量化交易总踩坑?多半是行情 API 没选对
我们在券商一线做投顾、带量化交易团队这么多年,踩过最痛的坑,莫过于策略回测时收益亮眼,一到实盘就 “水土不服”—— 尤其是做股票、期货高频量化或日内 T+0 交易时,哪怕几十毫秒的行情延迟,都能让原本盈利的策略瞬间变脸。这些年我们复盘过无数案例,发现比起复杂的策略逻辑,**行情数据的稳定性、接口响应
由bqb18wzv创建,最终由bqb18wzv更新于
我们在券商一线做投顾、带量化交易团队这么多年,踩过最痛的坑,莫过于策略回测时收益亮眼,一到实盘就 “水土不服”—— 尤其是做股票、期货高频量化或日内 T+0 交易时,哪怕几十毫秒的行情延迟,都能让原本盈利的策略瞬间变脸。这些年我们复盘过无数案例,发现比起复杂的策略逻辑,**行情数据的稳定性、接口响应
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大家好,今天详细介绍下私享会成员如何使用SDK。
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下载包
[bigquant-0.1.0.post104+g82d82af-py3-none-any.whl 63063](/wiki/api/attachments.redirect?id=3e39d777
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近来,针对量化交易的“讨伐”之声不绝于耳,许多散户投资者都有一种普遍的感受:量化交易是不是一种专门“割韭菜”的工具?
事实真的如此吗?本文将超越喧嚣的头条新闻,深入分析量化交易背后几个最令人惊讶且最容易被误解的真相,帮助你了解它到底是什么。
要理解量化交易在投资
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略微出手就是一个做空无敌,稍作修改就感觉比一些研报的多空收益要好。但是可笑的是我完全是用的日频数据。感觉研报都在水工作内容。
以下两张图都不包含涨停或者跌停板。

# 交易引擎:初始化函数,只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
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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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你是否也曾陷入这样的困境:手中持有的股票连续大涨,形势一片大好,但突然在某一天,成交量急剧放大,形成一根“天量”K线。此时,你的内心是否充满了恐惧与纠结?是该获利了结,还是继续持有?
“天量见天价”,这句股市谚语几乎是所有投资者的第一反应。它在很多情况
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引言:十字路口的A股市场
近期,A股市场成功冲上4000点整数关口,迅速成为所有投资者关注的焦点。市场情绪也随之来到一个十字路口,分歧日益加剧。当前最核心的矛盾在于:4000点究竟是本轮反弹行情的“天花板”,还是一个全新牛市阶段的坚实“起点”?
在众说纷纭之际,一位分析师提出了一个与主流
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请问下为什么print的内容 日志中没有体现呀
[https://bigquant.com/codesharev3/826d8e13-d735-43ab-afae-8d2c8f1b2485](https://bigquant.com/codesharev3/826d8e13-d735-43ab-
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平台的vscode好像无法设置断点进行调试。
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很多“纯小盘”或“纯价值”策略容易遇到两类问题:\n1)价值陷阱:估值便宜但基本面变差,股价继续下跌;\n2)行业偏置:长期收益其实来自行业押注(例如价值偏金融/周期),一旦行业风格切换,策略波动放大。
因此更实用的思路是:
用**质量因
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基于LangChain + LangGraph的多智能体辩论系统
[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/f068f43a-926c-4ce2-88f1-2b2c936ffbd3](https://bigquant.com/biga
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以“低价格、低溢价率、低余额”为核心筛选可转债标的,通过15只均等分散持仓
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