BigQuant 期货实盘交易文档
在本地电脑上运行实盘交易策略时,需要先安装bigquant相关的sdk包,安装完成后就可以将在bigquant aistuio开发高频交易策略原样下载下来,并添加用户自己的账户信息至环境变量就可以开启实盘交易了。sdk使用步骤:
一、安装 bigquant sdk 包
1)先安装
由small_q创建,最终由small_q更新于
在本地电脑上运行实盘交易策略时,需要先安装bigquant相关的sdk包,安装完成后就可以将在bigquant aistuio开发高频交易策略原样下载下来,并添加用户自己的账户信息至环境变量就可以开启实盘交易了。sdk使用步骤:
1)先安装
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[https://bigquant.com/codesharev3/ca56a813-d879-47d6-8ff7-f697053e5075](https://bigquant.com/codesharev3/ca56a813-d879-47d6-8ff7-f697053e
由bqadm创建,最终由bqadm更新于
欢迎各位参加“BigAlpha AI 因子挖掘”比赛,预祝各位能取得佳绩!这是一篇入门贴,手把手教大家从0到1走完整个比赛流程。
我们将流程尽可能简化,大家只需要关注编写因子代码的逻辑即可,其他步骤由平台方统一处理。
 对冲基金行业2026年的复苏并非由单一交易、单一板块或单一风格驱动。它的驱动力来自离散度(dispersion)。而在离散度日益重要的领域,莫过于量化股票策略。
在经历了多年由 mega-cap 集中、被动资金流入和拥挤的因子主导所导致的市场异常狭窄的时
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我在initialize模块初始化计数器(day_index),initialize模块逻辑如下
该计数器每天增加1,然后根据计数器取之执行不
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📢徐啸寅老师直播 《风险平权混合策略》
——让收益更稳健的秘密武器
📊不只是资产配置的新玩法,更是当前波动市场中追求稳健收益的重要思路。\n💡 直播亮点:\n✅ 什么是风险平权?为何它能降低组合波动?\n✅ 混合策略如何兼顾收益与风控?
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由small_q创建,最终由small_q更新于
在表达式过滤中,ema_10 > ema_60
m_lag(ema_10, 10) < m_lag(ema_60, 10)
close < ema_10 * 1.03
m_lag(daily_return, 2) > 0.05 OR m_lag(daily_return, 3) > 0.05
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我在策略的handledata函数里有下面一段代码\n
# 记录新股票及其买入时的交易日索引
context.holdings.append((best_code, current_idx))
context.logger.inf
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我们为广大量化爱好者整理了120套量化策略源码,==获取全部源码方式见页尾。==
本合集旨在提供量化思路和常见的策略模板,从而学习和魔改,==请勿直接实盘==。
本合集均使用3.0开发环境,克隆策略时候==选择去AIStudio最新版运行==。
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沪深300成分股中日成交额最大的 30 只股票,基于 tick 价格的短期 VWAP 突破信号。买入:最新价上穿近 N 个 tick 的成交量加权均价(VWAP);卖出:价格下穿 VWAP,或触发止盈/止损/超时。风控:止盈 1.5%,止损
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GPU并行计算如何让“分钟级因子挖掘”成为现实?\n\n本期核心看点:\n✅ CPU vs GPU:因子挖掘效率相差50倍?\n✅ 如何用GPU实现分钟级因子生产、筛选与回测\n✅ 从原始分钟数据到有效因子:全流程代码演示\n✅ 直播间实时答疑:你的策略瓶颈在哪里?
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完成报名后如何查询组队状态:
点击网页导航栏中“策略社区”—“比赛”
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进入已报名的赛题
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BigAlpha全球高校AI量化投研联赛面向全球高校学生,依托 BigQuant AI 投研平台、真实量化数据和前沿赛题,发现具备 AI、量化研究与工程能力的优秀学生与团队。
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赛事介绍的pdf文件中写单队最多5人,但报名后显示每个团队最多可以有 3 名成员。
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📈 为什么你的策略总在“过山车”?\n选对时机却压错仓位?组合分散但收益平平?\n单一策略已无法应对震荡市
混合策略才是超额收益的关键!
视频讲解:https://bigquant.com/college/764a7c43-c4b9-4136-a3d8-e2cef505e5eb
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