Tick 回测

股票 Tick 策略一:VWAP 突破策略

沪深300成分股中日成交额最大的 30 只股票,基于 tick 价格的短期 VWAP 突破信号。买入:最新价上穿近 N 个 tick 的成交量加权均价(VWAP);卖出:价格下穿 VWAP,或触发止盈/止损/超时。风控:止盈 1.5%,止损

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日频回测

股票日频策略一:基本面选股策略

非ST、非科创板、非退市、非停牌,流通市值大于5亿元,净利润同比>30%,营业收入同比>30%,0<市盈率<50,市净率<5,总市值从小到大排列,每5个交易日调仓,持有前20只。

from bigquant import bigt

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分钟回测demos

股票分钟策略一:RSI 超买超卖策略

标的:平安银行(000001.SZ),频率:1分钟。RSI(14) < 30 超卖买入,RSI(14) > 70 超买卖出,止损 -3%,止盈 +5%,尾盘(14:55)强制平仓。

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(股票、基金、可转债)策略基本结构与常用 API

策略基本结构

所有 BigTrader 策略都遵循相同的生命周期结构:

from bigquant import bigtrader

# ── 1. 初始化 ──────────────────────────────────────────────
def 

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BigQuant SDK 使用文档

BigQuant SDK 是为专业量化研究员打造的本地开发工具。它让您在保留本地 IDE 开发自由度的同时,无缝调用 BigQuant 云端的海量数据与分布式算力。


目录

  1. 快速安装

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手搓机器学习效率版--从65分钟到26秒(保温杯/Xgboost)

背景:去年7月份刚进训练营时,万老师的那著名的保温杯就一直被提起。可是一直就没有去深入,不是不想,就是每次跑都要一两个小时,实在没有耐心也试不出什么东西。另外,也但心模拟服务器跑不好。一个策略不经过反复测试也心里没有底,也不敢实盘。为了跑机器学习,于是我们好几个人都更新了笔记本电脑,都带了不错的显卡

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GitHub 78.7k 星的 TradingAgents 接入实时行情:多 Agent 框架的数据层实战

TradingAgents 在 GitHub 上拿了 78.7k Star 的时候(截至 2026-05-23,以 GitHub 当前页面为准),你在 BigQuant 上已经把它的多 Agent 框架跑通了。

基本面研究员分析财报和新闻,技术面研究员画 K 线形态,交易员综合研判后给出模拟交易决

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Alpha158因子构建公式

Qlib 官方原版 Alpha158 全158因子

一、K线基础因子(9)

  1. KMID = (close - open) / open
  2. KLEN = (high - low) / open
  3. KMID2 = (close - open) / (high - low) 4

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DAI SQL 函数列表

操作符

函数名称 描述 例子
+ 加法 1 + 2 = 3; '2023-1-1'::DATE + INTERVAL 1 MONTH = '2023-2-1'::DATE
- 减法 `1 -

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BigQuant 期货实盘交易文档

在本地电脑上运行实盘交易策略时,需要先安装bigquant相关的sdk包,安装完成后就可以将在bigquant aistuio开发高频交易策略原样下载下来,并添加用户自己的账户信息至环境变量就可以开启实盘交易了。sdk使用步骤:

一、安装 bigquant sdk 包

1)先安装

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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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股票和期货的实时模拟交易

BigQuant进行实时交易

实时交易区别于我们的日频模拟交易,实时交易会根据实时行情变化产生即时交易信号并在对应的柜台进行撮合成交。实时交易策略在策略名称后跟有【==实时==】标签,日频策略没有。

实时交易的基本流程如下

1.绑定交易账户

2.编写策略-提交实时任务

3.观察策

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实时策略提交标准模板

实时策略构建模板

请按照此模板构建策略,方可提交实时模拟交易。

股票实时策略模板

股票实时策略【tick频

[167-概念热度驱动的打板追涨停量化策略【分钟频】](htt

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BigTrader 量化交易引擎(回测)

简介

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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5月21日:保温杯2.0+ 组合优化策略 + 因子筛选

♨ “保温杯2.0+”来了!这次加了两样东西:因子筛选 + 组合优化\n保温杯子策略,喝过的都说稳。\n怎么筛、怎么搭,才是关键。


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一、视频回放:

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/3f79bd63-decf-4bf2-a6

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美股 Level2 盘口数据:回测滑点偏差,可能就藏在盘口聚合口径里

假设案例:你在 BigQuant 上跑了一版美股日内策略。回测曲线漂亮——夏普 1.8,年化 23%。切到模拟盘跑第一周,实际成交价和回测信号里的理论成交价平均差了 0.8 个 tick。第一周跑完,年化只有 14%。

排查三轮——不是未来函数,不是过拟合,不是手续费设低了。最终

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Lasso多因子选股策略

{{pro}}

[https://bigquant.com/codesharev3/643cab21-db16-4857-83b2-67fdbb47ab85](https://bigquant.com/codesharev3/643cab21-db16-4857-83b2-67fdbb47ab85

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看懂因子背后的统计学

{{pro}}

[https://bigquant.com/codesharev3/f3ae9224-41af-4984-9bfa-973f761fb288](https://bigquant.com/codesharev3/f3ae9224-41af-4984-9bfa-973f761fb288

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东亚前海证券开户及权限开通

开通账户

==没有东亚前海证券账号的,请扫下方二维码开户==

扫码开通东亚前海账号

东亚前海证券实

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分钟回测中,ETF 份额拆分后卖出,资产价格异常

我们在 M.bigtrader.v35 的分钟回测中,发现 ETF 发生份额拆分后,策略层 context.get_position() 读取到的持仓字段疑似没有同步更新。

具体表现是:

1、拆分后的卖出日前,current_qty / cost_price / last_price / mar

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