策略分享——优质基本面高股息策略思想
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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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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前面我们已经学习过了机器学习的树模型和神经网络模型，这些都是量化选股的主流模型。但是在监督学习中，还有一种很主流的学习方式，即支持向量机，本文则是基于支持向量回归模型开发的选股策略。
支持向量机（SVM）是应用最广泛的机器学习方法之一。在20世纪90年代，传统神经网络
由bq20kttn创建，最终由bq20kttn更新于
bigtrader引擎在提交模拟交易后，内部是启动容器去每日执行策略计算的。 所以如果要用策略的净值或者其他策略执行过程中的一些状态信息需要保存到本地。可以采用JSON文件的方式保存下来。
代码如下：
[https://bigquant.com/codesharev3/d4f893dc-72da
由bqt6pg72创建，最终由bq4y4j3i更新于
Transformer最初发布是用于时序任务和NLP任务，在近年来也有不少Transformer在CV应用比较出色的研究，我们有理由相信Transformer也可以应用于量化投资领域。
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到
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from bigquant import bigtrader, dai
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
from sklearn.linear_由bql6ph74创建，最终由small_q更新于
在 AI 量化领域，模型的预测能力上限取决于数据质量（Garbage In, Garbage Out）。对于外汇这种高信噪比的市场，Tick 级别的数据清洗和录入是构建任何高频因子的前置条件。
很多宽客（Quant）在做特征工程时，习惯使用 1 分钟 K 线（OHLC）。但在外汇市场，大量的信息（
由bqb18wzv创建，最终由bqb18wzv更新于
做量化高频交易这些年，我复盘过所有策略失效的案例，发现近四分之一的问题都出在行情数据链路上 —— 对高频交易来说，数据延迟哪怕只有几十毫秒，都可能让套利策略从盈利变成亏损，连接断连几秒，就足以错过一波关键行情。今天就以我搭建个人高频交易系统的实战经历，聊聊外汇行情 API 的接入与优化，尤其是如何解
由bq7vcw7o创建，最终由bq7vcw7o更新于
当大盘一举突破4000点，单日成交量创下3.4万亿的历史新高时，无数投资者的内心正上演着一场拉锯战——一半是踏上财富快车的狂喜，一半是担心随时坠落悬崖的恐惧。
在这种行情下，我们究竟如何判断趋势能否持续？如何才能不被市场的涨跌所迷惑，做出理性的决策？
答案，其实就隐藏在那个最基础、最朴素的指标之
由bqoa5ecn创建，最终由bqoa5ecn更新于
BigQuant SDK 是一款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。
BigQuant SDK 支持 Windows、Linux 和 macOS。我们建议在 [Python 3.1
由small_q创建，最终由bq74kf6o更新于
在跨境量化策略研发过程中，实时汇率数据是多币种资产定价、外汇套利模型回测的核心数据源。外汇市场日均 6 万亿美元的交易量决定了其数据具备高频波动特征，而如何低成本、高时效性地获取多货币对实时汇率数据，是提升策略迭代效率与实盘适配性的关键。本文聚焦量化开发场景，分享免费外汇 API 的接入方案，提供可
由bq5l7qg6创建，最终由bq5l7qg6更新于
对于许多投资者来说，市场最难把握的阶段，莫过于一个持续火爆的主线开始降温退潮。眼看着前期龙头股摇摇欲坠，高位的套牢资金实在是太多了，在短期没有新的利好刺激下，想要再次聚集人气，难度极大。此时，追高风险显而易见，但放眼望去，市场又显得一片混乱，似乎无处下手。
由bq0sxhmu创建，最终由bq0sxhmu更新于
你是否常常有这样的感觉：自己的股票账户仿佛被一双无形的眼睛监控着，总是精准地“一买就跌，一卖就涨”？你以为是运气不佳，但真相可能远超你的想象。你的交易对手很可能根本不是人，而是一台没有感情、运算速度快如闪电的智能“收割机”——量化交易程序。
