存档_1：学习老韵作业\n1️⃣ 这段代码在做什么

用横截面“分位数因子”训练一个轻量 XGBoost 回归器，每 60 个交易日重训，毎 5 日调仓，按预测分数等权买入 Top10。\n同时在每次训练后记录 MSE/MAE/R²/IC 与特征重要性，回测结束把训练历史与绩效打包保存

数据还是不够多，我需要更多的数据。行业日线数据(cn_stock_industry_bar1d)这个是三级行业的，正好缺一个二级行业的日频数据。虽然能自己合成，但是不想自己合成哈哈

这个策略的核心是通过动量效应和资产轮动实现收益,同时加入了风险控制机制降低波动,我将从基础投资原理开始为大家拆解我在设计该策略时的逻辑.

一 基础投资原理:策略设计逻辑

1.动量效应

定义:资产的价格趋势具有持续性 —— 过去一段时间表现好的资产，未来一段时间往往继续表现好；过去表现

/【1】因子更重要？还是模型更重要？

答：结论是因子稍微重要一点。

可以把“因子”和“模型”想象成做菜时的“食材”和“厨艺”：

食材（因子）决定上限

厨艺（模型）决定能否发挥因子的正常性能。

二者缺一不可，但在不同阶段权重不同

• 早期探索：先找好食材（因子）> 追求高级厨艺（好的模型）

在金融科技高速发展的 2025 年，随着量化交易、智能投顾等应用场景的爆发式增长，A 股实时行情数据 API 的选择成为开发者与金融机构的核心竞争力。面对市场上参差不齐的解决方案，iTick凭借其免费、实时、易用、易对接、品类丰富的独特优势，成为 2025 年 A 股实时行情数据 A

1. 可以增加未匹配的金额吗？2. 这个数据需要早盘更新，不能是下午17点

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select
    date,
    instrument,
    open_auction_order_volume	as	竞价总委托量,
    open_auctio

https://bigquant.com/experimentshare/745ad4d5f61349bebf1b971f28901337

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{{pro}}

[https://bigquant.com/codesharev3/ea5fd712-0f5c-4cbc-a535-731af4289368](https://bigquant.com/codesharev3/ea5fd712-0f5c-4cbc-a535-731a

自动化交易是一种利用自动化系统执行交易订单的方法，速度更快。凭借你在交易领域的专业知识，你可以将交易方法自动化，而不是手动执行交易。在这篇博客中，你将了解有关自动化交易方法的一切，并开始学习如何入门。

内容大纲

• 什么是自动化交易？
• 自动化交易的历史
• 自动化交易的工作原理
• 自

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0. 策略名词解释：

（1）Dual Momentum（双重动量）

• 动量（Momentum, MOM）：衡量过去一段时间价格涨幅的指标，用于判断趋势强弱。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=294ccdd2-08ab-4

简介

BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎，主要用于策略在历史数据中回测撮合。BigTrader采用 C++ 核心实现，并提供 Python API 接口和回调函数。它为量化投资者提供了一个全面的交易解决方案，无论您是初学者还是专业投资者，都能轻松上手使用。

单因子策略：尾盘前5分钟的趋势强度

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策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/e51545ca-a096-423c-a21c-6348c7911e87](https://bigquant.com/co

代码如下：请问我该如何修改才能不报错：

--------------------------------------------------------------------------- XGBoostError Traceback (most recent call last) Cell

策略会简介

AI量化策略会是在AI量化投资训练营基础上的进阶版，结合AI量化投资训练营效果最佳。您将在AI量化策略会上学习到多种类型的实用性AI量化策略开发，从因子构建、策略模型调优到策略实盘等完整的策略实盘实践路径。还可以给我们投稿最想要听的内容，提前安排在下一期的AI量化策略会分享中。

这是关于股票主动投资组合管理的第一篇教程。在开始介绍正式内容之前，我先简要简要说一下《Alpha系列》的初衷。

近年来，随着国内大数据和人工智能的迅速崛起，量化交易领域也有了长足的发展。 从原来的指标驱动型程序化交易，演化到现在的以机器学习、人工智能为代表的新型量化交易。同时，量化交易的门槛与过去

本文介绍平台的因子使用教程利用布林带因子为例子

因子分析原理：

因子分析是基于降维的思想，在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下，将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子，这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息，在减少变量个数的同时，又反映了变量之间的内在联系。

买一委托笔数和同花顺数据存在差异。图是早盘的委托笔数，尾盘15:00:00同样不相同。

![](/wiki/api/attachmen

ModuleNotFoundError: No module named 'arch'

BigQuant平台没有arch可以用么

更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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问题

是否能够用分钟（或秒级）量价数据

0. 策略名词解释：

（1） Sharpe Ratio（夏普比率）

定义：夏普比率是衡量投资回报与风险的比值，反映单位风险所获得的超额收益。\n公式为：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=b90426d0-635d-4b2b-b48a-59c87

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

https://bigquant.com/codesharev3/d01d44b5-318a-4a4c-9171-9ebb5bfa3bad

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