实盘操作文档

实盘终端下载

安装并登录

1、下载BigTrader AI量化交易终端（支持windows），解压缩，双击目录下的bigtraderterminal.exe运行。

2、输入交易账户、登陆密码，选择节点并登录。

绑定凭证并生成交易计划

直播回放地址：[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+lv0508+2025-05/courseware/edfd669b7a7a4f7eae1d7c2a49308d91/a62843f72e084fcaafa

具体代码如下：\n

[https://bigquant.com/codesharev3/0c86b547-d596-4c38-a141-fce68e618bd5](https://bigquant.com/codesharev3/0c86b547-d596-4c38-a141-fce68e618b

这是关于股票主动投资组合管理的第一篇教程。在开始介绍正式内容之前，我先简要简要说一下《Alpha系列》的初衷。

近年来，随着国内大数据和人工智能的迅速崛起，量化交易领域也有了长足的发展。 从原来的指标驱动型程序化交易，演化到现在的以机器学习、人工智能为代表的新型量化交易。同时，量化交易的门槛与过去

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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路径如下：\n/home/aiuser/work/可转债摊大饼最优参数_模拟-20250512102627.ipynb

提个建议，模块版本更新能不能在知识库里说明一下更新内容，比如回测模块v34升级到v35，做了哪些改动，开个文档说明一下，这样有问题或者bug可以直接在下面评论留言

股指期货分钟预测

• 先研究中证1000：流动性和波动
• 基于分钟数据、tick数据研究（旗舰版数据）
• 时间周期：1/2/5/10/20/30分钟
• 肥尾问题

研究代码

[https://bigquant.com/c

1.市场观察和机会发现

许多投资者热衷追逐热门概念，像曾火爆的新能源汽车概念，行业利好时股价飙升，吸引大量资金买入。但市场多变，热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略，每日调仓，初期有涨幅，随后收益震荡下行，到2024年9月收益低至-50%左右，最大回撤超55%。

你是否被以下问题困扰过：

你跟随策略时，是否出现涨停票破板未卖出，导致收益大幅缩水情况？

你跟随策略时，是否出现股票快跌停无法及时卖出，导致未出手，第二天再吃跌停情况？

你跟随策略时，是否出现开盘买入，但买入后就立即下跌情况？

你跟随策略时，是否出现策略提示尾盘出手，但你想在盘中有合

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

历史数据向前取的天数取值不同，比如100/200/500/600时，策略的收益都不一样？这是什么原因？\n这个参数到底有什么影响，比如下面策略，我只是算一下250天中涨停的天数，实际上都没有用到天数，但是历史数据向前取的天数取值不同，策略的收益却不同，

当我注释掉计算涨停天数的代码，就不会影响到策

摘要

文章首先介绍了国际贸易的基本概念，包括进口和出口的定义，以及国际贸易的起源和重要性。文章提到，由于各国资源分配不均，国际贸易成为满足国内需求的重要手段。文章还回顾了国际贸易理论的发展，从亚当·斯密的绝对优势理论、大卫·李嘉图的比较优势理论，到赫克歇尔-俄林模型和克鲁格曼的新贸易理论。这

回测成功的策略提交模拟，运行之后出现下面三个问题：

1. 经常出现截图这种情况，策略提前1天给出买入指令（没有卖出指令），结果当天晚上运行策略的时候显示昨天提供的买入指令是废单，这个策略以前没有出现这种情况，最近才开始出现，这是什么原因呢？\n ![](/wiki/api/attachments

stacktrace看不出我代码逻辑哪里有问题，看起来是bq平台相关的

![](/wiki/api/attachme

这个策略的仓位分配是不是有问题，    买入的仓位是100%，但是下午才卖出，  早晨就没有钱买入啊。  是不是仓位分配的逻辑写的有问题

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#问题描述

策略是从策略社区克隆过来的，然后在原策略（每日调仓）的基础上修改了调仓周期的逻辑（每8天调仓）形成新的策略，回测正常后提交模拟交易。

回测已变为每8天调仓，但是模拟交易仍为每日调仓，见附图1和2。

请问如何解决此问题？谢谢。

![附图1-回测每8天调仓](/wiki/api

引言

资本资产定价模型（CAPM）长时间以来是资产定价的第一范式，它在一系列假设基础上认为资产的期望收益率由无风险利率和其承担的风险溢价所决定。但是，自20世纪70年代以来，学者们逐渐发现按照某种风格交易股票能够战胜市场，比如：Basu（1977）发现的盈利市值比（EP）效应和Banz（19

预处理数据

数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际上，对数据进行适当处理后，很多算法能够发挥最佳效果。然而面对各种各样的数据，很多时候我们不知道怎么样才能针对性进行处理。本文介绍了Python下的机器学习工具scikit-learn。其中，“sklearn.preprocessi

大家好，我是策略老李。作为《手把手编写miniQMT实盘量化执行程序》的开篇之作，给大家带来了整个实盘量化执行程序的完整版代码列表，老李在这里向各位读者保证，每一个关注了公众号的同学，无需修改任何内容即可正确运行与老李实盘一模一样的实盘量化执行程序，无任何套路，无需任何打赏。对代码内容有任何

1.市场观察和机会发现

优质高股息策略以稳定收益和抗风险能力为核心，在量化交易中具备独特价值。其逻辑层面，在经济下行或波动时，高股息企业商业模式成熟、现金流稳定，能提供防御性；股息再投资可实现复利增长，放大收益；被低估的高股息股存在估值修复机会；同时满足养老金等长期资金的配置需求。市场

1.市场观察和机会发现

**策略目标：选取未来有较高稳定长期增长可能的股票，进行定期轮动，期望捕捉稳定增长，控制最大回撤。选择营业成本低、运营高效，且营业收入持续增长、发展态势良好的公司；同时要求资产负债率合理，确保财务稳健、风险可控；再结合低估值指标，挖掘被市场低估、具有价值潜力的股

直播回放：[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l0508+2025-05/courseware/100259a77ce24e788e9f3a4ec26501ca/4fb95fe2f5a642f3ab6a86