82nd Meetup 直播答疑， 11月21日 19:00 B站直播解答

问题1:在已有策略中筛选：只要20日内出现过涨停的股，请问怎样能最简单用最少的代码来构建？

回答：预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态；往前取20日, 进行滚动

0. 策略名词解释：

定义：回撤是指投资组合或资产从峰值到谷底的最大亏损幅度，用来衡量投资风险。

（1）单期回撤（时点回撤）

在时间 𝑡 ，资产 𝑖 的回撤定义为：

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• BigQuant 比赛
  • **[2025年进益杯因子大赛](https://bigquant.com/square/competition/5c3f7783-4158-4196-97ab-171b2721

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• 提示 1： 在处理大规模数据时，Python 的 for 循环是最高效的选择吗？
• 提示 2： 代码中获取的数据格式是 pandas DataFrame，这是一个为高性能计算而生的工具库。不妨探索一下它自带的计算函数。
• 提示 3： 能否在数据查询 `da

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[https://bigquant.com/codesharev3/090ebeeb-a6f0-4046-b72a-07c4bf7031de](https://bigquant.com/codesharev3/090ebeeb-a6f0-4046-b72a-07c4bf70

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

这个策略的核心是通过动量效应和资产轮动实现收益,同时加入了风险控制机制降低波动,我将从基础投资原理开始为大家拆解我在设计该策略时的逻辑.

一 基础投资原理:策略设计逻辑

1.动量效应

定义:资产的价格趋势具有持续性 —— 过去一段时间表现好的资产，未来一段时间往往继续表现好；过去表现

本策略通过 “原始海龟的趋势内核 + ETF 的工具优势 + 多层风控的安全垫”，实现了 “风险可控下的趋势收益”。

一 本策略定位

• 核心逻辑：追随中期趋势（20 日周期），通过 “突破开仓、止损平仓” 实现 “小亏大赚”；
• 工具载体：ETF（免印花税、高流动性、分散

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如果有时间和精力，且有丁点代码基础的，可以考虑搞兼职，不感兴趣的请略过~。\n\n当前收入还行，3-5k/m有之，3-5w/m也有，看时间和精力，有一定难度，外资平台。\n学历无限制，最好是硕博，或优质本科，当前不能是金融从业，有尽调，正规纳税。\n兼职顾问信息保密，对外只能看到编号，有能力的可作

3月6日下午，欢迎电子科大的同学，现场过来聊一聊！招聘会正在进行中～～～

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当当当当~~大家好，很高兴认识大家。这边推荐给大家高频量化开发工程师一职，欢迎自荐或者推荐您的小伙伴，我们十分期待您的加入！

【我们是谁】：

我们是SigmaFi Trading的一员，团队成员来自Jane Street和Goldman Sachs等著名金融机构的华尔街资深人士，并拥有普林斯

【可转债量化分析师】

• 硕士及以上学历
• 五年以上可转债投研经历，三年以上券商研究所转债策略研究员或知名机构转债策略核心骨干优先，有成熟量化转债策略且业绩可证明者优先
• 要求具备独立开发量化可转债策略，包括但不限于策略框架设计、因子挖掘、代码、回测、优化等 -精通金融工程，熟练运用主流量化分

一、引言

在 A 股市场里，小盘成长股凭借灵活的经营模式、对新兴机遇的敏锐捕捉，往往蕴含着爆发性的增长潜力，但也因抗风险能力相对弱、业绩波动大，给投资决策带来挑战。本次分享的量化策略，聚焦通过多维度财务与市值指标筛选优质小盘成长股，结合定期调仓机制，力求在控制风险基础上，挖掘小盘股的

0. 策略名词解释：

（1）经济增长（Growth）

经济增长阶段指 GDP 增速较高、企业盈利改善、就业上升、通胀温和的时期。

（2）滞涨（Stagflation）

滞涨阶段指经济增长停滞或放缓，同时通胀率高企，股市和企业盈利承压的时期。

（3）衰退（Recession）

衰退阶段

新建一个可视化AI选股策略，如下图所示：

在训练集流程中的缺失数据处理模块m13前加入模块“去除退市股”、“过滤市场”、“过滤st股票”(从“用户模块”——“共享模块”中找到并拖入画布)即可实现相应的过滤功能；

在验证集流程中的缺失数据处理模块m14前加入模块“去除退市股”、“过滤市场”、“选取

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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