好基优选·多因子动态智能轮动

一、基金池

标普500

纳指ETF

300ETF

创业板

嘉实原油

豆粕ETF

黄金ETF

恒生科技

优点

  1. 地域分散:覆盖中美市场(标普 500、纳指、300ETF、恒生科技),对冲单一国家风险。
  2. 资产多元:股票(权益)+ 原油 / 黄金

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6月25日问题答疑

Q1:如何在可视化策略里面添加资金曲线择时策略的代码?  比如说,资金曲线突破了5日均线了,给一个买入的信号?  \n\nQ2:我经常遇到这种情况:挂个买单,眼看马上要成交了,结果突然蹦出几笔大单把价格抢上去,我只能撤单追高。这种实盘被大单卡位 ,在回测里有没有办法模拟出来?还是说小散注定只能被动吃

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因子入库前的体检:我把这道工序做成了模块

最近在维护自己的因子库。每加工出一批新因子,入库前总要重复同样几件事:覆盖了多少股票、缺多少、 有没有整列都是一个值、日期有没有对错一位。手工查一遍要小半天,还容易漏——漏掉日期错位那一项, 就会把一个测起来准得惊人、实盘一分钱赚不到的因子放进库里。

factor_check 把这套检查固定下

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BigQuant SDK 使用文档

BigQuant SDK 是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。

若无sdk权限,请找小Q申请:

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=dafbe2c2-5

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基于隐马尔科夫链的市场状态划分

用隐马尔科夫模型(HMM)划分沪深300的市场状态

市场不会一直上涨,也不会一直下跌,它总是在"趋势"和"震荡"之间来回切换。如果能提前识别当前市场处于哪种状态,仓位管理和策略选择就会更有依据。本文介绍如何用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)对沪深300指数近十

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BigQuant AIStudio 数据导入 DAI 实战图文教程

本文通过两个实际案例介绍 BigQuant AIStudio 的数据导入流程:第一项工作是将本地 CSV 文件上传至 AIStudio,并整理后写入 DAI 数据表;第二项工作是获取东方财富市场估值数据,保存到 DAI,并配置日频任务实现自动更新。完成后,这两类数据都可以直接用于后续研究、因子分析和

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BigAlpha 2026 决赛评分规则简介

BigAlpha 2026 决赛采用“赛道总榜基准分+现场评审分”的综合评分机制。因子挖掘、端到端大模型和 AI 开放创新三个赛道统一参与金、银、铜奖评选。

一、总分构成

最终成绩(100 分)=赛道总榜基准分(30 分)+现场评审分(70 分)

总榜基准分体现团队在预选阶段的客观表

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BigAlpha 2026 决赛评分规则简介

BigAlpha 2026 决赛采用“赛道总榜基准分+现场评审分”的综合评分机制。因子挖掘、端到端大模型和 AI 开放创新三个赛道统一参与金、银、铜奖评选。

一、总分构成

最终成绩(100 分)=赛道总榜基准分(30 分)+现场评审分(70 分)

总榜基准分体现团队在预选阶段的客观表

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BigAlpha 2026 决赛采用“赛道总榜基准分+现场评审分”的综合评分机制。因子挖掘、端到端大模型和 AI 开放创新三个赛道统一参与金、银、铜奖评选。

一、总分构成

最终成绩(100 分)=赛道总榜基准分(30 分)+现场评审分(70 分)

总榜基准分体现团队在预选阶段的客观表

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端到端模型 × 量化投资

从跨市场、跨资产类别的多维度金融数据中自主学习综合信号模式。

✅传统多因子遇瓶颈,端到端如何从原始数据直达交易决策?\n✅如何绕过人工挖因子,让AI自主迭代策略?

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直播回放:

<https://bigquant.com/college/339bd935-334f-4bea-94b6

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