问题描述：策略在开发环境运行成功之后，提交了模拟报错。

提交任务详情：

[https://bigquant.com/codesharev3/1e31d136-99bd-4094-8884-74f94cf22516](https://bigquant.com/codesharev3/1e31d13

为什么选它？

在盘口微观结构里，分钟级成交量的“加速度”比绝对量能更能反映主力行为：

1. 早盘 30min 放量斜率 ↑ → 机构抢筹，次日超额收益概率 +3.2%（2018-2023 中证 1000 统计）。
2. 午后斜率 ↓ 同时委卖单堆积 → 诱多出货，未来 5 日超额 −1.8

这是一个能够承载5000万以上的低波动固收策略，年化收益接近12%，最大回撤不到4个点左右。希望对资产稳定增值的用户有帮助，下图是回测曲线，如果实盘的话，曲线也是高度一致。

时间是从2022年1月1日到2025年9月30日，如果只看最近1年的话，收益大于20%：

![](/wiki/api/a

成交量加权波动因子通过成交量加权的方式，衡量了股票价格的波动幅度，反映了市场参与者对价格变化的敏感程度。

核心特征：

1.成交量加权：赋予高成交量时段更大权重

2.相对波动：基于开盘价计算波动幅度，消除绝对价格影响

其计算公式为：

因子值 = Σ[(当日最高价 - 

１超短线策略

涨停板策略

特殊形态组合策略

２短线策略：

ETF轮动策略

小市值策略

高频因子低频化

３中线策略

破净股策略

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该因子捕捉"买方力量强 + 价格向上偏离均价"的股票,综合了三个维度:

1. 买卖压力比 (weighted_bid_ask_pressure)

- 五档盘口按距离加权(1档权重5,5档权重1)

- 再用成交量加权求日度平均

- 反映主动买卖意愿强弱

• BigQuant 比赛
  • [敦和杯·2025届因子挑战赛](https://bigquant.com/square/competition/b764dc4c-ff9b-4bd0-86a5-1b0df1dd

影响策略效果的因子有很多，每个人所选择的因子也各有不同，选取因子后，如何分析数据，找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分，本文介绍，如何简化数据分析的工作：数据标准化处理

举例说明：

当天收益因子：5000支票，可能会有1000+个不同的值，如：1

成交量加权平均价格（VWAP）通常用于衡量市场的平均价格，考虑了成交量的影响。

• 公式：

  

  VWAP 用于计算某个时间段内的

注：当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，为保证实盘和模拟交易曲线一致，实盘是集合竞价下单，因此本代码也是集合竞价下单。

文末提供的脚本只支持单一策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请将脚本复制几份，下单时间略微错开。

功能描述

本功能实现了从云端（bigqua

我们可以使用现有模块M.factorlens._latest来评估我们的因子:

[https://bigquant.com/codesharev3/3aac6e7b-74ec-4d51-b659-8b61cedb7f15](https://bigquant.com/codesharev3/3a

因子逻辑

该因子旨在衡量市场上买盘力量相对于卖盘力量的强弱。 其核心思想是：更强的买盘通常意味着股价上涨的潜在动力。

计算方式

我们利用分钟行情数据，将买一到买五档的委托价格和委托数量简单平均，得到买盘力量的估计值； 同理，计算卖一到卖五档的卖盘力量估计值。 买盘强度因子即为 *买盘力

万和证券简介

万和证券股份有限公司是一家拥有证券经纪、证券自营、证券投资咨询、融资融券、证券投资基金销售、证券资产管理、代销金融产品、证券承销与保荐、与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问等各类业务资格的综合类券商。

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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

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