从常规思路分析，高收益策略需要，抓近期热门策略，波动大，才有机会产生高收益，但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效，所以，在选定近期热门票的基础上，需要在不同的市场行情下，选用不同的选股逻辑去应对。

步骤：

一、定义表达市场情绪方面的因子，如：

#当天涨停数比例

grou

1.市场观察和机会发现

主力资金流向策略以捕捉市场资金动态和短期趋势为核心，在量化交易中展现出独特的实战价值。从逻辑层面来看，主力资金作为市场中的 “聪明钱”，其流向往往反映了机构投资者对股票的价值判断与预期。当主力资金持续流入某只股票时，通常意味着企业基本面得到认可、潜在利好预期或存在价值低

{{pro}}

[https://bigquant.com/codesharev3/f4b9edbc-8360-412f-9600-ec8722281a20](https://bigquant.com/codesharev3/f4b9edbc-8360-412f-9600-ec8722

在风云变幻的投资领域，贵金属黄金市场一直备受瞩目。近期，黄金等贵金属报价API，价格走势犹如过山车，引发投资者高度关注。据 iTick 数据显示，截至 2025 年 5 月 6 日 15:30，黄金 T+D 价格为 792.97 元 / 克，较之前交易日涨跌额达 11.57 元，涨跌幅为 1.48%

https://bigquant.com/codesharev3/96e0f12c-6511-4d44-97b0-8d9a78b2da89

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直接复制的策略，但是跑出来还是nan

[https://bigquant.com/codesharev3/b72507a1-561c-4137-b

下面代码获取某只股票（300676.SZ，或者是其他任意股票），运行得到结果都是nan。

是我的代码有问题，还是数据库没有均线数据？

########获取股票20日均线价格####################
import dai
import pandas as p

特别注意：本策略在编写和优化时基于当时的未更新的财务因子字段，目前该数据和字段经过了更新和错误修正。故目前利用本策略的代码尽管可以运行，但回测结果与文中的差异很大，效果大不如从前，以目前的数据回测结果为准，深表歉意。但本文介绍的策略编写思路和参数优化过程仍然值得学习，读者可以参考该思路进行策略编写。

一、直播介绍

大模型驱动流程自动化，揭秘行业因子挖掘智能体系统！由大模型驱动的革命性工具，重新定义量化研究的效率边界！

🌟 三大核心突破：\n✅ 算子文件库 - 20+底层函数自由组合\n✅ 动态评估体系 - 实时计算IC/IR/SHARP比率\n✅ 智能提示工程 - 自然语言一键生

pandasql这个包挺好用的，可以用SQL分析操作DataFrame，但没有预装。尝试在AIStudio里用安装，成功安装了，但不知道为什么还是无法import

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=383458ac-a703-48b6-bbfb-826c

版本日志

• 3.1 2024-04-19
• 3.0 2024-04-07

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希望可以在画布中对使用的模块进行rename，这样之后自己回看策略时可以一目了然。

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大体的策略时是根据大盘指数和行业概念指数之间的beta关系 筛选出高beta的行业概念板块 再从这些板块挑选业绩量化 量价配合的个股进行组合 就这样简单的两个功能联动这破玩意写了一堆不知道啥破布出来 根据FIBO和一些高等金融数学的概率统计来计算 当前指数处于支撑位和压力位之间的百分位来分配仓位 就

💎想抓住秒级市场机会？\n💎想告别情绪化交易实现全自动盈利？

本次直播带你解锁日内高频策略的实战步骤！

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ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 3 **[1](vscode-notebook-cel

请教下面这个函数，是只在指定的调仓日（例如每个季度的第一天）才会调用这个函数？还是每天都会调用这个函数？

def m5_handle_data_bigquant_run(context, data):

如果只在调仓日才会调用这个函数，那么突发事件（例如突然大跌），怎么

0.什么是可转债

0.1 基本概念

可转债是上市公司发行的一种特殊债券，它赋予投资者在特定条件下将债券转换为公司股票的权利。投资者持有可转债，既可以享受债券的稳定利息收益，又能在公司股票价格上涨时，通过转股获得股票增值收益，具有 “下有保底，上不封顶” 的特点。

0.2 交易规

高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境

import jqdata

def initialize(context):

# 定义均线周期

context.ma5_period = 5

context.ma10_period = 10

context.ma3_period = 3

def handle_data(c

\n💡本次分享将带你深入了解QuantAgent的高阶用法，手把手如何快速构建并优化量化投资策略！\n💡无论是量化投资新手还是资深从业者，都能从中获取实用技巧，开启量化投资新篇章！\n\n\n会议亮点：\n📌零代码入门：无需编程基础人人都能学会\n📌实战解析：从理论到实践掌握全流程\n📌专

策略概述

背景介绍

天蝎座0.6是社区用户woshisilvio开发的一个策略，还做过视频讲解。

策略源码和视频讲解请参照：==《天蝎座0.6》BQ天梯NO.2策略源码讲解==

股票实时交易策略

1.选择感兴趣的股票实时交易模板（详见模板），点击【克隆】复制对应策略至策略编写页面；

1）运行代码：点击右上角的【全部运行】，看代码运行结果是否报错

2）提交模拟：点击右上的【提交模拟】，进行实时任务提交

![](/wiki/api/attachments

在根据情绪选股时，我们经常会参考股票的涨停时间，有无存在炸板情况和涨停封单，主观上认为涨停早的，不存在炸板的，涨停封单量大的比较好。那么在bigquant里面有无可能构建出来这种因子呢，如果可以的话，能否说下思路？如果目前不支持的话，未来有无可能支持？

在输入特征中输入模式种选择“SQL”，SQL特征中写下相关代码（见下方代码块所示），运行整个代码块之后，得到如标题错误信息。该问题应该是一个基础问题，但就是不知道哪里出错了，目前因无法连接github，无法生成分享链接，请各位大神指教，谢谢！

错误信息如下：

• [2025-01-02 2