在AIStudio中可视化模块化设计是非常好的想法，但是目前可视化画布的数据处理的流程图上，BigTrader往往是放在最低下平置。策略运行**“初始化+周期循环”框架**上，策略运行在前一天晚上执行并发出次日交易信号，缺少了当日的信息，没有发挥其真实策略运行框架的效用。

如果把BigTrader

如何用SQL表达以下旧版因子

#换手率5日累计值

sum(turn_0,5)

#3日前 5日收盘价均线值

mean(close_3,5)

#统计10日内上涨次数

sum( where(return_0>1 , 1 , 0 ), 10)

#5日内大单买入

只有6开头的，没有0和3开头的？

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ST摘帽事件逻辑

ST摘帽事件逻辑

被实施ST的股票往往存在较为严重的财务问题或其他异常状况，股票风险较大；但是，当上市公司上述异常状况消除后，公司应当在董事会审议通过年度报告后及时向交易所报告并披露年度报告，同时可以申请撤销对其股票实施的退市风险警示，即“摘帽”。ST股票摘帽是一个利好事件，我们试图在其中挖

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[h

随着 AIStudio 新版3.0 的发布，开发环境迎来了进一步的升级。我们组织开发者任务活动，==官方提供技术指导和宽币支持==，邀请您加入和我们一起共创开发者社区。

一、任务说明

您可在下方查看任务列表，选择您想要领取的任务，联系客服小Q申领该任务（每个任务仅限1人领取）

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策略案例

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视频回放：[点击查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+CS0517+2024-05/courseware/1807b379926547e7a9e78b794329f260/754ffca17883405a86e7d7765

核心概念

BigQuant 是一个集成了数据科学和人工智能技术的量化投资平台，旨在为投资者提供强大的策略开发、回测和优化工具。在 BigQuant 上，用户可以通过可视化策略开发工具轻松创建、测试和优化自己的投资策略。这一过程通常涉及几个关键组成部分，包括可视化策略开发界面、模块以及数据流处

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前言

我们常用量化投资的方式预测未来可以交易的个股，从而获取最大收益。但能不能反其道而行之，通过量化的形式诊断个股：判断是否可以买入？仓位如何设置最合理？

对于资深投资者来说，可以根据历史交易经验，结合该股的特性及大盘环境，判断在这类情况下股票的胜率及收益如何，以此作为买入决策。

但有个

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一个十五年前开始研究量化模型的人，在A股量化择时的研究上有了一些看起来还不错的成果，发个简介出来大家围观下，有兴趣的朋友可以讨论、交流下。

模型所使用的都是万得日线级别数据，没有未来数据，根据前一日收盘的各种数据使用在EXCEL表格中数百列既定公式（模型）得出当日看多/看空（择时）及交易对象。

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