在今天的A
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由bqlr9p7x创建，最终由bqlr9p7x更新于
在量化策略的研发链条中，大家往往过分关注模型（Model），而忽视了数据（Data）。但在实战中，Garbage In, Garbage Out 是铁律。对于港股这种机构主导的市场，K线图已经丢失了太多的博弈细节，只有 Tick 级数据才能还原市场的微观结构。
今天分享一下，如何在本地构建
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在构建量化交易策略的过程中，你或许也遇到类似的问题——网页行情刷新跟不上价格变化，延迟导致信号失效，策略回测再完美也敌不过实时数据的时差。\n对于高频或短周期策略而言，数据延迟是影响收益率和执行效率的关键风险点。解决的思路其实很直接：将实时行情流接入系统内部，让数据以流的形式被策略自动消费。
由bqrtfmrc创建，最终由bqrtfmrc更新于
在瞬息万变的市场中，绝大多数散户投资者都深陷一个共同的困境：抓住一只龙头股时，常因一时的调整便匆忙卖出，错失主升浪；而当手中的旧龙头风光不再时，却又因“执念”而固执坚守，眼睁睁看着利润回吐甚至深度套牢。他们在旧热点里挣扎，在新热点里追高，最
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笑宇老师新版保温杯策略是一套非常经典实用的机器学习滚动训练框架，可在此框架上进行魔改。原模型使用的是XGB模型，实际使用时如果回测期较长的话，耗时比较长，笔者将模型改为基于LightGBM 机器学习模型，用于快速验证魔改效果。同样使用2C/8G情况下，XGB跑5年数据常常宕机，LGBM实测十
由bq5campb创建，最终由bq5campb更新于
你是否也经历过这样的时刻？满怀期待地杀入某个热门板块，比如最近的商业航天或是AI应用，结果却在短短几天内亏损了几十个点。账户一片惨绿，以至于你连打开交易软件的勇气都没有了。这种挫败感和恐惧感，是许多交易者都曾体会过的切肤之痛。
在这种困境下，交易之路该如何继续？
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很多人一提到量化投资，脑海里浮现的都是复杂的代码、闪烁的屏幕和神秘的“黑箱”。但实际上，量化投资的真正精髓并不在于编程，而在于一个更根本、更直观的概念：“因子”。本文将为你揭示三个关于量化投资的反直觉真相，帮助你拨开迷雾，理解其核心。
量化投资的首要真相
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由small_q创建，最终由small_q更新于
本文档为1月24日上海私享会线下分享会代码， 因子自动更新框架（持续迭代）
高频因子投研工具包介绍：
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[1月24日：
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直播回放：https://bigquant.com/college/3bced27c-db84-4c6a-83b9-7f1fe35d7180
AI对我们生活的改变已不言而喻。
理论上来说，任何人能做的事其实AI都可以做。早晨有私享会会员在群里问我，如果AI可以量化投研，那未来私募做什么。
由yangduoduo05创建，最终由nanquant更新于
打开你的交易软件，看看自选股列表，是不是密密麻麻，一片“绿油油”？很多散户投资者都有一个共同的习惯：把几十甚至上百只股票塞进自选池，结果却是精力分散，抓不住重点，最终买了一堆表现不佳的“杂毛股”。
你可能不知道，顶级高手的自选池却异常简单。他们遵循一个核心原则：自选股不超过五个。这并非懒惰，而是一
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由bqtest157创建，最终由bqtest157更新于
在量化研究中，外汇实时行情通常被视为“底层输入”，很少成为讨论的重点。但在策略从回测走向实盘，或从低频扩展到事件驱动、高频场景时，行情接入方式往往会直接影响结果的可解释性和可复现性。
本文从系统与研究视角出发，结合外汇市场的实时数据特性，讨论行情模块在量化研究流程中的合理定位，以及在工具选择与结构
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