笑宇老师新版保温杯策略是一套非常经典实用的机器学习滚动训练框架，可在此框架上进行魔改。原模型使用的是XGB模型，实际使用时如果回测期较长的话，耗时比较长，笔者将模型改为基于LightGBM 机器学习模型，用于快速验证魔改效果。同样使用2C/8G情况下，XGB跑5年数据常常宕机，LGBM实测十

引言：那个不敢打开的账户

你是否也经历过这样的时刻？满怀期待地杀入某个热门板块，比如最近的商业航天或是AI应用，结果却在短短几天内亏损了几十个点。账户一片惨绿，以至于你连打开交易软件的勇气都没有了。这种挫败感和恐惧感，是许多交易者都曾体会过的切肤之痛。

在这种困境下，交易之路该如何继续？

很多人一提到量化投资，脑海里浮现的都是复杂的代码、闪烁的屏幕和神秘的“黑箱”。但实际上，量化投资的真正精髓并不在于编程，而在于一个更根本、更直观的概念：“因子”。本文将为你揭示三个关于量化投资的反直觉真相，帮助你拨开迷雾，理解其核心。

核心是“因子”，而非代码

量化投资的首要真相

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视频回放：

1月24日：新版机器学习与滚动训练（上海私享会线下分享）

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策略代码：

[https://bigquant.com/codesharev3/10a2af8e-4279-48

如何通过捕捉高频交易中的卖空信号与空头回补行为，挖掘市场微观结构中的定价偏差。

在短期波动中获取与市场无关的超额收益（α）

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视频回放

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/5881770d-7d15-4cc7-ba54-7a

高频因子投研工具包介绍：

1. 高频因子历史高速计算/存表
2. 高频因子每日批量更新
3. 高频因子入库
4. 高频因子分析
5. 不同类型高频因子快速计算

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视频回放

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/c3b

本文档为1月24日上海私享会线下分享会代码， 因子自动更新框架（持续迭代）

高频因子投研工具包介绍：

1. 高频因子历史高速计算/存表
2. 高频因子每日批量更新
3. 高频因子入库
4. 高频因子分析
5. 不同类型高频因子快速计算

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视频回放：

[1月24日：

新版“保温杯”策略构建

视频详解如何在新数据持续产生时，通过滚动窗口技术动态更新与优化模型，使模型能够适应数据分布的实时变化，有效应对时间序列预测、在线学习等场景。内容兼顾核心概念与实用技巧，助你掌握构建可持续进化智能系统的关键技术。

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视频回放

[https://bigquant

可转债（全称：可转换公司债券，英文：Convertible Bond）是一种兼具债券和股票期权特性的混合型金融工具。它本质上是发行人（通常是上市公司）向投资者发行的债券，但附带一个“特权”：持有人可以在约定条件下，将债券按固定价格转换为发行公司的股票。

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直播回放：https://bigquant.com/college/3bced27c-db84-4c6a-83b9-7f1fe35d7180

AI对我们生活的改变已不言而喻。

理论上来说，任何人能做的事其实AI都可以做。早晨有私享会会员在群里问我，如果AI可以量化投研，那未来私募做什么。

打开你的交易软件，看看自选股列表，是不是密密麻麻，一片“绿油油”？很多散户投资者都有一个共同的习惯：把几十甚至上百只股票塞进自选池，结果却是精力分散，抓不住重点，最终买了一堆表现不佳的“杂毛股”。

你可能不知道，顶级高手的自选池却异常简单。他们遵循一个核心原则：自选股不超过五个。这并非懒惰，而是一

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在量化研究中，外汇实时行情通常被视为“底层输入”，很少成为讨论的重点。但在策略从回测走向实盘，或从低频扩展到事件驱动、高频场景时，行情接入方式往往会直接影响结果的可解释性和可复现性。

本文从系统与研究视角出发，结合外汇市场的实时数据特性，讨论行情模块在量化研究流程中的合理定位，以及在工具选择与结构

• BigQuant 比赛
  • 测试比赛05

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• BigQuant 比赛
  • 测试比赛4

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策略介绍

• 在 102 中我们使用了 [仓位分配](https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-HVwrgP4J1A#h-%E4%BB%93%E4%BD%

策略介绍

本策略基于 BigQuant 平台的 StockRanker 排序学习算法，通过机器学习方法预测股票在未来一段时间内的相对表现，并对股票进行横截面排序，从而构建可交易的股票组合。

StockRanker 是 BigQuant 自研的一种 **Learning to Rank

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人人都在谈论的“量化”，对你我究竟意味着什么？

量化交易，这个听起来充满科技感的投资策略，常常因其惊人的高回报率而成为市场的焦点。然而，当一种工具被热议时，我们更需要冷静地审视其本质。尽管量化交易在美国等成熟市场中扮演着特定角色，但它真的适合中国这个以散户为主的A股市场吗？这个问题

在量化交易和技术分析中，RSI（相对强弱指数）、MACD（移动平均收敛发散指标）和移动平均线（MA）是三个最经典且广泛应用的技术指标。它们能帮助交易者识别市场趋势、动量和潜在的反转点。本文将详细介绍如何通过常见的市场数据 API 获取高质量的金融数据，并使用 Python 手动计算这些核心指标，为你

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  • 量化大赛(仅供测试)

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BigQuant Financial Quantitative Toolbox - 金融量化工具箱 Python SDK

1 简介

BigQuant SDK 是一个强大且灵活的 Python 软件包，为金融从业者提供全面的金融量化工具和策略开发框架。

• SDK 版本: 0

都说股市“开盘定生死”，这句出自传奇人物徐祥的话，道出了交易中最惊心动魄的时刻。每天开盘后的短短几分钟，往往决定了一整天的交易节奏和盈亏结果。然而，对于大多数小资金的散户投资者来说，这最初的波动常常让人感到困惑和焦虑，看不懂主力意图，抓不住市场方向。

忘掉那些复杂的指标和无穷无尽的“战法”吧。日复

如果你还想像过去那样，靠着所谓的“经验”和感觉去做短线交易，那么用今天市场的话来说，无异于“找死”。

你是否也常常感到困惑：为什么现在炒股赚钱，似乎比以前难多了？明明还是那些熟悉的K线图，还是那些研究过的公司，但过去屡试不爽的方法，如今却频繁失灵。如果你有这种感觉，那么你并不孤单。这并非你个人的问

引言：一个残酷的现实

市场上九成的交易者在两年内被淘汰出局，这是一个不争的事实。

大多数人将其归咎于“行情难做”或是“没有行情”。然而，这些都不是根本原因。真正的症结在于，绝大多数人不把交易当成一件严肃的事。本文将揭示几个颠覆性的观点，帮助你理解亏损的根源，以及如何在市场中长久地生存下去