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API接口

策略请求接口

context.order(symbol, volume, limit_

IContext API 文档

IContext 接口类定义了 BigQuant AI 量化平台回测与交易引擎 bigtrader 策略 context 的抽象方法。StrategyContext 会继承 IContext，并实现具体的回测/实盘环境下的 context。 用

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这个文档是什么

本文档是 BigTrader 量化交易框架的完整 API 类型定义文件（bigtrader.pyi），包含了所有可用的类、方法、枚举和数据结构的详细说明。BigTrader 是 BigQuant 平台的核心交易引擎，支持回测、模拟交易和实

在该日频策略中，逻辑是after_trading里面生成次日交易信号，handle_data里面进行交易执行，按照开盘价格成交。按照改逻辑2月5号收盘1600出信号，应该是在2月6号按照开盘撮合成交，2月6号收盘会有持仓。但是实际运行情况是2月5号出信号，2月6号打印成交并且after_tradin

• ⚠️注意：本文完全由AI自动生成，可能有错误和幻觉，请谨慎使用，见 BigTrader API 参考
  • <https://claude.ai/public/artifacts/1d6b656d-6d72

介绍

• 大模型：cluade sonnet 4
• 提示词：读取 bigtrader 文档 https://bigquant.com/wiki/doc/4ESrglWGeZ ，优化一下这个文档，帮助小白用户和专业用户更好的理解和使用，你有什么建议
• ⚠️注意：本文完全由AI自动生成，

介绍

• 大模型：cluade sonnet 4
• 提示词：读取 bigtrader 文档 https://bigquant.com/wiki/doc/4ESrglWGeZ ，生成讲解
• ⚠️注意：本文完全由AI自动生成，可能有错误和幻觉，请谨慎使用，见 [BigTrader API

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全部代码如下：

from bigmodule import M

<aistudiograph>

@param(id="m3", n

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m9", name="run")
def m9_run_bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
    # Py

2个相同的模板，参数一样，数据一样，同样的因子，换了个模板，结果天差地别，到底是哪里出现了问题，

哪个是正确的，哪个出问题了\n\n第一个是新建的模板策略

[https://bigquant.com/codesharev3/e00be70e-dc29-4df0-b7b2-516258ddf9bd

1. 我提交模拟的策略开始可以正常运行，在规定的调仓日给出交易信号，但运行一段时间之后，在调仓日则显示没有调仓信号了。\n**SR-50策略250406 \n提交模拟链接 <https://bigquant.com/trading/detail/16114fb4-d2f1-4e81-bd91-3

https://bigquant.com/codesharev3/794586f3-29d9-4894-ace8-9b1c2f2d936a

参见代码，使

这个策略模版如何向筛选股票池，然后再进行打标签和训练？\n我想先通过因子，选定股票池后再进行后面的操作，但是试了好久。不知道模块怎么弄。\n可以的话给出一个模板，谢谢。\n

[https://bigquant.com/codesharev3/f450605e-c1de-4923-9e48-

报错信息：TypeError: Tune.run() got an unexpected keyword argument 'remote_run'，

我自己运行就发生报错。说tune模块中没有remote_run参数，我去掉remote_run也运行失败。另外，我在M.tune,run模

比如这个股票明明退市了，但是回测时你依然能卖出，4月18日退市，但是回测时你依然能按照调仓日期在24日卖出，这个真的太搞笑。\n平台问题太多，不解决，真的不敢用

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=092d3384-0221-40ef-9cd4-1fb

/ 请问为什么报bigtrader.constant引用错误，是没有权限还是说旧策略有问题

1.指标介绍

1.1技术面指标

1.1.1macd指标

MACD（Moving Average Convergence Divergence）即移动平均线收敛散度指标，属于趋势类技术分析工具，通过计算不同周期移动平均线的差值，揭示股价

1.引言

在学术研究中，Alpha是数学表达式、计算机源代码和配置参数的组合，可以与历史数据一起用于预测各种金融工具的未来走势。而在实践中，Alpha通常意味着进行交易的合理“预期回报”。两者并不一定相同。许多情况下，能够带来合理“预期回报”的Alpha并不容易构建，因此，对于Alpha的挖

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。

A股

量价因子

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

BigQuant AI Platform deep learning models（BigQuant AI量化平台深度学习模型库）。

介绍

bigmodels是什么？

bigmodels是BigQuant AI量化平台的深度学习模型库，集成了AI量化研究过程中常用的深度学习模型。

前言

感谢BQ-小Q送的礼物，礼物已经收到拉，一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。

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  ![{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/att

在我们找到一堆因子后，下一步就是把这些因子打好标，丢入模型，让模型去寻找因子和标签的映射规律。

标签就是你要解决的问题，标签应该是和因子强相关的。随意的打标会增加模型预测的难度，而过于傻瓜的打标会限制因子的发挥。

普遍做法：n个周期后的收益率作为标签

普遍做法是用n个周期后的收益率作为标

1.市场观察和机会发现

主力资金流向策略以捕捉市场资金动态和短期趋势为核心，在量化交易中展现出独特的实战价值。从逻辑层面来看，主力资金作为市场中的 “聪明钱”，其流向往往反映了机构投资者对股票的价值判断与预期。当主力资金持续流入某只股票时，通常意味着企业基本面得到认可、潜在利好预期或存在价值低

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本文将介绍

1.如何封装量化策略框架

2.提供多个预先封装好的量化策略框架

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什么是策略框架？

说到量化，自然少不了策略。可能会有很多人认为A股中有很多不同的量化策略，实际上恰恰相反。就A股而言，可用的量化策略非常少。目前A股主流的量化策略只有2种，分别为筛选策略和多因