一、初步了解BigQuant平台

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1. 注册并登录BigQuant账号
2. 了解BigQuant基础界面：Quant Agent、AI Studio、知识库、AI策略广场等等
3. 数据覆盖：了解平台提供的数据种类、历史长度与可用频率。常用数据表举例：
   • 股票后

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

若您提交的因子报错，需要知道原因，请根据下图将提交的ID进行复制，并粘贴本帖的评论区，我们会定期检查并告述您报错原因！

应用场景

在计算形如均线这样的时序因子时，需要历史的k线数据，所以，我们结合实时数据合成出实时分钟线这篇帖子设计出一个k线缓存的机制。

效果

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最近突发奇想，一家公司有能力发行可转债，那这家公司天然是一家基本面还不错的公司，交易所赋予它发债的权限就帮我们筛选了股票池。因此，如果我们以此为股票池，结合一些换手率、成长性、市值进行打分，选择得分靠前的股票构建投资组合应该可以长期盈利。我们先看看回测绩效。

回测绩效

从16年到26年，回

加密资产市场的高波动特性，是 AI 量化策略发挥收益优势的典型场景。如何将传统均线策略与数据工程、回测体系结合，搭建可复用、可迭代的 AI 量化策略？本文基于通用 AI 量化开发范式，拆解加密资产量化交易从数据接入到策略优化的完整流程，附可直接运行的代码示例。

一、核心技术痛点：数据层制约

做美股高频量化交易多年，发现很多量化工程师在Big Quant上搭建策略时，第一步总会卡在行情数据对接上——怎么高效拉取美股基础行情适配策略初始化？如何实现毫秒级实时更新匹配实盘交易？拿到数据后又该怎么快速处理可视化做策略验证？作为常年自己做美股高频交易的个人交易者，我结合Big Quant的平台实

做外汇量化研究和高频交易实操这些年，我发现很多同行走的弯路都集中在数据环节 —— 是不是你也遇到过，研究模型的逻辑再严谨，回测结果再漂亮，到了实盘却频频失效？学术研究中想做汇率波动规律分析，却因数据源残缺、延迟导致结论缺乏说服力？其实核心问题往往出在外汇实时数据接口上，这也是我长期高频交易和金融研究

在瞬息万变的股市中，许多散户朋友常常感到迷茫：为什么自己总是追涨杀跌，辛苦赚来的钱转眼就亏了回去？是不是缺少一套稳定可靠的盈利模式？如果你也有同样的困惑，那么今天这个方法，你一定要把它牢牢刻在自己的骨子里。

最近看到很多朋友都在亏钱，深感普通散户在这个市场生存不易，所以今天，我决定将一个压箱底的秘

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

行业从业者进行美股量化研究时，往往需要兼顾两个维度：历史数据的稳定性与实时行情的连贯性。无论是策略回测、指标验证，还是模型监控，如果底层数据结构不统一，后续的分析链条都会受到影响。

虽然 API 对接逻辑简洁，但真正的挑战在于——让数据结构既可自动化调用，又能长期复用。

需求背景：模型需要“新鲜”的燃料 在BigQuant上跑AI模型，大家都知道“数据喂养”的重要性。但在实盘阶段，离线训练好的模型如果吃不到“热乎”的实时数据，预测能力就会大打折扣。很多量化团队在工程化落地时，卡在了实时数据流（Streaming Data）的接入上。

**痛点分析：高并发下

做量化交易研究和实盘操作这些年，我深知行情数据是整个量化体系的核心根基，不管是股票、外汇还是加密货币市场，想要搭建靠谱的量化策略，第一步就是搞定高效、精准的实时行情数据获取。对我这类高频交易选手来说，数据的延迟、精准度直接影响策略信号的执行，而在Big Quant做策略研发时，优质的实时数据源更是能

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获取实时分钟k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）

你的手机在更新，华尔街的收割机也是

你手中的智能手机，从早期的诺基亚砖头机到折叠屏，再到如今内置端侧AI的智慧终端，迭代速度令人窒息。而在曼哈顿下城的钢筋丛林里，华尔街量化基金的进化速度有过之而无不及。很多试图求职量化的年轻人仍以为这只是某种高深莫测的“黑科技”，但本质上，这是一场关

BigQuant进行实时交易

实时交易区别于我们的日频模拟交易，实时交易会根据实时行情变化产生即时交易信号并在对应的柜台进行撮合成交。实时交易策略在策略名称后跟有【==实时==】标签，日频策略没有。

实时交易的基本流程如下

1.绑定交易账户

2.编写策略-提交实时任务

3.观察策

我们通常认为，股市里真正的大师，必然是心思缜密、高深莫测的形象。然而，现实却恰恰相反——那些能够持续赚取巨额财富的顶尖高手，往往都展现出一种孩童般的纯粹与直接。这究竟是为什么呢？

核心洞察：复杂之后的简单

首先要明确，这种“简单”并非天真或无知。它是一种历经万千复杂、洞悉事物本质后，最终

1. 策略概览

本策略是一套A股量化多因子选股方案：在沪深300与中证500成分范围内，先进行可交易性与基础质量过滤，再使用多个具备明确经济含义的因子构建特征，采用滚动训练的 Lasso 回归模型预测未来10个交易日收益，并据此排序选择Top股票构建组合，按固定节奏调仓。

import dai的时候，调试报了下面这个错误

• Traceback (most recent call last):
• File "_pydevd_bundle/pydevd_cython.pyx", line 1343, in _pydevd_bundle.pydevd_cython.P

2026年2月4日 入门培训

• PART 1 录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/NLRm0RbG47
• PART 2 录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/2pjX5nxw5d

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引言：为何多数人在股市中难以稳定盈利？

许多投资者都面临一个共同的困境：时赚时亏，收益极不稳定，常常被情绪左右，不断寻找那个能一夜暴富的“秘密公式”。然而，现实是残酷的。真正的稳定盈利，并非源于某种复杂的绝技，而是来自于日复一日地践行几个简单、基础却极其强大的纪律性习惯。本文将为你揭示高手

开篇引言\n上周的深度探讨引发了很多同行对“自然语言生成代码”效率的讨论。今天，我不谈理论，直接展示一个完整案例：如何将一段清晰的策略文本，变成在QMT中真实运行的、带有回测结果的趋势跟踪策略。整个过程，就像为你的想法配备了一位精通QMT API的即时翻译。

第一步：策略构思——用

在量化交易中，你也许已经习惯分析历史数据，但当策略真正走向实盘，**“实时行情延迟”**往往成为策略表现与回测差距的关键来源。那么，如何有效地接入实时外汇数据，让模型能够即时响应市场变化？这正是本文希望与你一起探讨的话题。

实时数据的价值：从研究走向交易

对任何策略开发者来说，外汇市场的

在AI量化策略的落地过程中，数据获取往往占据了工程量的40%以上。尤其是涉及到跨境金融市场时，异构的数据源、不稳定的网络环境，往往会让原本完美的策略在实盘中大打折扣。传统的Request-Response模式在高频Tick数据面前显得捉襟见肘，不仅吞吐量上不去，还容易造成数据包的丢失（Packet

打破关于“快”的认知幻觉

在很多散户投资者的眼中，量化交易就像是一个开了挂的“网速流”玩家：靠着昂贵的服务器、极速的交易通道，在毫秒级的时间差里收割利润。评论区里充斥着“量化就是靠速度割韭菜”的怨气，这种声音在真正的专业投资者看来，简直是“毛缝里扔炸弹——气死人”。

我必须说一句非