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策略回测数据分析系统

当用户有多个策略需要进行模拟时，都需要将每个策略提交模拟，然后在“我的交易”页面查看。但这样相当浪费服务器资源。

这里提供一个可代替的方案。

  1. 将策略回测数据保存下来。假设我们的回测引擎赋值给m5，那么我们可以读取回测数据 m5.read_raw_perf()，然后将数据以xlsx 或 c

由andrewlin创建，最终由nanquant更新于

因子研究工具：批量因子测评，自适应多空方向

最近在研究高频因子，就免不了要对形形色色的因子进行剖析、测评。但是一个一个去进行测试的话，难免会有些太耗时间。

于是就改了改笑宇老师的因子测评框架，做了一个因子批量查询测评的程序，能批量测试因子并将测试结果存表（包括整体效果和年度多头效果）。

配置相关：

以下配置信息按需要配置修改：

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由bqgl97s8创建，最终由bqgl97s8更新于

BigQuant SDK 使用文档

介绍

BigQuant SDK 提供 Python API 接口，帮助开发量化投资策略和使用 BigQuant：

  • 📊 数据查询：海量金融数据的 SQL 查询接口
  • 📈 模拟交易：策略回测与模拟交易管理
  • 💰 账户管理：交易账户的持仓、订单、资金查询
  • 🔬 回测引擎：高性能

由small_q创建，最终由bqh4b3bk更新于

量化交易与过度融资：A股通往“长牛”路上的两大“拦路虎”

近期，A股市场走出了一轮振奋人心的“信心牛”行情，让众多投资者看到了希望。然而，我多年的市场观察告诉我，A股走到今天这一步实属不易，当前的乐观情绪背后仍潜藏着深层隐忧。要真正实现投资者期待已久的“长牛慢牛”，仍有两个长期存在的根本性障碍需要扫清：一是饱受争议的“量化交易”，二是屡禁不止的“过度融资”

由bq7td619创建，最终由bq7td619更新于

文件备份工具

功能： 把 AI Studio 中的文件打包压缩保存到本地电脑，提前准备好后悔药，定期备份重要文件可以缓解未来误操作造成的损失。

==注意：不要把策略文件或其他重要文件放到 work_archive 目录下，否则本工具会把该目录下所有文件当作旧的备份文件一并删除！==

[https://

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研报复现：【开源证券】A股反转之力的微观来源

由于没有逐笔数据，只能采用分钟数据来近似计算。有个地方需要注意，原文中提到是13/16分位效果最好，但是由于是原文是基于逐笔数据的，我们没有逐笔数据，用分钟数据近似的时候实际测试是1 / 2分位效果好。

[https://bigquant.com/codesharev3/3eba5f4a-36e0

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BigQuant SDK 用户教程

用户教程

“用户教程” 按场景划分，涵盖了几乎所有 BigQuant SDK 的功能。每个小节都介绍了一个使用场景（例如“编写一个简单的量化策略”），并讨论了 BigQuant SDK 如何解决问题，其中包含许多示例。

如果您是刚接触 BigQuant SDK，请从 [BigQuant SD

由small_q创建，最终由bq1fuwkt更新于

并行处理 深度学习等复杂计算任务

问题描述

我有大量数据需要处理（如批量计算因子、训练多个模型、参数调优等），单机执行太慢，如何使用 BigQuant SDK 进行分布式并行计算，加速处理过程？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 fai 模块（FAI = Fast AI Computing），可以创建多节点集

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本地代码在 BigQuant AIStudio 云端运行

问题描述

我有一些 Python 脚本需要在云端运行（例如需要更大内存、GPU 资源，或访问云端专有数据），应该如何通过本地 SDK 将代码提交到 BigQuant AIStudio 云端执行？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 aistudio 模块，可以启动云端 AISt

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本地生成因子 并提供给线上策略

问题描述

我想在本地计算自定义因子（如技术指标、基本面因子等），然后上传到 BigQuant 平台，供线上模拟交易策略使用，应该如何实现？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 DataSource 类，可以将本地计算的因子数据上传为数据源，然后在线上策略中通过 SQL 查询使用

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对量化策略——“买入并持有” 进行本地回测

问题描述

我是量化交易新手，想用 BigQuant SDK 对策略进行本地回测，应该如何实现?

P.S “本地回测” 功能因官方包发行版本不支持 mac 的原因，暂时仅支持 win / linux 平台

详细解答

示例策略——“买入并持有”

“买入并持有策略” 是最基

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本地查询股票等历史数据

问题描述

我想用 BigQuant SDK 查询股票的历史行情数据（如日线、分钟线等），并在本地进行分析处理，应该如何实现？

详细解答

BigQuant SDK 提供了两种主要方式来查询历史数据：

方法一：使用 DAI SQL 查询（推荐）

适用于需要灵活查询、过滤、聚合数据

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本地查询我的模拟交易策略的持仓、绩效等

问题描述

我在 BigQuant 平台上运行了模拟交易策略，想在本地查询策略的持仓、订单、成交、绩效等信息，应该如何实现？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 papertrading 模块，可以方便地在本地查询和管理模拟交易策略的各类数据。

1.获取策略列表

首先查

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