国金QMT实盘教程
本篇主要讲述如何获取BigQuant平台模拟交易信号,并将信号通过本地原生Python API (xtquant)将每日交易信号提交到国金QMT终端,进行实盘交易。
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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。
老版因子 | 新版因子 | 字段描述 |
---|---|---|
adjust_factor_* | 当期值: adjust_factor\n滞后值: m_lag(adj |
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注:当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端
本功能实现了从云端(bigquant.com)策略信号生成到终端自动获取并下单的完整闭环。用户在BigQuant云端平台运行量化策略后,系统会自动生成交易信号,用户在本地终端通过Python程序自动获取这些信号,最终将
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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
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CTA策略主要是一类量化期货策略,适用于专业投资者,本文介绍一款经典的布林带趋势跟踪策略如何在平台实现,授人以鱼不如授人以渔,抛砖引玉,以便小伙伴能在此基础上迭代研发出自己的策略。
本文主要通过代码讲解以下内容:
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我一直觉得,写交易策略不难,难的是获取一手的数据流。尤其是做外汇,价格波动快得让人窒息,延迟半秒你都能错过关键点位。
所以,这篇文章,我想直接告诉你:如果你用 Java 做量化,怎样最快地接入一个实时外汇行情 API。
我试过几个主流的行情源,包括一些号称免费但连 HTTPS 都
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我们的模版——可视化AI策略是一个单次训练策略,但实盘的策略需要经过滚动训练的研发验证。
在量化交易中,市场环境具有高度动态性与非平稳性,传统的一次性训练模型难以适应不断变化的市场结构。因此,采用滚动训练(Rolling Window Training)的方式对机器学习或深度学习模
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我在学习平台策略过程中发现 st_status = 0 语句无法完全排除退市整理期股票。在Quant Agent里提问,得到的答案是“在BigQuant平台的A股数据规范中,股票的st_status 字段用于区分普通股票、ST股票以及处于退市整理期的股票。st_status = 0 表示该股票既不是
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如下,很多股票都不是新股,理论上atr_14能算出来,不应该这么多nan值,这是为什么呢
[https://bigquant.com/codesharev3/ed007717-890e-4415-83a0-3824a073d9b8](https://bigquant.com/codesharev3
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本地上传的csv怎么保存到平台中,并调用
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因为我在使用order_value(instrument,cash),如果cash/净值,不满足最小数量,好像就无法成交,这个应该如何解决
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乖离率因子是量化投资中的一个重要指标,它用来衡量一只股票当前价格与其平均价格之间的偏离程度。简单来说,乖离率可以帮助我们判断股票是不是被高估或者低估。
正的乖离率越大,表示股票被高估,短期可能会回调,此时可考虑卖出获利;负的乖离率越大,表示向上回补的可能性越高,此时考虑买入等上涨
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直播实盘回放:<https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l0619+2025-06/courseware/0271513472614746a1a2d5616196559f/ec082313cb0945d581f210943327
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可转债是上市公司发行的一种特殊债券,它赋予投资者在特定条件下将债券转换为公司股票的权利。投资者持有可转债,既可以享受债券的稳定利息收益,又能在公司股票价格上涨时,通过转股获得股票增值收益,具有 “下有保底,上不封顶” 的特点。
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点击此处查看直播回放:<https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l0617+2025-06/courseware/918bd7ac4fa84dfca60185e52e37342c/4de6d8e19ae74c89951060ad
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1)运行代码:点击右上角的【全部运行】,看代码运行结果是否报错
2)提交模拟:点击右上的【提交模拟】,进行实时任务提交
, 但是为了计算一段时间的趋势是上涨还是下跌,需要计算close与交易日之间的回归斜率,请问怎么实现?相当于需要一个数组(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)跟连续
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现金流是企业在一定时间内产生的现金流入和流出状况,简单来说,就是公司的“==钱进钱出==”情况。
它体现的是公司的运营能力,用来评估公司的健康状态。
如果每天的==
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