当AI开始辅助写策略、自动挖掘因子、甚至生成交易信号，量化开发的效率正在被重新定义。但实测了市面上主流工具后，我发现一个量化圈很少讨论的真相：模型再强，没有高质量的数据基础设施，都是纸上谈兵。

开篇：一份数据，让我重新思考量化开发的“地基”

2026年初，*易观千帆

研报因子：数据平台——量化因子——研报因子

方正证券：<https://mp.weixin.qq.com/s?__bi

1、我设置6天卖出，然后回测数据里面能执行，到了计划交易界面里却不执行6天卖出。

模拟交易界面：

回测交易数据：

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引言：席位背后的“财富幻觉”

在二级市场这个充满信息不对称的“狩猎场”里，散户最痴迷的莫过于寻找通往财富自由的捷径。盘后的龙虎榜，便成了无数人眼中的“圣经”。他们贪婪地审视着每一个耀眼的顶级游资席位，试图从中挖掘出所谓的“财富代码”，以为只要贴近大佬的呼吸，就能在博弈中分一杯羹。

然而，

性能优化代码

# 设置 OMP 线程数为 CPU 核数，避免多线程过度竞争，注意：必须在 import xgboost 之前设置。
# 未设置时，xgboost 会使用 c++ 层 libgomp.so 库获取物理机的核数，即 64，远超容器分配的核数，典型值是 2 或 

引言：打破“勤奋致富”的股市幻象

在多数投资者的认知里，“勤奋”等同于频繁交易。然而，股市本质上是一场非对称博弈。散户在市场中的“池塘时间”（暴露时间）越长，处于不公平博弈中的风险就越大，被掠夺的概率也随之激增。为什么真正的赢家往往看起来最“懒”？因为他们深谙“不作为”的艺术。在不对等博弈

我正在写一个CTA策略，其中有个关于股票股价的判断，其中判断如下：

m_ta_ema(close, 5) as _ema_5
m_ta_ema(close, 10) as _ema_10
m_ta_ema(close, 20) as _ema_20
m_ta_ema(cl

预计算因子（cn_stock_prefactors）表里net_profit_lf（净利润）和增长率字段缺失值实在太多了，有时候所有股票集体缺失，这个怎么办呢，以及不知道价格有没有缺失，有时候算着算着比如长周期乖离这样的因子就会缺失，不知道数据是怎么来的，以及经常碰到的数据问题是怎么回事

我正在使用标普500的数据写一个简单的动量因子策略，运行时一直打印以下日志：\n

问题一

日志 103 条 ▼
[2026-03-18 15:40:22] INFO: bigtrader.v35 开始运行 ..[2026-03-18 15:40:22] INFO: py

在股市的修罗场里，最不缺的就是勤奋。很多人挑灯看盘、研读财报，却依然逃不掉被收割的命运。为什么？因为市场从不奖励盲目的努力，它只奖励对生存逻辑的深度认知。

投资不只是技术的博弈，更是人性与心态的较量。在某些关键时刻，决定你生死的往往不是某只牛股，而是你是否守住了底线。以下这五条“救命”建议，请务必

策略概览

本策略通过筛选近两周内稳定上涨的股票，再通过换手率和振幅因子筛选出相对低波的股票。

策略广场链接：https://bigquant.com/square/ai/8c36995c-253e-ab50-9b33-88921adc6a92

开发思路

观察和假设

!

报错信息：\n--------------------------------------------------------------------------- ErrorReturnCode_255 Traceback (most recent call last) Cell In[

策略在回测时调仓频率是5天一次，或触发止盈后调仓，但提交模拟后3月17日-3月25日这几天每天都有调仓信号，而回测中的只有3月20日这一天调仓。

模拟交易详情如下：

| 日期时间 | 股票 | 操作 | 成交量 | 成交均价 | 成交额 | 手续费 | 委托数量 | |----|----

我在策略里使用了已训练的XGboost模型，且已保存至AI studio的根目录，但开始模拟交易后无法调用导致不产生交易，请问如何解决

我的策略中应用了机器学习pkl文件，实盘中无法调用，请问怎么解决

引言：牌桌上的对手换了，你发现了吗？

现在的A股，规则已变。

如果你还在迷恋“龙头战法”，却发现炸板率飙升、次日溢价归零，请务必清醒：你的对手换了。曾经与你博弈的是有血有肉、会恐惧会贪婪的游资；现在，你面对的是毫无人性、执行精准算法的冷冰冰的机器。

传统的炒作逻辑正在大面积失效。这不是

1. 摘要

本文基于 BigQuant 平台对 A 股市场 2015—2025 年 5,487 只股票（含 324 只已退市个股）的全量数据，系统检验价格动量因子（Price Momentum）与残差动量因子（Residual Momentum）的有效性，并从三个维度深化研究：

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看着账户里的资金像指缝间的沙子一样流逝，却在每一次所谓的“便宜价”面前忍不住伸手，结果被飞流直下的“落刀”扎得满手是血……这种焦虑，恐怕是每一位散户投资者的必经之痛。

很多朋友常问我：“大盘都跌成这样了，位置够低了吧？能抄底了吗？”

我想告诉你一个残酷的真相：**在机构投资者的字典里，价格低绝不

引言：一个足以“致命”的诱惑

上周我新收的一位徒弟，拿着一只个股的K线图兴冲冲地跑来问我：“老师，这票跌了这么久，今天突然拉出一根放量大阳线，力度极强，我是不是该立刻‘上车’抢反弹？”

我当时的回答只有两个字：“找死”。在下降趋势中，大阳线往往是散户最容易沦陷的“温柔陷阱”。作为一名长期

视频回放地址：https://bigquant.com/college/58e686cd-8dab-43e5-bcb9-c1fadd6667bb

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[https://bigquant.com/codesharev3/7c981299-8f1f-46d0-9ce0-1

量化投资的核心在于数据的低延迟获取。很多新晋的跨境金融策略开发者，往往在第一步就被绊倒——试图用传统的网页抓取来监控美股（如NVDA、META）的异动。在几百毫秒就能决定盈亏的高频世界里，这种滞后的数据源无疑是致命的痛点，也直接限制了回测报告与策略分享的质量。

我们需要的是工业级的数据获取方案。具

引言：为什么散户总是周期股的“接盘侠”？

在周期股的博弈场中，散户投资者常陷入一种“认知滞后”的怪圈：当硅料价格一天一个价、碳酸锂报价突破天际时，满屏的涨价新闻成了散户贪婪的催化剂，引导他们在高位奋不顾身地冲入。然而，现实的残酷在于，往往产品价格还在疯狂冲刺，股价却早已掉头向下，留下一众“

1. 策略概览

本策略基于DNN模型，在2018年至2025年期间对每年进行滚动训练。训练集时段为过去5年，测试集时段为未来一年，如2018年训练集采用2013-01-01至2017-12-31，测试集时段为2018-01-01至2018-12-31。数据使用当期全市场数据，聚焦于量价数据及其