复制的可视化线性策略运行不了，错误如下

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BigQuant即将推出全新的期货实时模拟交易功能，完美连接SimNow平台，为您提供无缝的实时下单体验。此功能旨在帮助交易者在实时市场环境中测试和优化期货策略，提升交易决策的准确性和灵活性。用户可以利用高性能的交易引擎，快速执行策略，并实时监控市场动态，获取第一手交易数据，助您在期货市场中获得更大

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我在平台进行了数据处理，需要保存到本地运行，如何保存到本地？

dnn如何调优，调优方法，根据什么调优怎么合适

策略名称

小市值策略，在所有组合下

策略思路

每天选取市值最小的前十名股票买入, 日频调仓.

股票池筛选

在A股股票过滤模块中，注意模块插入位置

1. 剔除st股和退市股票;
2. 中证1000指数

在输入特征列表模块中

1. 30日涨幅

来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆—

因子逻辑

成交量震荡，是用来识别市场趋势和反转点的重要工具。为什么说它重要？因为成交量的变化往往可以帮助我们预测股价的走势。当成交量突然增加时，通常意味着大资金正在入场，这时股价很可能随之上涨；反之，成交量的突然减少，可能表明市场兴趣减弱，股价有下跌风险。就像一场草地音乐节，前几场小众独立歌

同样的时间、数据等，为何每次计算的结果都不同。

[https://bigquant.com/codesharev3/be5860fa-7193-4348-95af-9fe0688fbb74](https://bigquant.com/codesharev3/be5860fa-7193-43

DataSource apply_bdb 修改无权限提示

def fillna_to_zero(df):
    return df.fillna(0)
m3.data.apply_bdb(func=fillna_to_zero, as_type=pd.Data

stock_ranker_dai_train.v9 模型分析调用异常。

m5 = M.stock_ranker_dai_train.v9(
    data=m3_data,
    learning_algorithm="""排序""",
    number

https://bigquant.com/codesharev2/a73609db-6607-4078-920b-7975d79bbf15

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一、研报解读

**集合竞价阶段是反映投资者行为信息的重要时点。**我国股票的日内交易分为集合竞价阶段和连续竞价阶段，累计交易时长4 小时。开盘和收盘是一天中股市交易的最重要的阶段，开盘集合竞价阶段是隔夜信息释放的第一时点，而收盘集合竞价阶段则是日内交易信息反映的最后时点。集合竞价阶段

3.0能否像2.0一样支持那些1.0的接口？？？

如stockranker的历史版本，一些抽取数据的历史版本接口，要考虑现有策略的复用啊。

用AI因子数据库cn_stock_factors_ai的因子，回测数据就会有断裂，不用就不会

![](/wiki/api/attac

导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

在3.0的平台编写了策略，修改了K线函数，自定义了买卖的逻辑。在平台里面可以进行回测，但提交到模拟交易后，就一直无法产生交易信号，请老师帮忙看看原因，谢谢。

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![这是点击单个因子进去看的收益率](/wiki/api/attachments.redire

因子原理

动量因子和反转因子是量化交易中一对相反的概念，虽然它们的逻辑有所不同，但都基于市场上存在的某种”惯性‘现象，即资产价格可能会在一段时间内延续其之前的趋势，或者由于市场的过度反应，导致价格偏离基本面。

动量因子的核心思想是：过去表现较好的股票在未来会继续走强，表现差的股票则可能继续

因子原理

如果你在做生意，每年年末都会计算一下今年赚了多少钱，这就是净利润。而净利润同比就是拿今年的净利润和去年的净利润进行比较，看看今年的表现是否超过了去年。

举个例子，假设你去年赚了100万，今年赚了120万，可以算出今年的净利润同比增长了20%。这就意味着你的生意在赚钱的能力上比去年

导语

本文旨在向读者介绍Alpha的相关基本概念，以及寻找和检验Alpha的主要流程和方法。在上篇中我们梳理了 WorldQuant经典读本FindingAlphas的概要以及WebSim的使用，在下篇中我们会介绍相关方法在BigQuant平台上的实现。

初识Alpha

投资策略的类型多种多样，具体选择取决于投资者的投资目标和风险承受能力，下面介绍几种常见的投资策略类型。这些策略各有特点，适用于不同类型的投资者和市场环境。

1. 价值投资策略：这种策略是基于购买那些市场价格低于其内在价值的股票。价值投资者通常会寻找价格被低估的公司，这些公司具有稳健的财

摘要

在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景。但与常规的回归预测任务不同的是，股价预测问题有其独特性，存在时间序列、噪

/wiki/static/upload/93/931fea39-2bd4-47ca-a995-5646507edb55.pdf

上月底（2021年7月30 日）申万