import dai的时候，调试报了下面这个错误

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使用 bigtrader 提交实时模拟交易时提供的是原始的tick数据，虽然我们支持tick实时策略，但是有相当一部分交易者以中低频策略为主(也包括我自己)，这篇帖子的目的是为那些中低频交易者提供获取实时分钟k的解决方案。

核心逻辑设计

为了与主流行情软件（文华、快期、主流数据库）

2026年2月4日 入门培训

• PART 1 录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/NLRm0RbG47
• PART 2 录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/2pjX5nxw5d

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引言：为何多数人在股市中难以稳定盈利？

许多投资者都面临一个共同的困境：时赚时亏，收益极不稳定，常常被情绪左右，不断寻找那个能一夜暴富的“秘密公式”。然而，现实是残酷的。真正的稳定盈利，并非源于某种复杂的绝技，而是来自于日复一日地践行几个简单、基础却极其强大的纪律性习惯。本文将为你揭示高手

开篇引言\n上周的深度探讨引发了很多同行对“自然语言生成代码”效率的讨论。今天，我不谈理论，直接展示一个完整案例：如何将一段清晰的策略文本，变成在QMT中真实运行的、带有回测结果的趋势跟踪策略。整个过程，就像为你的想法配备了一位精通QMT API的即时翻译。

第一步：策略构思——用

在量化交易中，你也许已经习惯分析历史数据，但当策略真正走向实盘，**“实时行情延迟”**往往成为策略表现与回测差距的关键来源。那么，如何有效地接入实时外汇数据，让模型能够即时响应市场变化？这正是本文希望与你一起探讨的话题。

实时数据的价值：从研究走向交易

对任何策略开发者来说，外汇市场的

在AI量化策略的落地过程中，数据获取往往占据了工程量的40%以上。尤其是涉及到跨境金融市场时，异构的数据源、不稳定的网络环境，往往会让原本完美的策略在实盘中大打折扣。传统的Request-Response模式在高频Tick数据面前显得捉襟见肘，不仅吞吐量上不去，还容易造成数据包的丢失（Packet

打破关于“快”的认知幻觉

在很多散户投资者的眼中，量化交易就像是一个开了挂的“网速流”玩家：靠着昂贵的服务器、极速的交易通道，在毫秒级的时间差里收割利润。评论区里充斥着“量化就是靠速度割韭菜”的怨气，这种声音在真正的专业投资者看来，简直是“毛缝里扔炸弹——气死人”。

我必须说一句非

引言：为何你总被“收割”？

你是否也经历过，眼看某只股票涨势喜人，自己信心满满地追进去，结果却在一分钟内风云突变，从浮盈变成巨亏？

如果你觉得这似曾相识，那么上周五尾盘发生的一幕可能就是你痛苦的重演。以平安为代表的数支跨年热门股，在短短一分钟内，股价从暴涨10%被直接砸到暴跌10%。这次

本文档为1月24日上海私享会线下分享会代码， 因子自动更新框架（持续迭代）

高频因子投研工具包介绍：

1. 高频因子历史高速计算/存表
2. 高频因子每日批量更新
3. 高频因子入库
4. 高频因子分析
5. 不同类型高频因子快速计算

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视频回放：

[1月24日：

在训练量化模型时，最消磨热情的不是调参，而是数据预处理。A股数据源是一个格式，美股又是另一个格式，外汇更是乱七八糟。最近我在重构我的数据管道（Pipeline），目标是实现：源头统一，逻辑解耦。

遇到的工程难题 之前为了获取全球市场数据，我对接了三四个不同的API。结果就是代码里充满了大量的 if

若您提交的因子报错，需要知道原因，请根据下图将提交的ID进行复制，并粘贴本帖的评论区，我们会定期检查并告述您报错原因！

欢迎各位参加“蝶威杯2026年高频因子大赛”，预祝各位能取得佳绩！这是一篇入门贴，手把手教大家从0到1走完整个比赛流程。

本次比赛的目标是 聚焦3秒 snapshot 数据构建15分钟频率因子，禁止使用模型合成的方式构造因子。我们将流程尽可能简化，大家只需要关注编写因子代码的逻辑即可，其他

