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

引言：为什么严格止损的你，依然在亏钱？

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

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

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

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

风暴中心的量化交易

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

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%。

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。

一、支持向量机

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

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

这个策略回测一天能运行，但是提交到模拟就报trainin为空

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=82c

一、Transformer模型

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

from bigquant import bigtrader, dai
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
from sklearn.linear_

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（

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

新建可视化策略，用的模板，用lightgbm替换stockranker训练，报错，请帮忙看看 https://bigquant.com/codesharev3/c252eae7-38d1-4f20-ba82-c4144de50a02

![](/wiki/api/attachments.r

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

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。

快速安装

BigQuant SDK 支持 Windows、Linux 和 macOS。我们建议在 [Python 3.1

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

引言：当热点冷却后，机会在哪里？

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。

目标：希望通过 SQL 精准的获取到某一天的时间序列函数计算之后的值\n现状：只要在 SQL 中带入了 date 的精准条件，就会导致返回的时间序列计算为空值。只能在 SQL 中不进行过滤，然后在代码中过滤具体时间。\n%%sql

WITH market_cap_with_warmup AS (

为何你的账户总被“监控”？

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

for i, x in today_df.iterrows(): **857 # # context.order_target_percent(x.instrument, 0.0 if

https://bigquant.com/codesharev3/aa0c4934-989e-4a39-bb54-3bc6c9645280

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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

使用 bigtrader 提交实时模拟交易时提供的是原始的tick数据，虽然我们支持tick实时策略，但是有相当一部分交易者以中低频策略为主(也包括我自己)，这篇帖子的目的是为那些中低频交易者提供实施对应的解决方案。

核心逻辑设计

为了与主流行情软件（文华、快期、主流数据库）对齐，