组委会已完成数据清洗工作，现根据私榜排名公布入围总决赛的团队名单（详见附图）。

未进入决赛的同学若对成绩存有疑问，请尽

传统的量化投资主要依赖于金融时间序列分析、统计学和经济学原理来构建模型。然而，金融市场是复杂、非线性、高噪声的动态系统，传统的线性模型在处理海量、高维和非结构化数据时常常力不从心。

机器学习和深度学习技术的崛起，为量化投资带来了革命性的工具。它们能够从海量数据中自动挖掘复杂的非线性模式，极大地

我们之前已经介绍过几个风格轮动的策略了，本质上依据的就是股票市场长期存在的“强市炒成长、弱市求稳健”的轮动策略。

1.神经网络算法

1.1算法核心原理

神经网络是一种模仿人脑神经元连接结构的机器学习模型，擅长处理多维度、非线性的复杂数据关系。其核心优势在于通过多层

BigQuant是国内领先的适合个人投资者的量化交易软件开发平台，基于Python语言且支持AI人工智能以及机器学习的量化交易投资平台，帮助量化开发者和投资者更好地使用量化策略进行交易。

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如题

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• 如何用2C8G玩转高频因子？
• 如何实现高频因子快速计算投研框架？
• 如何在高频信息中寻找TRUE ALPHA？

[20251120151300-高频因子投研框架-视频-2-共享屏幕.mp4 202110415](/wiki/static/upload/9b/9b2834ab-

SQL中可以查询到已经选出相应标的，但是今日没有买入信号。如果重新提交策略则会出现今日的买入信号，但是已经运行的策略就不会生成信号。

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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

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小市值策略是 A 股市场 “收益增强” 的经典路径 —— 中小盘企业的成长弹性、估值修复空间，往往能带来远超大盘的超额收益。但传统小市值策略 “波动剧烈、踩雷风险高、持有体验差” 的痛点，也让多数投资者对其望而却步。该策略通过分时段选股与波动控制，既保留了小市值的成长红利，又能保持稳健的收益，避免踩

调用bigtrader.run回测完成后返回的performance对象，如下所示

performance = bigtrader.run(....)

我有两个建议：\n1. performance.render()渲染展示回测结果时，能指定起止日期，即只展示某一段历

目前私榜排名第15

我的微信号是：A15182480017

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。

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在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影

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我想知道宽币怎么这么快就没了，我就晚上和ai一起改了2小时代码，也没看到使用记录啊。

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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

为什么两个结果不一样呢，不是应该用的哪个策略跑出来是一样的数据啊

设置每天早上5点钟运行模拟策略，在每次放假后的第一天 提示运行失败。

例如11月10号周一今天的报错。提示，ERROR: null sessions by start_date=2025-11-09, end_date=2025-11-09。就是说他以昨天周末设置起停时间。导致运行失败。

如果引

雪球组合助手

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有谁知道这个怎么改吗？TypeError: raise: exception class must be a subclass of BaseException

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=78a489d6-eafc-4d3d-82b0-3748c

在中国A股市场，有一个非常独特的文化现象。每逢市场调整，社交媒体上便哀鸿遍野，而“量化”二字总能成为千夫所指的完美靶心。有趣的是，这种现象在海外成熟市场中却很少见到。即便海外市场的量化交易占比远高于国内，投资者也很少在市场波动时将责任归咎于量化策略。

这种归咎于外因的做法，从心理学上可以理解

《韩非子 · 五蠹》有言：“世异则事异，事异则备变”。

我们过去的策略对市场风格进行判断时，除了一些绝对化标准的方法，还介绍过用机器学习算法来学习市场风格变化的模式。但是，如果将这种风格判断应用在一些中短期策略上，可能会带来以下的问题：

（1）A 股短期波动中，突发消息（如政策微调、资

本文件提供 BigQuant Python API 的使用说明，包括用户管理、策略运行、策略查询等功能。

安装包

首先需要手动下载并安装如下的 wheel 包

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