市场中长期生存并获利的交易方法，有时恰恰是最简单、最质朴的。

大道至简，交易的本质并

在金融交易圈，有一个直击灵魂的悖论：如果一套量化系统真能稳定盈利，开发者为什么要大费周章地推广，而不是躲起来闷声发大财？绝大多数人的第一反应是“收割绿韭菜”。但真相往往比这种直觉更具讽刺意味：很多时候，那个亲手筑起金矿的人选择卖铲子，并非因为矿里没金子，而是他发现自己根本拿不起那把沉重的矿镐。

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跑出一个回测年化80%的策略后，我却更慌了。

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今天想和大家聊聊我这段时间最大的一个跟头，也是我认为新手最需要警惕的一个坑：过拟合。

说出来不怕大家笑话，最近我弄了一个“像样”的策略流程大概是这样：

1. 选了一堆听起来有道理的基本面和技术面因子（PE、PB、ROE、动

做量化这些年，有个体会越来越深：策略决定你的收益曲线可以画多高，但风控决定这条线能画多久。

刚开始的时候，我和很多人一样，风控等于“设个止损位”。直到经历过几次刻骨铭心的回撤，才明白真正的风控是一套嵌入血液的系统思维，它发生在你写第一行代码之前，并持续到策略生命周期的最后一刻。

今天不谈

我是Alex。

当策略在历史回测中表现完美，很多人会迫不及待地想把它推向实盘。但真实市场专治各种“回测完美主义”。在按下启动键前，我总会对策略进行六项压力测试，这是策略从“实验室样品”变为“工业产品”的关键质检环节。

测试一：数据健壮性检验

目标： 看策略是否只能活在“清洁数据”

2026年2月4日 入门培训

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欢迎各位参加“蝶威杯2026年高频因子大赛”，预祝各位能取得佳绩！这是一篇入门贴，手把手教大家从0到1走完整个比赛流程。

本次比赛的目标是 聚焦3秒 snapshot 数据构建15分钟频率因子，禁止使用模型合成的方式构造因子。我们将流程尽可能简化，大家只需要关注编写因子代码的逻辑即可，其他

信达证券简介

信达证券（证券代码“601059”）总部位于北京市，公司实控人为中央汇金，具备证券经纪；证券投资咨询；与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问；证券承销与保荐；证券自营；证券资产管理；融资融券；代销金融产品；证券投资基金销售；证券公司为期货公司提供中间介绍业务资格。公司在

从“手动盯盘”到数据焦虑

作为一个长期进行高频外汇交易的个人交易者，我对“时间差”这个词格外敏感。几年前，我还依靠各种网站手工查询汇率，或者使用一些免费接口。但在市场剧烈波动时——哪怕延迟几秒——都可能意味着一次错失的套利机会。那种因为数据滞后而眼看行情溜走的无力感，让我意识到：**没有高

引言：抓住交易的“黄金半小时”

你是否也曾在开盘后对股价的走向感到迷茫？其实，一只股票在开盘后的半小时内，往往已经透露出其全天涨跌的迹象。这短短的三十分钟，是洞察主力资金动向、判断股价短期方向的关键时刻。

这些方法并非纸上谈兵，而是源自一位拥有七年交易经验的资深操盘手的实战总结。无论你是

【量化实战】外汇行情API接入与量化策略落地：低延迟数据驱动交易决策

外汇市场汇率数据以毫秒级更新，单日波动点位可达数百点，在量化策略研发与实盘执行场景中，低延迟、高可靠的实时行情数据是提升策略收益稳定性的核心基础。高频交易、事件驱动等策略对数据时效性的要求尤为严苛，依托外汇行情API搭建实时

引言：涨停之后，是陷阱还是机遇？

对于许多散户投资者来说，看到一支股票强势涨停无疑是令人兴奋的。但当兴奋劲还没过，股价却在第二天迅速回调时，心中不免充满疑惑和不安。这种回调究竟是上涨结束的信号，还是另有玄机？

事实上，这往往不是行情的终结，而可能是一次由主力资金精心策划的“洗盘”动作。在

资本市场的钟摆，总是在理性与狂热、机器与人心之间来回摆动。过去两年，量化交易凭借其精准的收割效率在市场上大放异彩，而主观投资则一度显得落寞，甚至被部分投资者质疑为“过时”。然而，步入今年，我们能明显感觉到市场的“水温”正在悄然升高——主观投资正逐渐回暖，这种范式的悄然转向，折射出资本市场一个深刻的底

作为一名在量化交易、金融数据分析领域摸爬滚打了多年的开发者，从最初为了做一个简单的股票回测系统，踩遍了免费 API 数据延迟、付费 API 对接复杂的坑，到现在能根据项目需求快速锁定合适的金融行情 API，2026 年的金融数据生态相比前几年又有了新变化 ——API 服务商的兼容性更强、轻量化对接更

• BigQuant 比赛
  • [BigQuant练习赛](https://bigquant.com/square/competitio

最近能看到一个挺明显的趋势：大家讨论的焦点，正从“如何挖掘一个更强的因子”，逐渐扩展到“如何让AI帮我生成/优化整个策略”。这背后是一个根本性的效率诱惑——如果描述一个想法，就能直接获得可回测、甚至可实盘的代码，那策略研发的迭代速度将发生质变。

这确实正在发生。无论是通过自然语言生成基础策略框架，

在做量化研究，最兴奋也最让人警惕的时刻，可能就是看到一个新因子在样本内展现出近乎完美的预测力——IC高，回测曲线平滑上扬。那一刻，感觉仿佛触摸到了市场的某种脉搏。

但不知道大家有没有同感，这种兴奋之后，随之而来的常常是一种更深的困惑。随着我们拥有的数据维度越来越多（另类数据、舆情数据、产业链数据）

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   • 股票后

我们可能是对“AI+量化”这个话题最熟悉的一群人。我们熟练地调用各种预训练模型，用海量数据喂养它们，满怀期待地等着那个“神奇因子”或“圣杯预测”的出现。但不知道你们有没有和我一样的困惑时刻：

*我们是不是把AI想得太“聪明”了？或者说，我们是不是在用错误的方式，期待它解决一个本质上不同的问题？