https://bigquant.com/codesharev3/200a1523-f152-4e33-9bc4-45b94fa265aa

1. 初次

如何实现实现量化分析，首先获取股票实时行情、股票历史数据和股票行情数据是进行量化交易和分析的关键。通过可靠的股票实时行情接口，如股票API，股票实时报价 API 、股票行情 api，开发者可以轻松接入全球市场数据。本文将介绍如何使用专业的股票实时报价 API、金融 api 和金融行情数据 API 来

一、深度学习

深度学习是机器学习的一个重要分支，其本质是通过层级化的神经网络结构自动学习数据的多层级表征，从而挖掘数据背后的复杂规律。与传统机器学习依赖人工特征工程不同，深度学习实现了端到端的特征学习，能够从原始数据中自主提取从低级到高级的抽象特征，这一特性使其在金融、

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[https://bigquant.com/codesharev3/52b0ae31-7e97-4e07-87e3-556fc77aec43](https://bigquant.com/codesharev3/52b0ae31-7e97-4e07-87e3-556fc77a

麻烦帮忙看看错误原因，如何修复？

模型代码链接：

[https://bigquant.com/codesharev3/2704d6d4-dc88-4cd8-ba6c-7991d6278d1c](https://bigquant.com/codesharev3/2704d6d4-dc88-4cd8

为什么90%的散户都在亏钱？

为什么在股市里，大多数散户似乎总是难逃亏损的命运？这并非空穴来风，而是由数据支撑的残酷现实。在中国2.5亿的股民中，亏损率高达惊人的90%。

如果你也是其中一员，你可能会把亏损归咎于运气不好、信息不灵通或是自己不够果断。但真相远比这更深层：你之所以亏

0. 策略名词解释

（1）StockRanker模型 (LightGBM Ranker模型)

StockRanker 在bigquant平台支持排序、回归、二分类、log loss四种算法。而在排序算法中: 使用 LightGBM 提供的排序模型（LightGBM Ranker

git 怎么连接不上github

比如两个因子分别赋予何种权重，

因子 A 占比 x%、因子 B 占比 (100-x)%）时，

回测结果表现优秀？

现在只有m.tune在StockRanker里面调整参数 [161-alpha挖掘大杀器——并行模块tune](https://bigquant.com/wiki/doc/vw

用可视化模块做单因子策略回测，显示策略收益率为0，但基准收益率曲线有的，特诊抽取数据也有的。

\

最近在研究高频因子，就免不了要对形形色色的因子进行剖析、测评。但是一个一个去进行测试的话，难免会有些太耗时间。

于是就改了改笑宇老师的因子测评框架，做了一个因子批量查询测评的程序，能批量测试因子并将测试结果存表（包括整体效果和年度多头效果）。

配置相关：

以下配置信息按需要配置修改：

1

介绍

BigQuant SDK 提供 Python API 接口，帮助开发量化投资策略和使用 BigQuant：

• 📊 数据查询：海量金融数据的 SQL 查询接口
• 📈 模拟交易：策略回测与模拟交易管理
• 💰 账户管理：交易账户的持仓、订单、资金查询
• 🔬 回测引擎：高性能

一、基金池

标普500

纳指ETF

300ETF

创业板

嘉实原油

豆粕ETF

黄金ETF

恒生科技

优点

1. 地域分散：覆盖中美市场（标普 500、纳指、300ETF、恒生科技），对冲单一国家风险。
2. 资产多元：股票（权益）+ 原油 / 黄金

定时任务执行器使用说明 📋 项目概述 这是一个基于Python的定时任务调度器，专门用于自动执行股票数据分析脚本（支持.py和.ipynb格式），并在任务执行前后发送微信通知。

✨ 主要功能 定时执行 - 按指定时间自动运行Python脚本和Jupyter Notebook

• 数据就绪检查

当用户有多个策略需要进行模拟时，都需要将每个策略提交模拟，然后在“我的交易”页面查看。但这样相当浪费服务器资源。

这里提供一个可代替的方案。

1. 将策略回测数据保存下来。假设我们的回测引擎赋值给m5，那么我们可以读取回测数据 m5.read_raw_perf()，然后将数据以xlsx 或 c

https://bigquant.com/codesharev3/fc382b5a-9f49-4a8b-b149-66f7aacdbb40

参考资料：

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直播回放：https://bigquant.com/college/c265f4b5-5620-42f9-9a5a-2fc481cde5d9

注：下方策略不可直接提交模拟交易，若要提交模拟交易，请按照视频讲解操作。

[https://bigquant.com/cod

直播回放：https://bigquant.com/college/c2965a59-c433-4148-9034-5854e9825d87

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[https://bigquant.com/codesharev3/0ab8678f-a776-41a2-b2f4-10631d9

PermissionException: Permission Error: 请在查询表 cn_stock_status 时使用 filters 参数指定分区范围（一般为 date 或 instrument ）：dai.query(sql, filters={"date": ["2020-01-0

复现【方正金工】研报中的“适度冒险”因子的构建与因子分析

1、中间因子做了计算存表，只对最终合成的“适度冒险因子”进行了因子分析。

2、在因子计算脚本中加入断点续传功能，避免程序中断重新计算因子。

3、因子复现时间范围是2013-03-01到2022-02-28，然后更新了2022-03-01

在金融市场股票API中，投资者们始终在探寻一种既精准又高效的交易策略。缠论，作为一种独特而强大的技术分析理论，自问世以来便吸引了无数投资者的目光。如今，随着科技的飞速发展，将缠论与先进的实时报价数据及历史数据相结合，为投资者带来了前所未有的交易体验。本文将深入探讨如何利用 iTick 的实时报价数据

BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的交易引擎。

在量化研究的过程中，量化研究员（宽客）需要在历史数据里回放模拟，验证策略效果，这就是BigTrader交易引擎的应用场景。

首先，构建简单但能运行的策略

BigQuant平台回测主要使用bigtrader中in

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。