一场突如其来的“公平革命”

对于A股市场的普通投资者来说，面对技术装备精良、速度快如闪电的量化交易，常常有一种无力感，就好比“骑自行车追高铁”，无论如何努力，似乎总慢人一步。

然而，一场震撼性的变革正在发生。监管为何突然重拳出击？核心原因只有一个：量化交易已经太强势了。数据显示，

以alpha101为例，能出一期因子合成的分享会吗？

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

在量化策略当中，策略逻辑当然是排在第一位的。但是，在一个策略已经表现较好时，对参数进行调整，往往能收获更多的超额收益。本文以模板策略中的可视化AI策略为例，进行参数寻优过程，看能为绩效结果提高带来什么效果。

一、策略核心逻辑回顾

模板中的可视化AI策略的核心逻辑如下：

1. 因

1、因子大家都应该熟悉，链接在这里：<https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MDMyMjU0Ng==&mid=2247512606&idx=1&sn=86fdd460b06be99cdacfaf7e22632c58&chksm=ce2add83f95d54954a

https://bigquant.com/codesharev3/23c3fa92-a01b-4bf1-8041-3733b4a086c4

参考

https://bigquant.com/codesharev3/3311bc37-ef5a-40bb-b427-f62e23d2ff2b

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

参考资料：

https://bigquant.com/codesharev3/4fa7f395-3835-4de0-992d-bf48393f6593

参考资料：

https://bigquant.com/codesharev3/b0b18b89-b92c-4215-95f7-4584ecd2bb0b

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近期，A股市场走出了一轮振奋人心的“信心牛”行情，让众多投资者看到了希望。然而，我多年的市场观察告诉我，A股走到今天这一步实属不易，当前的乐观情绪背后仍潜藏着深层隐忧。要真正实现投资者期待已久的“长牛慢牛”，仍有两个长期存在的根本性障碍需要扫清：一是饱受争议的“量化交易”，二是屡禁不止的“过度融资”

由于没有逐笔数据，只能采用分钟数据来近似计算。有个地方需要注意，原文中提到是13/16分位效果最好，但是由于是原文是基于逐笔数据的，我们没有逐笔数据，用分钟数据近似的时候实际测试是1 / 2分位效果好。

[https://bigquant.com/codesharev3/3eba5f4a-36e0

https://bigquant.com/codesharev3/25e792d6-06b0-47c3-9150-f1216e4c2cbd

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https://bigquant.com/codesharev3/b035814c-2276-4fdd-b7b5-9265d1011133

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用户教程

“用户教程” 按场景划分，涵盖了几乎所有 BigQuant SDK 的功能。每个小节都介绍了一个使用场景（例如“编写一个简单的量化策略”），并讨论了 BigQuant SDK 如何解决问题，其中包含许多示例。

如果您是刚接触 BigQuant SDK，请从 [BigQuant SD

问题描述

我有大量数据需要处理（如批量计算因子、训练多个模型、参数调优等），单机执行太慢，如何使用 BigQuant SDK 进行分布式并行计算，加速处理过程？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 fai 模块（FAI = Fast AI Computing），可以创建多节点集

bigquant说明书中有分别描述如何回测股票策略、如何回测期货策略，但是没有描述如何回测一个同时包含股票和期货的策略？

问题描述

我有一些 Python 脚本需要在云端运行（例如需要更大内存、GPU 资源，或访问云端专有数据），应该如何通过本地 SDK 将代码提交到 BigQuant AIStudio 云端执行？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 aistudio 模块，可以启动云端 AISt

[2025-12-19 17:52:47] INFO: input_features_dai.v26 开始运行 ..[2025-12-19 17:52:47] INFO: input_features_dai.v26 命中缓存[2025-12-19 17:52:47] INFO: inp

问题描述

我想在本地计算自定义因子（如技术指标、基本面因子等），然后上传到 BigQuant 平台，供线上模拟交易策略使用，应该如何实现？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 DataSource 类，可以将本地计算的因子数据上传为数据源，然后在线上策略中通过 SQL 查询使用

问题描述

我是量化交易新手，想用 BigQuant SDK 对策略进行本地回测，应该如何实现?

P.S “本地回测” 功能因官方包发行版本不支持 mac 的原因，暂时仅支持 win / linux 平台

详细解答

示例策略——“买入并持有”

“买入并持有策略” 是最基

问题描述

我想用 BigQuant SDK 查询股票的历史行情数据（如日线、分钟线等），并在本地进行分析处理，应该如何实现？

详细解答

BigQuant SDK 提供了两种主要方式来查询历史数据：

方法一：使用 DAI SQL 查询（推荐）

适用于需要灵活查询、过滤、聚合数据

问题描述

我在 BigQuant 平台上运行了模拟交易策略，想在本地查询策略的持仓、订单、成交、绩效等信息，应该如何实现？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 papertrading 模块，可以方便地在本地查询和管理模拟交易策略的各类数据。

1.获取策略列表

首先查

[https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/ddecc5b4-7625-4dc3-afa8-3b697ba0aa7a](https://bigquant.com/bigapis/college/v1/files/ddecc5b4-