在量化策略当中，策略逻辑当然是排在第一位的。但是，在一个策略已经表现较好时，对参数进行调整，往往能收获更多的超额收益。本文以模板策略中的可视化AI策略为例，进行参数寻优过程，看能为绩效结果提高带来什么效果。

一、策略核心逻辑回顾

模板中的可视化AI策略的核心逻辑如下：

1. 因

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本文将介绍

1.如何封装量化策略框架

2.提供多个预先封装好的量化策略框架

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什么是策略框架？

说到量化，自然少不了策略。可能会有很多人认为A股中有很多不同的量化策略，实际上恰恰相反。就A股而言，可用的量化策略非常少。目前A股主流的量化策略只有2种，分别为筛选策略和多因

介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio，在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意：本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

不少普通投资者可能都有过这种体验：自己炒股时要么跟着热点追高踩雷，要么盯着行情反复横跳，忙活半天收益却不尽如人意 —— 所以常听到一种观念 “散户别炒股，炒股不如买基金”。这话其实也有一定道理：基金作为近年来最受欢迎的低风险资产，有专业的投研团队跑调研、算数据，能挖到不少普通散户接触不到的优质标的，

风暴眼中的“量化”

近期市场风云突变，以高频交易和复杂算法著称的量化基金，似乎一夜之间成了风暴的中心。一个现象引发了广泛关注：“几个量化机构连夜提桶跑路”。这不仅是造成市场波动的核心原因之一，也让许多人感到困惑。很多人可能不明白什么是量化，但更关键的问题是，它们的盈利模式究竟建立在何种基础之

小市值策略，回测时，卖出的股数大于买入的股数。请问如何解决。如图：西大门，一共买了800股，6.13买了700股，7.13买了100股，7.20卖出的时候却变成809股了。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=c702ce56-0bb7-4275-bdb0

注：当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，为保证实盘和模拟交易曲线一致，实盘是集合竞价下单，因此本代码也是集合竞价下单。

文末提供的脚本只支持单一策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请将脚本复制几份，下单时间略微错开。

功能描述

本功能实现了从云端（bigqua

from bigmodule import M
from datetime import date, timedelta

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行

你是否也执着于每一次交易的输赢？

你是否将每一次交易都视为一场必须胜利的战斗？是否因为害怕亏损而迟迟不敢踏入那些气势如虹的“龙头”行情，又或因错失良机而懊恼不已？如果这些问题让你感同身受，那么你的交易思维可能正处在一个瓶颈期。

许多人认为，交易的核心是盈利。然而，一个与直觉相悖的

策略按照如下模板

from bigquant import bigtrader, dai

def initialize(context: bigtrader.IContext):
    context.set_commission(bigtrader.PerOrder(bu

１超短线策略

涨停板策略

特殊形态组合策略

２短线策略：

ETF轮动策略

小市值策略

高频因子低频化

３中线策略

破净股策略

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组委会已完成数据清洗工作，现根据私榜排名公布入围总决赛的团队名单（详见附图）。

未进入决赛的同学若对成绩存有疑问，请尽

为什么多数人在交易中迷失方向？

你是否也曾陷入这样的困境：沉迷于各种技术指标和投资理论，却依然频繁亏损；你感觉市场就像一个无法预测的谜团，每一次点击鼠标都伴随着焦虑和不确定性。无数交易者在这条路上追逐圣杯，最终却发现自己只是在原地打转，身心俱疲。

如果这些描述触动了你，那么接下来的内容可能

高频因子投研一直是一个专业研究员头疼的问题，主要难点有以下几点。

1.高频因子计算速度慢，通常高频因子是指股票分钟数据或更高频率数据。每只股票每天有240条分钟k线，数万条level2数据，如果按照数据量计算的话，每天仅分钟数据约有5000*240 = 120万条。是日频数据的240倍。1

传统的量化投资主要依赖于金融时间序列分析、统计学和经济学原理来构建模型。然而，金融市场是复杂、非线性、高噪声的动态系统，传统的线性模型在处理海量、高维和非结构化数据时常常力不从心。

机器学习和深度学习技术的崛起，为量化投资带来了革命性的工具。它们能够从海量数据中自动挖掘复杂的非线性模式，极大地

我们之前已经介绍过几个风格轮动的策略了，本质上依据的就是股票市场长期存在的“强市炒成长、弱市求稳健”的轮动策略。

1.神经网络算法

1.1算法核心原理

神经网络是一种模仿人脑神经元连接结构的机器学习模型，擅长处理多维度、非线性的复杂数据关系。其核心优势在于通过多层

BigQuant是国内领先的适合个人投资者的量化交易软件开发平台，基于Python语言且支持AI人工智能以及机器学习的量化交易投资平台，帮助量化开发者和投资者更好地使用量化策略进行交易。

一 核心模块

1、 [AiStudio — 量化交易策略开发平台](https://bi

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如题

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• 如何用2C8G玩转高频因子？
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• 如何在高频信息中寻找TRUE ALPHA？

[20251120151300-高频因子投研框架-视频-2-共享屏幕.mp4 202110415](/wiki/static/upload/9b/9b2834ab-

介绍

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技术方案

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小市值策略是 A 股市场 “收益增强” 的经典路径 —— 中小盘企业的成长弹性、估值修复空间，往往能带来远超大盘的超额收益。但传统小市值策略 “波动剧烈、踩雷风险高、持有体验差” 的痛点，也让多数投资者对其望而却步。该策略通过分时段选股与波动控制，既保留了小市值的成长红利，又能保持稳健的收益，避免踩

调用bigtrader.run回测完成后返回的performance对象，如下所示

performance = bigtrader.run(....)

我有两个建议：\n1. performance.render()渲染展示回测结果时，能指定起止日期，即只展示某一段历