引言：为什么你总是卖飞或坐“过山车”？

在股票投资中，在我接触的投资者中，有一个普遍现象：买点掌握得很好，卖点却一塌糊涂，导致利润大幅回吐，如同坐上了一趟“过山车”。

你是否也遇到过同样的问题？看着账户里的浮盈一天天减少，却不知道何时才是离场的最佳时机？

别担心，本文将为你介绍五种简单

引言:

你是否经常遇到这样的事：一支股票横盘一个月纹丝不动，突然某天放量大涨，你以为终于要“吃肉”了，抓紧跟进。结果，紧接着就是连续三四天的阴线重挫，股价形成一个“A”字形态。这时你便陷入两难：割肉吧，怕踏空后面的反弹；拿着吧，又怕股价重新跌回起点。

但你不知道的是，这种走势很可能是大牛

引言：为什么散户总是亏钱？

在股市中，许多散户投资者都面临一个共同的困境：频繁追涨杀跌、不停地更换股票，但最终账户依然亏损。问题究竟出在哪里？答案可能在于，大多数人没有掌握主动控制持仓成本的有效方法。

其实，机构交易员们普遍使用一种策略来持续优化成本，它可能是散户扭转局面的唯一“法宝”—

在变幻莫测的金融市场中，无数投资者终其一生都在寻找那个能预测未来的“圣杯”：一个完美的交易信号，一个能精准捕捉市场脉搏的技术指标。我们沉迷于复杂的图表、研究各种理论，希望找到一种确定性。但这种追寻往往伴随着困惑与挫败。

如果告诉你，那些我们深信不疑、看起来高深莫测的趋势指标，其预测的准确率，可能还

最近也在一些论坛和知乎以及生活中的一些朋友聊了很多，主要还是对于这几年ai爆炸发展带来的一些影响，也产生了一些思考,这篇文章还是基于上次第一个样例写的，这两天我也在测试更复杂的情况，大家感兴趣的话可以关注一下。

TL;DR（太长不看版）：

实测表明，基于agent的策略生成工具能

作为有想法但写代码费劲的交易者，我的策略验证循环曾被卡在“实现”环节。

直到我用上一个工具：将交易逻辑用自然语言描述，它直接生成可运行的QMT策略代码。

输入：“交易茅台，10日线上穿60日线全仓买，下穿全仓卖，用前复权数据。”

生成：约五分钟后，获得一个完整的 代码。

一、假设已初步了解BigQuant平台

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1. 注册并登录BigQuant账号
2. 了解BigQuant基础界面：Quant Agent、AI Studio、知识库、AI策略广场等等
3. 数据覆盖：了解平台提供的数据种类、历史长度与可用频率。常用数据表举例： *

在波澜壮阔的牛市中，普通投资者常常陷入一种两难的境地：既害怕追高被套在山顶，又担心犹豫不决而错失整个主升浪，也就是所谓的“踏空”。当市场出现大幅回调时，恐慌情绪蔓延，许多人选择匆忙离场。然而，市场的每一次大幅波动，尤其是放量调整，绝非偶然。

这些看似危险的回调，其实是市场“主力资金”精心策划的行动

可转债（全称：可转换公司债券，英文：Convertible Bond）是一种兼具债券和股票期权特性的混合型金融工具。它本质上是发行人（通常是上市公司）向投资者发行的债券，但附带一个“特权”：持有人可以在约定条件下，将债券按固定价格转换为发行公司的股票。

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高频因子投研工具包介绍：

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2. 高频因子每日批量更新
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视频回放

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/c3b

如何通过捕捉高频交易中的卖空信号与空头回补行为，挖掘市场微观结构中的定价偏差。

在短期波动中获取与市场无关的超额收益（α）

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视频回放

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/5881770d-7d15-4cc7-ba54-7a

新版“保温杯”策略构建

视频详解如何在新数据持续产生时，通过滚动窗口技术动态更新与优化模型，使模型能够适应数据分布的实时变化，有效应对时间序列预测、在线学习等场景。内容兼顾核心概念与实用技巧，助你掌握构建可持续进化智能系统的关键技术。

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[https://bigquant