【策略构建】print内容日志不体现
请问下为什么print的内容 日志中没有体现呀
[https://bigquant.com/codesharev3/826d8e13-d735-43ab-afae-8d2c8f1b2485](https://bigquant.com/codesharev3/826d8e13-d735-43ab-
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请问下为什么print的内容 日志中没有体现呀
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老师你好,我这里选择
roic_lf_yoy_consec_min_3y>0.15,但结果出来的股票没有这个达到要求。
这是系统没算对还是什么原因呢?
下面是策略:
https://bigquant.com/codesharev3/414b6cba-186a-41dc-a04a-e6bfad
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略微出手就是一个做空无敌,稍作修改就感觉比一些研报的多空收益要好。但是可笑的是我完全是用的日频数据。感觉研报都在水工作内容。
以下两张图都不包含涨停或者跌停板。
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|---|
怎么弄的不对呢?
\
import dai
df = dai.query("""
SELE
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请教一下颜建民老师,在金叉赢家ETF策略中(https://bigquant.com/square/ai/32679ef7-5fe7-34b2-3d52-c19193c42297),
\n1.为什么DEA设置为DIF的EMA26,而不是选用经典理论中的EMA9
\n2.代码中有两处round(2
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1、在回测阶段怎么将多个策略的曲线融合?
比如:股票多因子:小市值 + ETF:黄金、债券 + 期货
2、在模拟阶段怎么将多个策略的曲线融合?
比如:股票多因子:小市值 + ETF:黄金、债券 + 期货
目前组合配置,只能融合全部策略有一条曲线,单选2个策略无法融合曲线。
评论
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麻烦帮忙看看错误原因,如何修复?
模型代码链接:
[https://bigquant.com/codesharev3/2704d6d4-dc88-4cd8-ba6c-7991d6278d1c](https://bigquant.com/codesharev3/2704d6d4-dc88-4cd8
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\
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PermissionException: Permission Error: 请在查询表 cn_stock_status 时使用 filters 参数指定分区范围(一般为 date 或 instrument ):dai.query(sql, filters={"date": ["2020-01-0
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用可视化模块做单因子策略回测,显示策略收益率为0,但基准收益率曲线有的,特诊抽取数据也有的。
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策略没问题,但是在画图的时候报错
[2025-12-19 17:52:47] INFO: input_features_dai.v26 开始运行 ..[2025-12-19 17:52:47] INFO: input_features_dai.v26 命中缓存[2025-12-1
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bigquant说明书中有分别描述如何回测股票策略、如何回测期货策略,但是没有描述如何回测一个同时包含股票和期货的策略?
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for i, x in today_df.iterrows(): **857 # # context.order_target_percent(x.instrument, 0.0 if
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在金融AI领域,模型的预测能力不仅取决于算法的优劣,更取决于数据“喂养”的新鲜度。作为负责策略落地的技术支持,我经常听到算法工程师抱怨:训练好的强化学习模型,在实盘对接时因为数据流的不稳定而由于表现“并不聪明”。
数据流:AI模型的血液 客户的需求是智能预警,而痛点在于传统的API接口无法
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你是否也曾遇到过这样的困境?明明为自己设置了严格的交易纪律,坚决执行止损,却发现自己总是在股价即将反弹的最低点被精准“打掉”,随后眼睁睁看着它一路上扬。你可能会将其归咎于运气不佳,但如果这种情况反复上演,那背后可能就不是运气问题,而是一个系统性的“陷
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在量化交易和金融工具开发的过程中,实时汇率数据是绕不开的核心要素,不管是搭建跨境量化交易策略、做外汇行情监控,还是开发关联汇率的金融应用,能稳定、快速获取精准的汇率数据,直接影响策略有效性和工具实用性。作为常年做高频交易、捣鼓量化工具的开发者,我在这个环节踩过不少坑:要么是找到的汇率 API 鉴权复
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许多人踏入股市时,都抱着一个看似谦卑的心态:“我要求不高,每个月能赚点零花钱就够了。”
如果你也有过类似的想法,那么请立即打消这个念头。这种想法是“绝对不可能的事情”。一个反直觉的真相是:任何能够实现每月持续稳定赚钱的人,哪怕只赚一块钱,都已经是市场中的“顶级高手”。
更重要的是,股市容不下怀疑
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在跨境量化策略研发过程中,数据的时效性、完整性与多市场覆盖能力,直接决定了因子挖掘、策略回测及实盘执行的效果。无论是搭建多市场套利模型、跨市场因子验证体系,还是实现高频策略的实盘落地,优质的数据接口都是核心支撑。本文梳理跨境量化数据获取的核心痛点,对比主流数据接口的适配性,为策略研发效率提升提供实操
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在A股的亿万散户面前,长期存在着一个看不见的对手——它快如闪电,身处特权之地。近期,在市场反复拉锯、民意沸腾的背景下,两则重磅传闻如惊雷炸响,预示着这场不对等的技术游戏或将迎来终结。这些传闻背后,究竟揭示了哪些普通投资者闻所未闻的“不公平”真相?本文将深入剖析传
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1.市场观察和机会发现
许多投资者热衷追逐热门概念,像曾火爆的新能源汽车概念,行业利好时股价飙升,吸引大量资金买入。但市场多变,热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略,每日调仓,初期有涨幅,随后收益震荡下行,到2024年9月收益低至-50%左右,最大回撤超55%。
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