因子逻辑

量价背离是指股价与成交量的变化出现了“分歧”。当股价或指数在上升时，成交量减少，通常表示市场可能在隐约传递不好的信号。可以用“成交量加权价格”（VWAP）与成交量（VOLUME）的负相关性表示这种股市“冷场”现象。

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各位老师：因需要分析经济周期需要fredapi库，目前我无法自己安装，请帮忙安装！！！ ![](/wiki/api/attachments.

如题

本文主要介绍股票的实时交易策略如何实现自动化实盘下单。当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，文末提供的脚本只支持单一实时策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请复制脚本分开运行，略微错开下单时间即可。

实时策略的实盘交易流程

1、在宽邦科技的bigquant平台上开发实时

恭喜各位同学进入最终的决赛阶段！本次决赛将采用线上答辩的方式，要求参数者撰写因子研究报告并提供源码，以压缩包的形式提供。如下图所示，须包含以下两个文件：

• 源码.ipynb：**必须是私榜阶段提交的代码！**不得上传其他代码，平台会逐一核实。
• 因子报告：您撰写

策略按照如下模板

from bigquant import bigtrader, dai

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

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

如题，我想讲基准设置为两个指数或者两个品种的比值或者价差，请问回测代码如何编写？谢谢！

数据表存在大量NULL

2025-11-18的数据1m钟高频数据存在

5,15,分钟的高频数据缺失标的数据，见图。

导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

为什么你越努力，亏得越多？\n

你是否也陷入了这样的困境：每天花费大量时间紧盯盘面，研究各种市场热点和龙头战法，结果却是今天赚一笔，明天亏两笔，在这种恶性循环当中虚度光阴。最后时间过去了，本金变小了，人也焦虑了。

大多数股民都将亏损归咎于自己技术不好、不够努力。但一个残酷的现实是

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

在当今信息爆炸的时代，金融市场充满了海量、高维、非结构化的数据。传统投资方法在处理这些复杂数据时常常力不从心。

而人工智能，特别是机器学习 和强化学习，正以其强大的数据挖掘和决策优化能力，为投资领域带来革命性的变化。

其核心思想可以概括为：**利用“机器学习”从浩瀚股海中精准筛选

本次直播为你揭秘风险管理：道与术｜从“被动防守”到“主动驾驭”

——破局之道：量化风控的认知升级

🌟 直播亮点：\n1️⃣ 揭秘量化风控的「道」——核心逻辑与长期思维\n2️⃣ 拆解实战「术」——持仓管理、波动控制、模型纠错\n3️⃣ 案例复盘：那些年我们踩过的坑与救赎策略\n4️⃣ 互动答疑

一个“千古难题”与投资世界

搞清楚女朋友到底生没生气，这堪称一个“千古难题”。但有人试图用数学方法来解决：把你女朋友的言行举止量化，然后打分。比如，和你有说有笑，记0分；只回一个“嗯”，记3分；直接不理你，记6分。所有分数相加，得分越高，你的麻烦就越大。

这个将模糊情感转化为冷冰冰数字的逻

功能： 把 AI Studio 中的文件打包压缩保存到本地电脑，提前准备好后悔药，定期备份重要文件可以缓解未来误操作造成的损失。

[https://bigquant.com/codesharev3/90f589e3-182e-478b-aa0d-0dabd40b1edd](https://bigq

这是一个很严重的问题。

这段代码采用lag方式偏移获得的变量被0填充了一部分，如果是lag(1),则只有1个有效值。

%%sql
SELECT 
        a.date,
        a.instrument,
        a.name AS stoc

策略绩效

\

策略思想

策略的核心是捕获 “方差溢价”，即市场中虚值看跌期权的隐含波动率（IV）会系统性高于未来实际实现的波动率

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