【实盘自动化交易策略快速指引及策略分享】
Bigquant平台近期推出了与国金QMT结合的实盘自动交易方式,解决了策略实盘自动化交易问题,平台的优势在于封装了很多种类开因子,也具备AI能力,大大简化了策略研究门槛,回测效率也很高,便于策略研究。
新模式的推出,大家可能会有较多问题,我这边有4年的bigquant平台研究经验、2年的QM
由geoffrey1创建,最终由geoffrey1更新于
Bigquant平台近期推出了与国金QMT结合的实盘自动交易方式,解决了策略实盘自动化交易问题,平台的优势在于封装了很多种类开因子,也具备AI能力,大大简化了策略研究门槛,回测效率也很高,便于策略研究。
新模式的推出,大家可能会有较多问题,我这边有4年的bigquant平台研究经验、2年的QM
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ParserException Traceback (most recent call last) Cell In[5], line 133 **[80](vscode-notebook-ce
由bqhpq5j6创建,最终由bqadm更新于
我们先来看一个量化交易策略在本平台的回测曲线和回测数据,该策略在三年期的年化收益率是24.84%,最大回撤为42个点(在2024年初出现严重回撤)。总体来说,这个策略总体是一个正收益系统的策略,但在某些时间阶段出现了大幅波动甚至严重回撤现象。
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# 获取当前持有的所有股票
holding_instruments = context.get
由bqs7w81c创建,最终由bqw8l1w5更新于
您如何衡量持有单一资产(如公司股票)的风险?您如何比较两种资产的风险?您如何选择要添加到现有投资组合中的资产?
什么是资产回报率?
假设某一时刻某项资产价值 100 美元,你购买了它。下一刻(比如说一周后),价格上涨到 110 美元。
那么你的投资回报率是
由googleglass创建,最终由googleglass更新于
在当前数据交易的学术研究和产业实践中,市场机制的有效性往往受到限制。本文提出一种基于数据证券化的数据交易机制。该机制将数据所有权与使用权分离,将所有权证券化,通过集中定价与自由交易的两阶段市场机制实现定价和撮合交易。本质上,本文构建的交易机制重塑了用户与持有者之间形成的价格空
由googleglass创建,最终由googleglass更新于
在当今复杂的金融市场中,“算法交易”变得非常重要。本文深入探讨了四个关键指标的融合 - 相对强弱指数(RSI)、指数移动平均线(EMA)、成交量加权平均价格(VWAP)和移动平均收敛/发散(MACD)相对强弱指数(RSI)、指数移动平均线(EMA)、成交量加权平均价格(VWAP)和
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我在不改变代码的前提下,点击重启后点击全部运行,连续3次,得到3个不同的回测结果,收益相差很大,这是怎么回事?
由bqs7w81c创建,最终由hxgre更新于
使用股票 API 和指数 API 获取历史指数走势,对股票交易意义重大。它能帮助投资者把握市场趋势,辅助进行技术分析以预测股价走势,评估投资组合风险,研究行业轮动规律,进而制定合理的长期投资策略,让投资者在股票交易中做出更明智的决策,实现资产增值。
从标普500指数历
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由chenfeng8638创建,最终由hxgre更新于
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老师您好:两个策略无法回测 ,帮忙看一下,哪里出问题。
[https://bigquant.com/codesharev3/eed8f2e7-95f0-43ff-93c0-0c03682f2309](https://bigquant.com/codesharev3/eed8f2e7-95f0-43
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由qxiao创建,最终由bqwg77ez更新于
使用下面的代码检索:
%%sql
select date, financing_balance
from cn_stock_margin_trading_detail
where date>'2024-02-01' and instrument='000063.SZ'
order by
由bqnb6tin创建,最终由bqnb6tin更新于
如题,目前平台可用的模型较少,仅有随机森林一种,如果不想使用平台的机器学习模板,打算自己实现一个类似时间序列的模型,包含模型训练、模型评估等,目前有文档参考如何操作吗
由bqzkvm1k创建,最终由small_q更新于
我用的是空白代码策略
if name == "main": # 设置回测参数 backtest_params = { 'start_date': '2023-01-01', 'end_date': '2024
由bqtqg9he创建,最终由small_q更新于
有好多宽币,不知道有啥用啊
由bq4qh5ry创建,最终由small_q更新于
使用平台的“自定义Python模块”勾中“启用缓存加速”选项,在模块第一次执行成功后,模块的输出数据会被缓存。
但是在对模块的主函数代码进行更新后,再运行该模块,则会命中旧代码的输出缓存,不会执行新代码输出新数据。
要想获得新数据必须要去掉“启用缓存加速”后运行模块,这样可以得到新数据,但是新数
由laven创建,最终由bqu0vph9更新于
# 导入聚宽库
import jqdata
import numpy as np
import pandas as pd
from jqlib.technical_analysis import *
from jqlib.alpha101 import *
from
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由ddx1897460创建,最终由hxgre更新于
https://bigquant.com/wiki/collection/6zeu562u5lqk5rwb-YbyzplDKPp
在第一个sql中,拿了100多个因子,最后的筛选条件是is_zz1000,但是最后的数据出来,每天的股票没有1000只,只有几十只
由bq6yiat7创建,最终由hxgre更新于
chat了N遍还是这个错,实在是找不到这个‘,’请大佬帮帮忙。
由bquauib3创建,最终由hxgre更新于
在量化投资领域,数据是任何代码的底层架构,模型训练、策略运行都依赖于对应的数据。BigQuant 平台的模拟交易每天会基于策略所需的数据运行策略代码,最终产生下一个交易日的买卖信息。这种工作方式需要保证模拟交易运行前,其依赖的数据需要准备好。如果数据没有准备好会导致当日模拟交易运行结
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
我们先来看一个策略回测曲线,年化12.4%,最大回撤18个点,交易不是特别频繁,但总体是一个正收益系统的策略
这就是一个配对
由qxiao创建,最终由qxiao更新于