1、请用自己的话解释什么是量化投资

利用数学模型进行投资决策，其核心将投资思想转化为可量化的指标来识别投资机会、执行交易并管理风险

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势 ：避免主观情绪干扰，严格按模型执行。快速处理海量信息，捕捉人脑难以发现的复杂机会，精准交易避免手忙脚

引言

面对复杂的图表、海量的新闻和各种技术指标，你是否常常感到迷茫，不知道该相信什么？在追求高深莫测的“绝技”时，我们可能忽略了一个事实：在投资世界里，最有效的策略，往往不是最复杂的，而是那些最简单、最“笨”的。

本文将分享一位拥有11年实战经验的交易者，从无数次博弈中提炼出的8条核心铁

策略简介

本策略面向信用账户（融资融券），在单只A股标的上进行分钟级趋势跟随交易。核心信号为双均线交叉：使用10分钟短均线与40分钟长均线，当短均线上穿长均线（金叉）时触发融资买入做多；当短均线下穿长均线（死叉）时触发融券卖出做空。为贴近可交易性，信号产生后不在同一分钟成交，而是延迟到下一分钟

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）.。

连续3日收盘价高于5日均线，且当前价格比过去20日最低点高出不超过10%

当日成交量需超过过去10日平均成交量的1.2倍。

15%止盈；高点回撤超过8%止损。

2、在

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

导语

大家好，今天详细介绍下私享会成员如何使用SDK。

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SDK安装包

下载包

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• BigQuant 比赛
  • 2026年SAIF手搓因子大赛

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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。

1.它曾碾压巴菲特30年

要理解量化交易在投资

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。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=84c912c5-0b4d-4373-9654-3

引言: The Rise of the Machines

量化交易已不再是投资圈的遥远概念，它正迅速成为市场的主导力量，越来越多地占据市场龙头席位。尽管与欧美市场相比，量化交易在国内的普及率还有差距，但它无疑是未来的大势所趋。对于普通的散户投资者而言，这既是必须正视的挑战，更是亟待把握的机

简介

近年来，A股市场上一个现象愈发普遍：某些股票的价格会在盘中某个瞬间，走出一条近乎垂直的直线，暴力拉升，甚至在短时间内触及涨停。许多股民将此现象归因于“量化交易”的兴起，但其背后的具体运作机制却鲜有人知。

这种走势是如何形成的？真的是简单的“大单买入”吗？本文将基于一位量化基金经理的

https://bigquant.com/codesharev3/2d553705-f74f-45fe-8c4b-03328a462473

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想做中证800指增策略，系统卡着不能进行下去了，心烦意乱，有没有大神救一救~~~~

1、多次出现score，系统无法识别该用哪个score

**思路是从中证800股票池，通过约10各因子得分加总AS score,按照score排名，降序取前200只，再在这200只按照score降

AI因子挖掘项目培训

大模型驱动的量化投资策略开发

主讲人: 徐啸寅

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视频1：

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/b63b7904-189a-4199-9fe5-f73625c31ccd](https://bi

1. 策略概述

本策略属于多因子选股 + 动态因子权重框架。核心思想是：

• 同一时间，不同因子对未来收益的预测能力会变化；
• 用历史“因子-未来收益”的相关性（IC）衡量因子有效性；
• 用 IC 的稳定性（ICIR = IC均值 / IC标准差）决定因子权重；
• 将多个因子

在 AI 量化圈子里，有一个大家心照不宣的秘密：如果你问一个 Quant 他哪怕一天的时间花在哪，他大概率会告诉你他在“洗数据”。

设计一个 LSTM 或者 Transformer 模型来预测股价走势，听起来很高大上。但当你真正动手时，你会发现最崩溃的不是调参，而是数据的缺失和异常。尤其是

量化交易的神秘光环，往往始于其复杂的算法，终于其简单的赚钱本质。看似深不可测的“黑箱”，实则遵循着几条清晰的“第一性原理”。

本文旨在揭开这层神秘面纱。我们将深入探讨九种主流的量化策略，剖析它们各自最核心的盈利来源，清晰地告诉你，每一种策略究竟赚的是哪一种“钱”。

九大量化策略的核心原理

引言：一句被误读的投资箴言

“别人贪婪我恐惧，别人恐惧我贪婪”——这句投资箴言几乎是每个进入股市的人都听过的金科玉律。它倡导一种与大众情绪逆向而行的独立思考精神。然而，一个可能反直觉的事实是，在大多数日常股票交易场景中，盲目遵循这一“逆向思维”，不仅可能毫无效果，甚至会让你面临巨大的风险。

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from bigmodule import M

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# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
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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((

引言：一句古老的股市谚语正在误导你

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

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

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