回测中有最近日期的交易日志，但是模拟提交后没有产生信号。哪位大神可以指导一下，谢谢！

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不少股民朋友都有一种感受：市场总是在和我作对。刚买入就下跌，一卖出就开始涨。产生这种感觉的一个重要原因，是我们对市场背后的“主力资金”动向比较模糊，一不小心就和主力的方向背道而驰。

传说中的“主力资金”到底是什么？它不是某个神秘的单一机构，而是一个由不同类型、不同目标的参与者构成的复杂生态。本文将

引言：你以为在炒股，其实是在与机器博弈

一场无声的革命已经席卷了A股市场。当无数散户还在埋头分析K线、解读财报时，近三分之一的战场早已被一个看不见的对手所占领——量化交易，如今已占据整个市场约30%的交易额。

这意味着，当你点击买入或卖出时，屏幕另一端的对手，极有可能不是某个和你一样的股

请问，资金流因子是通过挂单量确认主动买入大单的吗？

如果资金直接下单市价买入50万，但是委卖方是挂了10笔5万。这个时候数据平台的资金流因子会判断是1笔主动买入大单，还是10笔主动买入中单？平台是否有对逐笔成交金额进行order id的聚合

在我们跑完回测后，想得到回测结果的绩效分析通常需要调用属性，但不同绩效往往无法用同一的属性查询，使得我们在这上面需要浪费大量时间。在许多文章和代码中，我们可以看到用了许多不同的方式来获取绩效结果，这既不方便记忆，也不方便大家使用，本篇帖子则是提供一个统一方法。

对于可视化代码，我们在M.bigtr

引言：为何你总是慢人一步？

你是否常常感觉，在你看到新闻、做出决策的短短几秒钟内，市场早已风云突变，仿佛在你眨眼之间就错过了整个世界？

在前两篇文章中，我们探讨了散户与量化机构在“规则差”和“信息差”上的劣势。今天，我们将揭开第三道，也是最令人绝望的一道鸿沟——“技术差”。这不仅是工具的

风暴眼中的普通人

最近的A股市场，是否让你感到困惑与无力？眼看着指数剧烈波动，手中的股票涨跌无常，许多投资者仿佛置身于一场看不懂规则的游戏。在这场市场风暴中，是否存在一种普通人看不见的力量在主导着一切？答案就隐藏在两个字里，两个当权者不希望你真正理解的字：量化交易。本文将通过一位拥

引言：当股市变成段子手

如果说哪个资本市场最具“娱乐精神”，A股市场恐怕难逢对手。在这里，股价的波动有时并不遵循严谨的财务分析或价值投资理论，而是与一些看似风马牛不相及的社会热点、名人八卦甚至大洋彼岸的总统选举，产生着某种神秘的联系。

这些“无厘头”式的涨跌，其逻辑之清奇，连最优秀的段子

优化项

• 兼容 8G 低内存运行
• 支持 GPU 加速运行
• 自适应特征数量
• 增加交叉验证早停，避免过拟合

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初学量化月余，复现第一个简单因子：聪明钱，看了一些文章应该是说聪明钱应该已经过时了，但还是简单复现一下，为了总结高频数据低频化因子的一些基础过程，也主要为跑通流程使用

\n结论(不一定对哈)

因子未失效，但需精准定位：仅在「中大市值+低换手」股票中仍然有效

聪明人未必能做好投资

我买过一些名校出身的基金经理的产品，结果亏成狗。我总结这些失败的投资经历后认为，纵然是聪明人，世界一流顶尖人才也未必能做好投资。管理人的学历只能作为产品宣传的噱头，不能作为产品业绩的保证，这是很多投资新手在买产品时容易掉进的陷阱。

投资中的KISS原则

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

在日常投研里，SQL 擅长数据读写与过滤，但在复杂计算上可用算子有限；Python 则拥有 numpy/scipy/pandas 等丰富工具，但一旦离开 SQL 查询链路，就容易出现“先拉数据 → 再本地算 → 再落表/再 join”的低效流程。\n因此我们需要一种方式：**保留 SQL 的

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因子构造思路

1. 策略定位与适用场景

本策略为两融信用账户下的配对交易（Pairs Trading）/统计套利策略。通过同时交易两只高度相关或同一行业的股票（示例：601328.SH 与 601998.SH），在它们的相对价格出现短期偏离时进行多空对冲交易，目标是获取价差均值回归带来的收

一些与量化投研关系不大的闲聊。

在“私享会”内部，我们正式推出全新协作型组织——投研团！这是一个围绕具体策略方向组建的兴趣聚合、目标导向型研究小组，旨在帮助每位成员从“单打独斗”走向“团队攻坚”。

什么是投研团？

• 核心定位：以策略为单位的小型协作研究团队
• 组织形式：每个投

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

大模型驱动的量化策略开发体系以 **多模态大模型（如DeepSeek、GPT-4）**​ 为核心，结合 时序数据库、知识图谱​ 和 强化学习框架，构建“数据-信号-策略”全链路闭环。系统通过以下技

基于对report_agent项目的分析，这是一个智能投研分析系统，能够自动化生成A股深度研报。系统集成了公司基本信息分析、财\n  务数据分析、行业分析、估值分析、K线技术分析、新闻公告文本分析等多个模块，通过LangGraph工作流串联，最终生成结构化的\n  投资研究报告。\n\n  课程总结

引言：为何你在股市中总是感觉力不从心？

你是否也曾有过这样的困惑：投入了大量时间研究财报和K线，却总是在“关键时刻掉链子”，错失良机？你是否也希望通过股市增加一份收入，却常常“被市场的突发波动打得措手不及”？

如果你有这些感受，请不必过分自责。**核心问题并非出在你的经验，而是你赖以决策

引言：把握时机，洞见价值

当前正值上市公司年报和季报的密集发布期，对于每一位投资者而言，这不仅是检阅过去成绩的时刻，更是洞见未来、寻找价值型股票的关键窗口。

市场的喧嚣中，短暂的题材炒作或许能带来一时的波澜，但真正能够驱动股价实现长线上涨的核心动力，永远是公司基本面发生的根本性改变。这些

1. 回测 vs 模拟交易，最大的“隐藏差异”是什么？

在回测里，策略通常是一个连续进程跑完整个区间：

• initialize() 只执行一次
• 变量在内存里一直存在（计数器、上次调仓日、上次权重……）

但在模拟交易里，系统很常见的运行方式是：

• 每个交易日（或每次任