大模型（Large Language Model, LLM）是指包含大规模参数（通常达千亿甚至万亿级别）、使用海量文本数据训练而成的深度学习模型。

其“大”主要体现在三个维度：模型参数规模大、训练数据规模大（例如ChatGPT的预训练数据量达到45TB）和算力消耗需求大。

当前，最具代表性的

你以为的“拉升信号”，其实是为你设计的陷阱

你是否经历过这样的场景：紧盯着一只股票，它突然在盘中划出一条完美的直线，强势拉升。你心跳加速，认为这是千载难逢的赚钱信号，于是毫不犹豫地追了进去。然而，你的买入点，精准地成为了该股当日的最高点，随后股价急转直下，你被牢牢套在了高位。

这

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

能介绍一下平台数据的处理方式吗，有时候完全使用SQL计算因子特征会非常的慢，尤其是高频数据表要join其它日频表的时候。

下面一张图是我需要复现研报（兴业证券）的内容，请问这种因子我是该提取数据出来后用python还是直接用SQL写了存表呢？

![](/wiki/api/attachme

“小身材大能量”——债券小市值策略的量化掘金术

💡 本次直播带你探索：\n1️⃣ 为什么“小市值”债券可能藏着高性价比机会？\n2️⃣ 量化模型如何捕捉可转债债市场的独特信号？\n3️⃣ 当前震荡市中，这类策略如何控制风险？\n4️⃣ 当所有人涌向大白马，聪明资金正在布局什么？

[

债市小市值策略

1. 回测结果

2. 策略简介

以“低价格、低溢价率、低余额”为核心筛选可转债标的，通过15只均等分散持仓

为什么多数人总在亏钱？

为什么在股市里，大多数散户似乎总是在重复亏损的循环？这个问题或许困扰着每一个交易者。最近，一位投资者在交流中坦言：“10月亏了5万，11月到现在亏4万多了。” 这句话道出了无数人的心声和困境。这种普遍的困境，往往并非源于技术分析的缺失，而是深植于我们大脑中未

比如两个因子分别赋予何种权重，

因子 A 占比 x%、因子 B 占比 (100-x)%）时，

回测结果表现优秀？

现在只有m.tune在StockRanker里面调整参数 [161-alpha挖掘大杀器——并行模块tune](https://bigquant.com/wiki/doc/vw

一、随机森林（Random Forest）

集成学习方法（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，旨在通过组合多个基本模型（弱学习器或基学习器）的预测来提高整体性能和泛化能力。集成学习的核心思想是，通过结合多个模型的意见和决策，可以减少单个模型的误差，并在各种不同情况下

雪球组合助手

\n ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=33727dbe-72ff-4399-8c3

from bigmodule import M
import dai
# 假设 M 已在环境中可用
m1 = M.input_features_dai.v30(
    mode="SQL",
    sql="""
    SELECT
        a.dat

为何市场的“转折点”总是如此难以捉摸？

你是否也曾苦恼于如何精准判断市场趋势的转折点？在期货交易的波涛中，能够识别并抓住趋势的“转势”瞬间，往往是区分普通交易者与顶尖高手的关键。我们都渴望找到那把能解开市场转向之谜的“万能钥匙”。

在探寻这样一种策略的过程中，我们偶然发现了一

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=4e4d32f5-3bc4-4873-b793-5689eebb54b

操作符

简单动量策略，分别用表达式和SQL输入特征，为什么回测结果不一样，哪里出问题了？

实盘整体流程

1.开通BigQuant合作券商账户（指定二维码开通享手续费优惠），并申请实盘、绑定实盘资金账号。

2.设置对应实盘资金账号的实盘策略，创建计划交易信号（实盘申请通过后：用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略）。

3.创建实盘访问凭证，获取对应访问凭证的密

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

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。

你是否也曾为“何时卖出”而烦恼？

在交易的世界里，相比“何时买入”，“何时卖出”往往是更令人纠结的难题。我们都曾经历过这样的时刻：过早卖出，眼睁睁看着利润继续奔跑；或是因为贪婪而迟迟不肯离场，最终利润大幅回吐，甚至由盈转亏。判断卖出时机，是每个交易者都必须面对的挑战。

如果你也为

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影