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

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。

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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

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

• BigQuant 比赛
  • 进益资本杯 · 端到端赛道

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• BigQuant 比赛
  • 进益资本杯 · 因子挖掘赛道

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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

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

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

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

因子篇

因子构建

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追涨策略的关键因子如何选择

[基于财务数据构建策略](/wiki/doc/

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一、赛事概况

BigAlpha 2026 本届赛事设因子挖掘、端到端大模型、AI开放创新三大核心赛道。

二、入围决赛队伍

经公榜排名、私榜验证，赛区总榜层层筛选,共计 24 支队伍入围决赛,进入赛区总决赛环节。

具体入围队伍名单如下:

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