【策略构建】想请教一下如何实现买入后五天卖出的功能

各位大佬好，我之前都是通过图形界面来写代码的。现在就是想实现一个简单的功能，比方说每天遍历一下全市场，然后满足条件的股票我买入后持有3个交易日后再卖出。这个功能需要怎么怎么实现？能否提供一个简单能运行的demo程序，我在此基础上学习。

还有就是有没有专门讲如何通过代码来写策略的教程或方法，我有一定

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【平台使用】1分钟K线（附盘口）(cn_stock_bar1m_derived)

ask_volume1 1档委卖量

beyond_1_ask_volume 第1档卖出量第1档卖出量

请问这两个字段的区别是什么

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【代码报错】平台上克隆的模板期货策略报错-提示 'FuturePosition' object has no attribute 'avail_qty'

https://bigquant.com/codesharev3/2665a0fa-d0e3-4a3d-b70c-fa1c880eda58

由bqljbbfy创建，最终由small_q更新于2026-03-04

【平台使用】跑历史数据，第二天开仓就读取不到持仓数量了，第一天就是正常的，是什么原因呢？

期货，只买一只豆粕，跑历史数据，第二天开仓就读取不到持仓数量了，第一天就是正常的，是什么原因呢？

下面算日志截图，5月20开仓成功可以读到持有数量3，尾盘平了后，5月21开仓成功，就读不到持有数量了，如图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=

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【平台使用】交易引擎貌似有bug，设置了固定时间平仓，有部分日期没正确执行


        设置了固定时间平仓，有部分日期没正确执行
        if t >= context.force_close_time and t<= context.force_close_time_2:
            #context.order_targe

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绝大多数投资者的溃败，都始于这套“最愚蠢”的止损逻辑

你知道世界上最愚蠢的止损方法是什么吗？我在机构深耕整整十年，深度交流过的投资者即便没有一万，也有一千以上。我发现绝大多数人最终惨淡离场，根源不在于“没设止损”，而在于止损得“太聪明”、太爱耍小聪明。

今天，我会撕开交易中最隐秘的伤口，为你深度复盘“最愚蠢”与“最聪明”两种止损模式的本质差异。如果你

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BigTrader 滑点设置指南

1. 什么是滑点

滑点（Slippage）指下单时的“预期成交价”和实际撮合成交价之间的差。\n在回测/仿真中加入滑点，是为了更真实地模拟交易摩擦（价差、冲击成本、撮合延迟等），避免回测结果过于理想。

2. BigTrader 支持哪些滑点设置方式

BigTrader 主要提供两种

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外汇量化策略开发：如何选对 Tick 成交与深度数据 API？附接入实践

在 BigQuant 平台开发外汇量化策略时，很多开发者会先聚焦于因子构建、回测逻辑，却容易忽略一个核心前提 ——数据源的选择直接决定策略的回测有效性与实盘表现。行业从业者在搭建外汇高频策略、订单流分析系统时，最先思考的从来不是 “哪款 API 功能最多”，而是 “我的策略逻辑，到底需要捕捉

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“债市”小市值策略

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

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策略分享——优质基本面高股息策略思想

1.市场观察和机会发现

许多投资者热衷追逐热门概念，像曾火爆的新能源汽车概念，行业利好时股价飙升，吸引大量资金买入。但市场多变，热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略，每日调仓，初期有涨幅，随后收益震荡下行，到2024年9月收益低至-50%左右，最大回撤超55%。

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信达证券开户及权限开通

信达证券简介

信达证券（证券代码“601059”）总部位于北京市，公司实控人为中央汇金，具备证券经纪；证券投资咨询；与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问；证券承销与保荐；证券自营；证券资产管理；融资融券；代销金融产品；证券投资基金销售；证券公司为期货公司提供中间介绍业务资格。公司在

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50多亿身家的大佬：真正拉开差距的，往往与技术无关

在外界眼中，他是一个传奇：凭借自有资金，在极短的时间内将规模做到了50多亿。但在深耕投资心理学的专栏作家看来，他更像是一位极致的“人性猎手”。在长达三个小时的复盘中，他并未提及任何高深的算法或绝密的指标，反而反复强调四个极其朴素、却又极其反直觉的原则。

正如他所言：“在这个市场，100个人里或许只

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战法大揭秘：25种形态回测，谁是真正的“趋势之王”？

引言：从股市“玄学”到数据实证

在A股市场的波诡云谲中，投资者往往迷失在繁杂的K线与指标丛林里。你是否也曾屏息凝神，在屏幕前反复确认那个传说中预示着财富的“金叉”，或是令人不寒而栗的“死叉”？这些被投资书籍和行情软件神化的均线形态，仿佛被赋予了某种预知未来的魔力。

作为一名量化研究员，我

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特征工程的前置命题：金融研究员如何高效获取A股干净数据？

在人工智能与机器学习深度赋能金融领域的今天，学术机构和大型基金公司面临的最严峻挑战，往往前置于算法模型本身。行业内流传着一句话：“Garbage in, garbage out（垃圾进，垃圾出）”。对于深度挖掘市场规律的研究者而言，最大的痛点在于市面上充斥着大量存在噪音、缺失甚至错误对齐的原始行情数

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外汇汇率数据接入：如何兼顾实时性与历史完整性？

在量化交易场景下服务个人专业高频交易者时，量化从业者常会面临多币种换算、汇率因子分析等核心需求，而这些需求落地的核心前提，是实现外汇汇率数据的高效获取与标准化处理。想要做好高频量化交易的汇率数据支撑，核心思路是先精准匹配量化交易的核心数据需求，再解决接口对接中的实操痛点，通过标准化的技术实现搭建适配

由bq5l7qg6创建，最终由bq5l7qg6更新于2026-03-03