最近读到中金量化多因子系列中提到一些高频因子，比如50分钟K线最高与最低价相关系数平方的均值、成交量最高50根K线成交量收益率动量等等，那么根据分钟行情数据构建出来的话，应该是计算出多行的数据，那么对于我们量化爱好者来说，做因子测试的话是利用这些日内多行的数据吗？还是需要做降频处理到每日只取一行数据

《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

[20251106151335-轮动宝

策略介绍

该策略是一个质量投资策略，即基于公司质量指标选择股票

在这里，我们将质量因子（score）定义为盈利能力（Profitability） + 成长性（Growth） + 安全性（Safety）

• 盈利能力指标由资产毛利率GPOA，ROE，ROA，资产流动资金比CFOA，毛利率G

平台的vscode好像无法设置断点进行调试。

导语

BigQuant平台不仅支持传统机器学习模型，同时还对深度学习模型模块进行了封装，方便用户直接使用策略生成器开发策略，降低策略开发难度。本文对BigQuant平台上策略生成器已经支持的深度学习模块进行简单介绍。

深度学习模型通过功能层进行积木式拼接，典型的模型构架如下：

国信金工的日线级别的动量因子（https://mp.weixin.qq.com/s/VlvvFzm0SeoFg_9wkkjshQ），看研报效果不错。另外，研报启发最大的一个点，就是如何将个股和行业收益结合起来生成因子。

在平台实现时，需要 用到sum_greatest_k算子，但由于不清楚如何

理解 BigQuant SDK 的设计哲学，是构建高性能、可扩展量化交易系统的基础。

本地代理架构 (Local Proxy Architecture)

BigQuant SDK 的本质是一个智能代理。它打破了“本地软件”与“云端服务”的界限：

• 逻辑本地化：您的策略代码

BigQuant SDK 是一款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。

快速安装

BigQuant SDK 支持 Windows、Linux 和 macOS。我们建议在 [Python 3.1

在“私享会”内部，我们正式推出全新协作型组织——投研团！这是一个围绕具体策略方向组建的兴趣聚合、目标导向型研究小组，旨在帮助每位成员从“单打独斗”走向“团队攻坚”。

什么是投研团？

• 核心定位：以策略为单位的小型协作研究团队
• 组织形式：每个投

实盘整体流程

1.开通BigQuant合作券商账户（指定二维码开通享手续费优惠），并申请实盘、绑定实盘资金账号。

2.设置对应实盘资金账号的实盘策略，创建计划交易信号（实盘申请通过后：用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略）。

3.创建实盘访问凭证，获取对应访问凭证的密

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将过去20日最高收盘价作为hist_high，过去10日最小收盘价作为hist_low
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）, '600941.SH'（中国移动）, '601398.SH'（工商银行）,  '601857.SH

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将过去20日最高收盘价作为hist_high，过去10日最小收盘价作为hist_low
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）
• 买卖规则：hist_high大于hist_low买入，hist_low大于hist_high卖出

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将5日平均开盘价作为短线，120日平均开盘价作为长线
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）, '600941.SH'（中国移动）, '601398.SH'（工商银行）,  '601857.SH'（中国石油）, '000001.

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将5日平均收盘价作为短线，40日平均收盘价作为长线
• 买入股票：600519.SH（贵州茅台）
• 买卖规则：短线上传长线买入，长线下穿短线卖出
• 数据表名：cn_stock_bar1d
• 回测时长：2020-1-1 至 今天

打破耗时复盘的迷思

对于许多交易者而言，“复盘”似乎是一个同义词，等同于耗费数小时的艰苦工作。然而，一个反直觉的事实是，市场上一些顶尖的交易员每天用于复盘的时间可能只有短短十几分钟，却依然能精准把握市场脉搏。他们是如何做到的？答案不在于投入更长的时间，而在于拥有一套高效的分析框架。本

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）.。

选取沪深300指数成分股，当5日均线和10日均线金叉且macd为正时买入，反之卖出。

2、在看完从0-1开发量化策略之后，请自己总结一下量化策略开发的主流程。

1.

1、请用自己的话解释什么是量化投资

将投资策略转换成编程语言，让计算机自动交易代替手动交易。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：排除了情绪干扰；机器学习等算法能挖掘出人未挖掘到的因子

劣势：容易加剧追涨杀跌；算法是黑箱子，不知道其中原理

https://bigquant.com/codesharev3/0dd9987e-5feb-4a3a-8593-d2d24c68ce08

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• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值、换手率、收盘价做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创板和北交所），市盈率大于0，流通市值<=25亿
• 排序条件：按照日期、tota

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略选取'605588.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt>80,dt>80, jt>100时，卖出\n当kt<20,dt<20, jt<0 时，买入

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因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略随机选取'603896.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt-1>80,dt-2>80, jt>100时，股价创50日新高，KDJ指标未创新高,卖出\n当kt-1<20,

股票提取：当快线（短期移动平均线）上穿慢线（长期移动平均线）时，形成金叉信号，表明买入机会；当快线下穿慢线时，形成死叉信号，表明卖出机会

股票过滤：过滤ST，过滤北交所，上市天数大于270天

排序规则：按照成交量从大到小

买卖时间：开盘买入，收盘卖出

初始资金：100万

持仓票数：10

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值、收盘价、每股收益率做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，过滤北交所，市盈率大于0小于25，资产负债率<0.3，主营业务比率>0.8，营业利润/利润总额