《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

设置每天早上5点钟运行模拟策略，在每次放假后的第一天 提示运行失败。

例如11月10号周一今天的报错。提示，ERROR: null sessions by start_date=2025-11-09, end_date=2025-11-09。就是说他以昨天周末设置起停时间。导致运行失败。

如果引

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

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

因子原理

今天我们理解一个因子——市盈率。简单来说，它是股价和每股收益的比值！比如，某家公司的股价是20元，每股收益是1元，那么它的市盈率就是20倍！这就意味着，你愿意花20元来获取公司1元的收益。

市盈率的计算公式如下：

P/E Ratio = Price_per_Share/

为什么两个结果不一样呢，不是应该用的哪个策略跑出来是一样的数据啊

江湖上一直流传着“交割日魔咒”的传言，说交割日股指期货会集中平仓，往往会造成股市下跌。还有短视频平台的一些散户博主抱怨股指期货交割太频繁，经常造成行情下跌，阻碍股市发展。

真的是这样吗？我不认同。股指期货是现金交割的，而不是ETF交割或实物股票交割，单纯的股指期货交割行为不会导致ETF买入或卖出。

1.安装SDK（内测中）

联系工作人员申请成功后，将安装文件放到任意一个路径，输入pip install <路径>完成安装

2.bq命令的使用

如需测试，请在终端中测试，将下方指令替换成正确的信息(如自己的账号密码、正确的策略id)然后Enter

2.1 用户登录:

这个因子的核心逻辑是结合盘口资金深度与短期动量信号，通过量化盘口供需力量对比并过滤不一致的动量信号，最终得到一个反映市场即时资金倾向与趋势协同性的指标。

一、因子逻辑

1. 盘口深度的全面性

   传统盘口指标常关注单档（如买一 / 卖一），但五档资金总和能更全面反映市

Alpha191因子是国泰君安证券研究者，于2017年6月，在《数量化专题: 基于短周期价量特征的多因子选股体系》研报中提出的191个因子，具体的因子表达式如下

\

Alpha1:   (-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME), 1)), RANK((

TypeError: raise: exception class must be a subclass of BaseException

![

从“羡慕”到“自动化”的迷思

在交易圈里，有一个普遍存在的“这山望着那山高”的现象：主观交易员常常羡慕量化交易员，认为他们可以“写好程序，躺着赚钱”；而量化交易员则羡慕顶尖的主观交易员，觉得他们能创造出凡人难以企及的“惊人业绩”。

这种心态，常常导致一个共同的困境：许多在主观交易上取

解开“黑箱”

作为一名普通的投资者，你是否常常感到困惑？为什么自己总是忍不住追涨杀跌，辛苦操作下来却收益甚微，而市场上那些神秘的“量化基金”似乎总能稳健地赚钱？这些基金就像一个不为人知的“黑箱”，其运作逻辑令人好奇又敬畏。

本文的目的，就是为你揭开这个“黑箱”的神秘面纱。我们将深入探

因子评价本质是t时刻因子对t+1时刻未来收益率的corr

大多数研究者其实在因子研究中很少用到未来数据作为信息

但实际中并非使用某一时刻的未来数据就是作弊

例如

day1的数据中涵盖分钟（t）的信息

day1 数据结构为 day1t1～day1t240（日内交易时间为240分钟）

0. 策略名词解释

（1）XGBoost模型

XGBoost 是一种基于梯度提升树（Gradient Boosted Trees）的高效机器学习算法，常用于排序、分类、回归等任务，在bigquant平台上只用于排序任务，主要有三种：排序学习（NDCG）; 排序学习（Rankne

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

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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万和证券简介

万和证券股份有限公司是一家拥有证券经纪、证券自营、证券投资咨询、融资融券、证券投资基金销售、证券资产管理、代销金融产品、证券承销与保荐、与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问等各类业务资格的综合类券商。

万和证券开户

1. 扫码开通万和证券账号（通过此开通的账号方可

是社区的一个策略，社区原始策略没有这样的。今日又提示我全部清仓，我感觉明天又要全部接回。重新一个该策略的新任务，是买入今天旧任务卖出的所有股票。WHY

BigModule

bigmodule模块是由Python语言编写的，主要是在可视化线性策略中使用的可视化部件，可以将繁杂的代码进行封装，而只把输入和输出暴露给使用者，这样用户就无需关心模块的内部实现，而只需提供相应的数据，便可以获得想要的结果。

由此一来，大大降低

打破“经验至上”的幻觉

我们通常认为，交易时间越长，水平就越高。一个交易了20年的“老手”，理应比新手厉害得多。然而，一个残酷的真相是：绝大多数交易者，无论入市五年、十年还是二十年，其实到最后连真正的“门”都没有摸到。这篇文章将揭示交易的真正门槛，告诉你为什么经验有时反而是最大的障碍。

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一、提交模拟与回测结果不一致，具体策略案例供分析\n主程序 https://bigquant.com/codesharev3/db7f7936-bfcd-4fc2-ac07-00026d1ea93b，

hs300因子数据： https://bigquant.com/codesharev3

导语

大家好，今天详细介绍下私享会成员如何使用SDK。关于SDK的更多介绍，请移步：BigQuant终端本地SDK使用文档，原文介绍了用户管理、策略运行、策略查询等功能，本文只介绍数据相关功能。

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做量化投资，参数优化是绕不开的关键步骤。很多人靠盲目试错调参数，要么陷入过拟合陷阱，实盘一塌糊涂；要么找不到核心规律，浪费大量时间。今天就以低估值 + 小市值双因子策略为例，带你搞懂参数平原的核心逻辑，用可视化方法高效找到既赚钱又稳健的参数组合。

一、什么是 “参数平原”？

参数