在量化策略研发过程中，不少开发者会遇到一个典型瓶颈：同一套撮合逻辑与信号生成算法，基于分钟K线回测时表现稳定、业绩达标，可切换至Tick数据验证或实盘对接时，却出现成交顺序错乱、信号触发时点偏移、中间市场状态偏离预期等问题，导致回测与实盘结果偏差显著。 多数开发者会优先排查代码逻辑漏洞，但核心原因往

引言：告别迷茫，交易的本质是流程

你是否也曾在股市的海洋中感到迷茫？每天被海量的信息淹没，追涨杀跌，最终却发现账户数字不增反减。我们总想找到那个能够精准预测市场的“水晶球”，但现实往往是，越是试图预测，就越容易陷入情绪化的交易陷阱。

但如果成功的交易并非源于神秘的预测，而是一套可以被严格执

https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0

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🌟 感谢大家一直以来对 BigQuant 的支持！我们希望能和大家在量化投资的道路上不断前行，同时致力于提供更好、更便捷的工具。

💡 如果您在使用 BigQuant 时遇到尚未实现或体验不佳的功能，欢迎随时提出您的建议。我们将认真考虑并努力落实，如果您的建议被采纳并实现，我们将给予相应的奖励，

介绍

• 构建和管理自己的数据与因子
• 分享到策略社区并保护核心逻辑
• 支持数据付费订阅
• 支持他人克隆策略，每日获取信号

技术方案

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=be72745b-dff3-4d11-918a-0dec5f5

你知道为什么九成的人在市场里混一两年就被淘汰吗？别再归咎于技术不行，或是行情太难了。

问题的根源不在市场，在你身上——在你那三个致命的“懒”上。这种懒惰并非身体上的懈怠，而是思维和行为上的惯性，它让你始终无法像专业人士一样对待交易，从而在市场中反复犯错，直至出局。

**懒于记录：凭感觉交

引言：大道至简

在风云变幻的股票市场中，无数股民孜孜不倦地寻求着投资的“圣杯”——他们渴望找到百战百胜的“三大铁律”，或是洞悉未来的“四大真相”。人们总以为，市场的终极奥秘一定隐藏在某个复杂的指标、深奥的理论或是神秘的内幕消息之中。

然而，大道至简。真正的投资智慧，往往并非藏于繁复的公式

公布的回测代码为啥不提供模版呢

# 查询代码 cn_stock_factors_base

import dai

sql = """
SELECT instrument, date, suspended
FROM cn_stock_factors_base
WHERE instrument LIKE

在 BigQuant 做 AI 策略久了，大家都有个共识：模型调优到一定阶段，改参数（Hyperparameter Tuning）的收益微乎其微。真正的瓶颈，通常卡在特征工程上。

很多朋友问我：“为什么用了 LSTM 或者 Transformer，预测结果还是在收敛和过拟合之间反复横跳？”

124-行业轮动的基本面选股策略

原来的输出结果如下：

一、策略目标

本策略在可交易的A股范围内，构建“盈利成长强 + 规模相对较小”的选股逻辑：\n以净利润同比增速作为成长信号，同时对总市值进行相对惩罚，形成综合得分，从而挑选出“成长更强且不那么拥挤”的股票组合，并通过按交易日调仓（每日调仓）保持组合始终处于最新的优选

请从下述因子列表中选择心仪的因子替换到模版代码中的 select_factors 列表中

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因子列表

![](/wiki/api/

在量化研究中，行情数据往往被视为“基础设施”。 只要能顺利拿到 K 线数据，策略回测、因子构建和模型训练似乎就可以正常推进。

但随着研究深入，尤其是在尝试更细粒度的信号或更短周期的策略时，数据本身会逐渐成为影响结果的重要变量，而不仅是输入条件。

本文结合实际系统实践，讨论在什么场景下有必要引入

引言:

你是否经历过这样的场景：满怀信心地在10元价位买入一只股票，期待它一飞冲天，结果却眼睁睁看着它一路下跌到8元，甚至7元。那一刻，恐慌开始蔓延。

对于大多数散户来说，第一反应几乎是本能的：赶紧加钱补仓，把成本摊低！但这种操作往往让你越陷越深。正如一位资深操盘手警告的：

下跌的趋势

保温杯策略回顾

保温杯策略是一种基于机器学习的风格因子动态配置方法，其设计思路源于对A股市场风格轮动特性的深刻洞察。该策略将Barra风险模型中的核心风格因子包括规模(Size)、价值(Value)、动量(Momentum)、波动率(Volatility)、质量(Quality)及成长(Gr

当勤奋成为亏损的陷阱

在多数领域，深入研究和勤奋分析是通往成功的不二法门。我们从小就被教导，付出越多，收获越大。然而，在当前的A股市场，这个看似颠扑不破的逻辑可能正在失效，甚至会适得其反。

当下的市场主角——量化交易，正在用冰冷的算法和极致的速度，改写着传统的游戏规则。正如一位市

我炒股17年了，见过了太多花里胡哨的技巧。很多朋友在充满复杂指标和无穷策略的股市里，常常感到迷茫。但我想告诉你，真正能赚钱的方法，往往没那么复杂。今天，我就给你分享三条我真正信赖的、最纯粹的交易秘诀，希望能帮你拨开迷雾。

1.第一招：坚守让你赚钱的“缘分股”

我的第一条原则是：持续投资那

什么是DAI

DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台

• 使用简单：通过统一接口访问BigQuant各类数据
• 数据丰富：提供PB级金融数据、另类投资数据和因子数据 ([数据字典](https://bigquant.com/data/ho

在日常投研里，SQL 擅长数据读写与过滤，但在复杂计算上可用算子有限；Python 则拥有 numpy/scipy/pandas 等丰富工具，但一旦离开 SQL 查询链路，就容易出现“先拉数据 → 再本地算 → 再落表/再 join”的低效流程。\n因此我们需要一种方式：**保留 SQL 的

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

简介

本帖对国信证券的研报——《国信投资者情绪指数择时模型》进行了复现，文末有策略链接，欢迎克隆研究。

研报在借鉴 A. D.Persaud 风险偏好指数的基础上，根据中国股市特点，将该方法完善改进后移植到 A 股市场，构建了国信投资者情绪指数 GSISI。

A.D.Persaud 因为

https://bigquant.com/codesharev3/8d7b4269-308e-46f9-9222-bd3c8ba7b0f9

参考资料：