股指期货交割日日历效应研究
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。
由neoblackxt创建,最终由neoblackxt更新于
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。
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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:
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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
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
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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。
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
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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
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Alpha1: (-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME), 1)), RANK((
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的信息
day1 数据结构为 day1t1~day1t240(日内交易时间为240分钟)
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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
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影响策略效果的因子有很多,每个人所选择的因子也各有不同,选取因子后,如何分析数据,找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分,本文介绍,如何简化数据分析的工作:数据标准化处理
举例说明:
当天收益因子:5000支票,可能会有1000+个不同的值,如:1
由marico89创建,最终由bqvr558f更新于
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
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本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE(AIStudio):
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
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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。
由small_q创建,最终由small_q更新于
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
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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
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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
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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。
参数
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hello,请教个问题,我这边有一个策略是通过人工选股,然后使用策略进行买卖。由于人工选股不定时更新,现在策略是将人工选的股票写死的,如果要更新股票池就需要编辑策略并且重启,重启之后运行时的过程数据会丢失。有没有什么方式可以解决这个问题,在不重启策略的基础上完成股票池的更新。
比如是不是可以定制一
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感谢BQ-小Q送的礼物,礼物已经收到拉,一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。
由qxiao创建,最终由bqqfhkl7更新于
本文档是 BigTrader 量化交易框架的完整 API 类型定义文件(bigtrader.pyi),包含了所有可用的类、方法、枚举和数据结构的详细说明。BigTrader 是 BigQuant 平台的核心交易引擎,支持回测、模拟交易和实
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