AIFlow - 任务管理

使用流程

  1. 编写计算程序,并将其提交为任务;
  2. 选择任务类型,例如数据任务、因子任务等,接着指定任务的相关参数,例如任务的执行时间等;
  3. 在任务管理界面查看任务的执行状态,如果任务执行成功,您可以查看任务的执行结果。

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基于趋势过滤的股息率策略

一、为什么股息率策略常被称为最温和、却最可靠的赚钱方式?

在股票市场里,大部分投资者都习惯盯着价格的涨跌,希望抓住下一次爆发带来的快速收益。但如果把时间尺度拉长,你会发现另一条更朴素、也更稳定的收益之路——来自企业真实赚到的钱,也就是股息。

股息率策略的逻辑并不神秘,却极其扎实:当一

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港股、美股、A 股实时行情数据 API 接口-免费接入

一款支持港股、美股、A 股多市场的免费股票行情数据接口服务,能够提供股票基础信息、实时 Tick 数据、实时报价、历史 K 线及批量 K 线等多维度数据,数据返回格式统一为 JSON,接入便捷,满足各类金融数据应用开发需求。本文将详细介绍该 API 的接口规范、使用方法及数据字段说明。

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什么是量化投资


70年代,随着计算机技术的快速发展,量化投资开始迅速崛起,计算机的广泛应用使得大量历史数据的存储和处理成为可能,从而促进了量化分析方法在投资决策中的应用。

此时期,许多基于统计和数学模型的量化策略被开发出来,如指数化投资、算法交易等。


进入21世纪,量化投资经历了爆炸式的增长,数据的爆炸

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别被骗了!量化交易真没那么玄乎,打破这三点你也能上手

普通人做不了量化交易?打破这三个常见误解,你也可以入门

对许多普通投资者而言,“量化交易”这个词总会勾勒出一幅神秘的高科技图景:一个由数学博士和顶尖机构主导的精英领域,常常因其复杂性而被敬而远之,甚至被“妖魔化”。但对于一个愿意学习、愿意思考的投资者来说,这种印象是否准确?本文将为你拆解围

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ETF轮动宝-低内存优化版

运行轮动宝策略参数调优时内存不足,python内核崩溃?

内存不够不用怕!看我内存优化大法,单核6G内存照样跑全程!

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小市值WFA动态回测寻优策略

量化策略投资中,“参数拟合”是策略失效最大的陷阱。在回测阶段很惊艳,一到实盘就水土不服;或者把回测时间一改,绩效结果就惨不忍睹。所以如何降低“过拟合风险”尤为重要。

1.什么是WFA

WFA(Walk-Forward Analysis)即滚动前向分析,是一种动态回测方法,它模拟“

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策略分享——稳定冷门行业国企选股策略

1.市场观察和机会发现

**策略目标:选取未来有较高稳定长期增长可能的股票,进行定期轮动,期望捕捉稳定增长,控制最大回撤。选择营业成本低、运营高效,且营业收入持续增长、发展态势良好的公司;同时要求资产负债率合理,确保财务稳健、风险可控;再结合低估值指标,挖掘被市场低估、具有价值潜力的股

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马丁格尔加仓交易策略

一、核心逻辑

(1)交易计划生成:先通过历史数据统计 “价格突破事件”(上涨或下跌达到阈值)的频率,再根据近期事件中上涨 / 下跌的比例,生成未来一段时间的多空交易计划。

(2)马丁格尔加仓机制:持仓时若未达止盈但触发止损,在最大加仓次数内按倍数加仓以摊薄成本,若超过最大次数则止损离场。

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11月6日:轮动宝策略讲解

《别再追微盘股了!“轮动宝”策略回撤更低、收益更稳》\n——打造实战价值策略\n\n🔥 亮点抢先看:\n1️⃣ 哪些标的是长期正收益\n2️⃣ 如何确定有效因子\n3️⃣ 如何进行组合优化\n4️⃣ 如何提升策略稳定性

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一、视频回放与课件


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分时段择优小市值策略

小市值策略是 A 股市场 “收益增强” 的经典路径 —— 中小盘企业的成长弹性、估值修复空间,往往能带来远超大盘的超额收益。但传统小市值策略 “波动剧烈、踩雷风险高、持有体验差” 的痛点,也让多数投资者对其望而却步。该策略通过分时段选股与波动控制,既保留了小市值的成长红利,又能保持稳健的收益,避免踩

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量化策略

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昨日涨停打板策略

这个策略是基于 A 股市场的短线量化交易策略,核心逻辑是筛选符合特定条件的强势股(连续涨停且属于强势概念,两个条件缺一不可),并在次日特定条件下买入,设置止盈规则卖出。

下面我们从策略各环节详细拆解:

1.回测结果

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为什么你的股票总是不涨?

为何市场走势越来越难懂?

你是否常常感到困惑:为什么手里的好公司股票就是涨不起来?为什么市场波动如此之快,上一秒还在上涨,下一秒就掉头向下,仿佛有一只无形的手在精准地收割?

那种挫败感并非你的错觉。它是一个直接后果,源于一个按完全不同规则行事的玩家主导了市场。这股力量就是量化交易。在如今

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请问怎么通过m.tune实现优化多因子权重组合?

比如两个因子分别赋予何种权重,

因子 A 占比 x%、因子 B 占比 (100-x)%)时,

回测结果表现优秀?


现在只有m.tune在StockRanker里面调整参数 [161-alpha挖掘大杀器——并行模块tune](https://bigquant.com/wiki/doc/vw

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优秀策略分享——数据标准化策略

影响策略效果的因子有很多,每个人所选择的因子也各有不同,选取因子后,如何分析数据,找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分,本文介绍,如何简化数据分析的工作:数据标准化处理


举例说明:

当天收益因子:5000支票,可能会有1000+个不同的值,如:1

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高频价量数据的因子化方法-多因子Alpha系列报告之四十一-广发证券

报告摘要

高频因子的优势:与低频因子相比,高频数据在量化选股中的优势主要体现在:因子拥挤度相对较低、因子多样性好、检验因子的独立样本多。

研究内容:本报告从四类不同的角度构建因子:日内价格相关因子、日内价量相关因子、盘前信息因子、特定时段采样因子。考察了 46 个因

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新版因子实现

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

老版因子 新版因子 字段描述
adjust_factor_* 当期值: adjust_factor\n滞后值: m_lag(adj

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股票实时自动化实盘交易

本文主要介绍股票的实时交易策略如何实现自动化实盘下单。当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端,文末提供的脚本只支持单一实时策略的自动化实盘,如果要运行多个实盘策略,请复制脚本分开运行,略微错开下单时间即可。

实时策略的实盘交易流程

1、在宽邦科技的bigquant平台上开发实时

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攻守平衡的风格轮转策略

《孙子兵法》有云:“不可胜者,守也;可胜者,攻也。守则不足,攻则有余……故善战者,立于不败之地,而不失敌之败也。”如何在策略之中找准进攻的时机大获全胜,又能在形势不佳时也立于不败之地显得格外重要。该策略通过机器学习预测市场风格,动态切换进攻和防守股票池,实现风险与收益的平衡。

1.策

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每周培训答疑会

培训说明

为了帮助参赛者更顺利地参与竞赛、深入理解平台功能并提升因子构建能力,赛事主办方将定期举办培训答疑会。具体安排如下:

  • 举办频率:每周二或每周四举行一场,具体时间将提前在官方社群及赛事平台公布。
  • 会议目标
    • 系统介绍平台操作流程、数据接口调用及

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