策略概述

本策略是一个简单的趋势跟踪策略，主要思想是：

• 判断趋势：通过计算一段时间内的 Tick 价格的移动平均线（MA），来判断当前价格是高于还是低于平均水平。
• 跟随趋势：当价格高于移动平均线时，我们认为处于上涨趋势，就买入股票；当价格低于移动平均线时，我们

-- cci_120: 商品通道指数。指标解释:计算方法: TP=(最高价+最低价+收盘价)÷3,CCI=(TP-TP的n1日均值)/(0.015*TP的n1日平均误差)。 
(high + low + close) / 3 as _tp
(_tp - m_ta_sma(

滚动训练完成后的模型，如何保存最终模型？

是我这样操作保存吗？请指导一下。

[https://bigquant.com/codesharev3/8a40eb97-c600-49ce-a354-59b24e8c45ef](https://bigquant.com/codesharev3/8

一、德国股票市场数据需求的核心挑战

在量化交易领域，股票数据 API 的选择直接决定策略的成败。作为欧洲最大经济体，德国股票市场（尤其是法兰克福交易所）的股票报价 API 与股票实时 API 需求呈现三大核心挑战：

1. 时效性要求：高频交易策略对股票实时 API 的延迟敏感度极

一、德国股票市场数据需求的核心挑战

在量化交易领域，股票数据 API 的选择直接决定策略的成败。作为欧洲最大经济体，德国股票市场（尤其是法兰克福交易所）的股票报价 API 与股票实时 API 需求呈现三大核心挑战：

1. 时效性要求：高频交易策略对股票实时 API 的延迟敏感度极

摘要

股市预测是一个经典但具有挑战性的问题，吸引了经济学家和计算机科学家的关注。交易活动涉及高风险，投资者可能会损失部分或全部投资金额，因此需要更智能的技术来辅助投资决策。

除了传统的金融数据，如价格和交易量，文本数据（如新闻和社交媒体）和宏观经济数据（如GDP和CPI）也可用于预测。这些

https://bigquant.com/codesharev3/5bf0b7f2-728c-4154-be3b-d16e3ea57a22

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https://bigquant.com/codesharev3/b2f8d4b6-b3f8-47cb-9163-a8c9946c23e7

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例如取自选股中红宝丽20250322日09:24:57时刻的竞价价格和未匹配量

在外汇交易领域，利用外汇数据 API 接口获取实时市场数据并结合量化策略实现自动化交易已成为趋势。本文将介绍如何通过 iTick 免费外汇报价 API 接口与 Cursor AI 代码工具快速实现量化策略的自动编写与部署，涵盖外汇数据 API 调用、策略逻辑生成、代码自动生成及回测全流程。一、技术栈

麻烦老师帮忙看一下，调整了一下，开始时间不再绑定实盘参数，但是观察了两天还是没反应。

[https://bigquant.com/codesharev3/be2022d4-5adb-4f40-8819-9df8da3d9984](https://bigquant.com/codesharev3/b

在外汇交易领域，利用外汇数据 API 接口获取实时市场数据并结合量化策略实现自动化交易已成为趋势。本文将介绍如何通过 iTick 免费外汇报价 API 接口与 Cursor AI 代码工具快速实现量化策略的自动编写与部署，涵盖外汇数据 API 调用、策略逻辑生成、代码自动生成及回测全流程。

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为什么我加入私有变量因子也会影响回测结果？

能不能根据我历史一段时间交易操作记录，智能生成一策略

rank_return_0

rank_return_5

rank_return_10

rank_return_40

avg_turn_5

avg_turn_10

avg_turn_20

avg_turn_5/turn_0

rank_return_5/rank_return_10

r

(close - m_min(low,10)) / (m_max(high,10) - m_min(low,10

平台的3.0不会用,找人帮忙

我记得之前dai是可以直接操作dataframe的，现在是不是不行了？

例如：

1. 先读取数据到dataframe（变量名叫df）
2. dai.query(“select * from df”)

以前这样是可以操作的，现在似乎是不可以了

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更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

<https://b

https://bigquant.com/codesharev3/48aebc8c-55fc-4066-8d60-2d61d1496320

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iTick 提供了强大的外汇报价 API、股票报价 API 和指数报价 API 服务，为量化策略的开发提供了丰富的数据支持。本文将详细介绍如何使用 Python 结合 EMA12 指标和 iTick 的报价 API 来构建一个简单的量化交易策略，并对该策略进行回测。

![](/wiki/api/

获利盘函数、筹码理论中，是否可以取到 股指IF、IC、IH的值？

[用因子分析模块出现覆盖率不足的情况，如何解决？](/wiki/doc/mokuai-fugaishuai-qingku

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from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @module(po