在跨境量化策略研发过程中，实时汇率数据是多币种资产定价、外汇套利模型回测的核心数据源。外汇市场日均 6 万亿美元的交易量决定了其数据具备高频波动特征，而如何低成本、高时效性地获取多货币对实时汇率数据，是提升策略迭代效率与实盘适配性的关键。本文聚焦量化开发场景，分享免费外汇 API 的接入方案，提供可

引言：当热点冷却后，机会在哪里？

对于许多投资者来说，市场最难把握的阶段，莫过于一个持续火爆的主线开始降温退潮。眼看着前期龙头股摇摇欲坠，高位的套牢资金实在是太多了，在短期没有新的利好刺激下，想要再次聚集人气，难度极大。此时，追高风险显而易见，但放眼望去，市场又显得一片混乱，似乎无处下手。

目标：希望通过 SQL 精准的获取到某一天的时间序列函数计算之后的值\n现状：只要在 SQL 中带入了 date 的精准条件，就会导致返回的时间序列计算为空值。只能在 SQL 中不进行过滤，然后在代码中过滤具体时间。\n%%sql

WITH market_cap_with_warmup AS (

为何你的账户总被“监控”？

你是否常常有这样的感觉：自己的股票账户仿佛被一双无形的眼睛监控着，总是精准地“一买就跌，一卖就涨”？你以为是运气不佳，但真相可能远超你的想象。你的交易对手很可能根本不是人，而是一台没有感情、运算速度快如闪电的智能“收割机”——量化交易程序。

在今天的A

for i, x in today_df.iterrows(): **857 # # context.order_target_percent(x.instrument, 0.0 if

https://bigquant.com/codesharev3/aa0c4934-989e-4a39-bb54-3bc6c9645280

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https://bigquant.com/codesharev3/aa0c4934-989e-4a39-bb54-3bc6c9645280

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https://bigquant.com/codesharev3/aa0c4934-989e-4a39-bb54-3bc6c9645280

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from bigquant import bigtrader, dai
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
from sklearn.linear_

在量化策略的研发链条中，大家往往过分关注模型（Model），而忽视了数据（Data）。但在实战中，Garbage In, Garbage Out 是铁律。对于港股这种机构主导的市场，K线图已经丢失了太多的博弈细节，只有 Tick 级数据才能还原市场的微观结构。

今天分享一下，如何在本地构建

使用 bigtrader 提交实时模拟交易时提供的是原始的tick数据，虽然我们支持tick实时策略，但是有相当一部分交易者以中低频策略为主(也包括我自己)，这篇帖子的目的是为那些中低频交易者提供实施对应的解决方案。

核心逻辑设计

为了与主流行情软件（文华、快期、主流数据库）对齐，

在构建量化交易策略的过程中，你或许也遇到类似的问题——网页行情刷新跟不上价格变化，延迟导致信号失效，策略回测再完美也敌不过实时数据的时差。\n对于高频或短周期策略而言，数据延迟是影响收益率和执行效率的关键风险点。解决的思路其实很直接：将实时行情流接入系统内部，让数据以流的形式被策略自动消费。

引言：为何你总是拿不住牛股，却对亏损股“长情”？

在瞬息万变的市场中，绝大多数散户投资者都深陷一个共同的困境：抓住一只龙头股时，常因一时的调整便匆忙卖出，错失主升浪；而当手中的旧龙头风光不再时，却又因“执念”而固执坚守，眼睁睁看着利润回吐甚至深度套牢。他们在旧热点里挣扎，在新热点里追高，最

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

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader

我的策略如下：（完全按照宽客学院中视频老师的代码编写）

https://bigquant.com/codesharev3/ca001d95-6ca5-44f5-9a3d-a68c85a1e827

但是程序运行报错，\nCell In[2], line 58

 55     im

策略\nhttps://bigquant.com/square/0230eda3-1c00-424c-9e38-c4e0128a2871

运行时为什么缺失 2025-07-23以后的数据，是数据库的问题吗？如果要回测到26年1月，如何修改？

124-行业轮动的基本面选股策略

原来的输出结果如下：

# 查询代码 cn_stock_factors_base

import dai

sql = """
SELECT instrument, date, suspended
FROM cn_stock_factors_base
WHERE instrument LIKE

\

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

cn_future_warehouse_receipt这个表是不是不全，大部分天都缺了很多品种的数据？

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