【平台使用】看其他大神分享的策略的源码，数据表可以查阅吗？
@module(position="-430,-1211", comment="""""", comment_collapsed=True)
m5 = M.input_features_dai.v26\n( mode="""表达式""",
expr="""score""",
expr_
由bq52g2jq创建，最终由small_q更新于
m5 = M.input_features_dai.v26\n( mode="""表达式""",
expr="""score""",
expr_
由bq52g2jq创建，最终由small_q更新于
由bqhlrz48创建，最终由small_q更新于
由small_q创建，最终由bqv3lg3t更新于
2024年到2025年初，中证500指数在震荡里绕了大半年，散户却总在做“吃力不讨好”的事：每天盯8小时盘猜涨跌，熬夜刷新闻防消息，频繁调仓想抓机会，结果却栽在“想
由iquant创建，最终由xiaoshao更新于
随便使用一个策略，以沪深300为基准，可以看到沪深300的基准收益是2.59%，但实际上沪深300指数的月度收益是3.2%
![](/wiki/api/attachments.redirect?id=80d47451-08e2-49d9-8ab7-af90918542e3 " =422x21
由bqswq4id创建，最终由bqswq4id更新于
为了帮助参赛者更顺利地参与竞赛、深入理解平台功能并提升因子构建能力，赛事主办方将定期举办培训答疑会。具体安排如下：
由jinyicapital创建，最终由jinyicapital更新于
由bqgorp2v创建，最终由xuxiaoyin更新于
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
由bqsfsntg创建，最终由xuxiaoyin更新于
因子评价本质是t时刻因子对t+1时刻未来收益率的corr
大多数研究者其实在因子研究中很少用到未来数据作为信息
但实际中并非使用某一时刻的未来数据就是作弊
例如
day1的数据中涵盖分钟（t）的信息
day1 数据结构为 day1t1～day1t240（日内交易时间为240分钟）
由yangduoduo05创建，最终由hxgre更新于
from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @param(id="m8", name="initialize")
# 交易引擎：初始由bq4o92ek创建，最终由small_q更新于
择时研究关注资金的流动。资金流动有两种，债市股市的国家内部资金和外部增量资金。所以股市宽基择时应该是基于汇率对冲，以及长短债对冲获得，而不是简单的股价涨跌。查阅相关研报，居然没有把汇率和债市一起研究的择时。
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由bqv93dy2创建，最终由small_q更新于
是社区的一个策略，社区原始策略没有这样的。今日又提示我全部清仓，我感觉明天又要全部接回。重新一个该策略的新任务，是买入今天旧任务卖出的所有股票。WHY
由bqv93dy2创建，最终由small_q更新于
hello，请教个问题，我这边有一个策略是通过人工选股，然后使用策略进行买卖。由于人工选股不定时更新，现在策略是将人工选的股票写死的，如果要更新股票池就需要编辑策略并且重启，重启之后运行时的过程数据会丢失。有没有什么方式可以解决这个问题，在不重启策略的基础上完成股票池的更新。
比如是不是可以定制一
由bqsfsntg创建，最终由small_q更新于
基于平台的行业轮动和大盘风控策略模板做了个策略，在AI的协助下调试了两天还是无法解决问题，求老师诊断指导一下
[https://bigquant.com/codesharev3/35e92647-9c28-44b4-a524-95433266c028](https://bigquant.c
由bqul4i32创建，最终由small_q更新于
获取数据平台的数据到本地：
from bigquant.api import strategy, user, run, dai
# 用户登录(所有业务都需要进行登录)
user.login(username='xxxxxxx', password='xxxxx由bq7zuymm创建，最终由small_q更新于
江湖上一直流传着“交割日魔咒”的传言，说交割日股指期货会集中平仓，往往会造成股市下跌。还有短视频平台的一些散户博主抱怨股指期货交割太频繁，经常造成行情下跌，阻碍股市发展。
真的是这样吗？我不认同。股指期货是现金交割的，而不是ETF交割或实物股票交割，单纯的股指期货交割行为不会导致ETF买入或卖出。
由neoblackxt创建，最终由neoblackxt更新于
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com
由clearyf创建，最终由bq1q5b92更新于
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从金融史维度审视，投资的核心并非短期市场波动的博弈，而是基于经济规律与资产属性的资本跨期配置。其本质是在不确定性环境中，通过对资产内在价值与风险收益特征的判断，构建能够抵御周期冲击、实
由iquant创建，最终由qxiao更新于
（1）买方和卖方订单数量或总成交量之间的差异，本质是量化订单簿的即时供需力量对比，这是因子的基础
（2）基于1-5档委买/卖量的供需对比，更全面反映 潜在供需
（3）计算方法：
订单薄不平衡度=(买量-卖量)/(买量+卖由bqtnziby创建，最终由bqtnziby更新于
因子捕捉价格偏离与订单簿失衡的组合信号:
核心逻辑:
价格偏离项: (VWAP - 中间价) / 中间价 - 实际成交价相对理论中间价的偏离,反映主动买卖压力
订单深度比: 买盘深度 / 卖盘深度 - 订单簿失衡度,买盘优势时比值>1
成交量放大: log(总成交
由bqy4a9le创建，最终由bqy4a9le更新于
大家在提交之前务必要在cpt_jyc_2025_stock_csi1000_bar1m上使用因子分析工具来查看。 如果在该数据集上无法展示因子分析绩效, 那么提交后也不会产生分数!
经过这几天的跟踪, 有一部分的比例是因为使用了机器学习模型导致无法出得分, 此时
由xuxiaoyin创建，最终由xuxiaoyin更新于
该因子分为一下三个维度：
1. VWAP偏离度 - 衡量价格相对成交均价的位置
2. 量比强度 - 近期成交活跃度
3. 价格趋势 - 中期移动平均
因子构成:
1. VWAP偏离度: (avg(amount/volume, 10) / clo由bqtnziby创建，最终由bqtnziby更新于
本文介绍一个股指日内交易策略，该策略在2024年大放异彩，当时好多私募靠这个策略博得客户好感，毕竟那段时间股票策略持有特别难受。策略思想比较经典和简约，也可以在其他日内活跃的品种上运行，比如螺纹钢、橡胶、铜。
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![](/wiki/api/attachments.redi
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核心逻辑:
捕捉日内价格动量方向性与成交集中度的结合,衡量资金推动价格的有效性。
计算步骤:
- 正向动量 = 上涨分钟的成交量加权收益
- 负向动量 = 下跌分钟的成交量加权收益
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过去 10 年，中小盘股的收益其实更有优势。
以中证 1000 指数（中小盘股的核心代表）和沪深 300 指数（大盘股代表）为例，2014 年到 2024 年这 10 年间，中证 1000 的年化收益率约 12%，而沪深 300 只有 7% 左右
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