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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。

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基于隐马尔科夫链的市场状态划分

用隐马尔科夫模型（HMM）划分沪深300的市场状态

市场不会一直上涨，也不会一直下跌，它总是在"趋势"和"震荡"之间来回切换。如果能提前识别当前市场处于哪种状态，仓位管理和策略选择就会更有依据。本文介绍如何用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）对沪深300指数近十

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BigQuant AIStudio 数据导入 DAI 实战图文教程

本文通过两个实际案例介绍 BigQuant AIStudio 的数据导入流程：第一项工作是将本地 CSV 文件上传至 AIStudio，并整理后写入 DAI 数据表；第二项工作是获取东方财富市场估值数据，保存到 DAI，并配置日频任务实现自动更新。完成后，这两类数据都可以直接用于后续研究、因子分析和

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BigAlpha 2026 决赛评分规则简介

BigAlpha 2026 决赛采用“赛道总榜基准分＋现场评审分”的综合评分机制。因子挖掘、端到端大模型和 AI 开放创新三个赛道统一参与金、银、铜奖评选。

一、总分构成

最终成绩（100 分）＝赛道总榜基准分（30 分）＋现场评审分（70 分）

总榜基准分体现团队在预选阶段的客观表

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BigAlpha 2026 决赛评分规则简介

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一、总分构成

最终成绩（100 分）＝赛道总榜基准分（30 分）＋现场评审分（70 分）

总榜基准分体现团队在预选阶段的客观表

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BigAlpha 2026 决赛评分规则简介

BigAlpha 2026 决赛采用“赛道总榜基准分＋现场评审分”的综合评分机制。因子挖掘、端到端大模型和 AI 开放创新三个赛道统一参与金、银、铜奖评选。

一、总分构成

最终成绩（100 分）＝赛道总榜基准分（30 分）＋现场评审分（70 分）

总榜基准分体现团队在预选阶段的客观表

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端到端模型 × 量化投资

从跨市场、跨资产类别的多维度金融数据中自主学习综合信号模式。

✅传统多因子遇瓶颈，端到端如何从原始数据直达交易决策？\n✅如何绕过人工挖因子，让AI自主迭代策略？

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直播回放：

<https://bigquant.com/college/339bd935-334f-4bea-94b6

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BigAlpha 2026 决赛入围名单公示

一、赛事概况

BigAlpha 2026 本届赛事设因子挖掘、端到端大模型、AI开放创新三大核心赛道。


二、入围决赛队伍

经公榜排名、私榜验证，赛区总榜层层筛选,共计 24 支队伍入围决赛,进入赛区总决赛环节。

具体入围队伍名单如下:

![](/wiki/api/attachment

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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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华泰单因子测试之动量类因子

本文导读

待测因子：传统的1个月反转等因子，以及改进的动量因子动量因子是一类非常重要的风格因子，本报告中我们选取了十三个具有代 表性的动量因子进行测试，包括 HAlpha（个股 60 个月收益与上证综指线 性回归的截矩项）， return_Nm（个股最近 N 个月的收益率，N

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