一、直播介绍

大模型驱动流程自动化，揭秘行业因子挖掘智能体系统！由大模型驱动的革命性工具，重新定义量化研究的效率边界！

🌟 三大核心突破：\n✅ 算子文件库 - 20+底层函数自由组合\n✅ 动态评估体系 - 实时计算IC/IR/SHARP比率\n✅ 智能提示工程 - 自然语言一键生

报错信息：

IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1],

line 52 **[39](vscode-notebook-

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=5d141061-4e9f-4219-86

https://bigquant.com/codesharev3/30fce8f2-4d2f-4e69-a636-18ab0cd506de

\

问题：0630全新提交模拟任务，模拟运行正常，但没有输出任何交易信息。如下图所示。

模拟运行正常：<https:/

@module(position="-430,-1211", comment="""""", comment_collapsed=True)

m5 = M.input_features_dai.v26\n( mode="""表达式""",

expr="""score""",

expr_

一、市场观察

可转债作为一种嵌入转股权的混合证券，其定价逻辑始终游走于债性与股性之间，这种双重属性使其在不同市场环境下呈现出复杂的收益特征。当前市场中，若干结构性特征为量化筛选策略提供了潜在的发力空间，这些特征并非基于特定数据验证，而是源于对市场运行机制的规律性观察：

**1.1债性与

MFI资金流向指标

计算方式：

• 典型价格（TP）=当日最高价、最低价与收盘价的算术平均值；货币流量（MF）=典型价格（TP）*当日成交量；
• 如果当日MF＞昨日MF，则将当日的MF值视为正货币流量（PMF），将N日内的正货币流量加总代入公式5；
• 如果当日MF＜昨日M

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

0. 名词解释

0.1. 主力

主力指的是大单和超大单之和，股票大小单主要是指买卖股票的单笔成交数量或金额，大单指的是股票市场中成交量为10-50万股，或者成交金额在20-100万元之间的交易；超大单指的是成交量大于等于50万股，或者成交金额大于等于100万元。这类交易通常由大型机构或

直播回放地址：<https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+CS0629+2025-06/courseware/84d2eb8aeb2240b982d9534fecdbf5ab/1c531b77b1df4025bb170b37c63

1.市场观察和机会发现

近年来，A 股市场呈现出显著的结构性分化特征。这种分化不仅体现在行业间的轮动差异，更体现在不同市值规模股票的表现背离上。

对于大盘蓝筹股：北向资金、保险资金等长期资金更倾向于配置流动性好、业绩稳定的大盘蓝筹股，导致中小市值股票群体资金关注度相对较低。在

直播回放地址：<https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+CS0628+2025-06/courseware/cf790c2b076f435d90d3e6b76f65b8b0/13d216fc2e1b459c837802cef1f78

将策略的调仓方式改为每2天调仓1/10，于6月22日回测成功，提交模拟成功。

6月23日至6月26日模拟运行虽然正常、无报错，但是没有按“每2天调仓1/10”执行，请帮忙看看问题出在哪里？

我的策略：<https://bigquant.com/trading/detail/e5ded09c-

Error loading renderer 'vscode.builtin-renderer'

• Failed to fetch dynamically imported module: https://vscode-remote+bigquant-002ecom.vscode-resourc

请问管理员，策略回测代码中，如何显示下面这些图表，谢谢？

策略介绍

该策略是一个典型的事件策略，事件策略和选股策略是有本质上的区别的，事件策略的基本思想是，对于特定的股票，什么时候该买，什么时候该卖，本文介绍了一种基于MACD指标的事件策略

具体来说，MACD包括三个指标：

• MACD（平滑异同移动平均线）：MACD线是短期指数移动平均线（通

策略社区AI策略广场可转债策略模板改变选债因子回测正常，提交模拟正常，只出现了一次交易信号之后就没有后续的交易信号了，该策略在这个期间的回测一直有交易信号产生，\n可转债三要素策略模板链接：<https://bigquant.com/square/ai/0fbdf9e7-630d-2f58-4cf1

1.市场观察和机会发现

当前 A 股市场呈现出明显的结构化特征，部分板块和个股波动剧烈，而高风险股票（如 ST 股）因财务状况不稳定、退市风险高等因素，容易出现价格大幅波动；科创板和北交所虽具备高成长潜力，但存在流动性不足、信息不对称等问题，增加了投资风险与不确定性。同时，市场中部分低估值、业

0.策略名词解释

0.1 随机森林

随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能。

1、用有抽样放回的方法（bugging）从样本集中选取n个样本作为一个训练集

2、用抽样得到的样本集生

请问如何计算当日大于5%涨幅的股票数量？或大于5%涨幅的数量的占比？

目前提供的函数，只能求时间戳截面上，给定百分比，计算出涨幅值。反过来，给定涨幅值，计算百分比怎么做？

为什么使用TGAN？

在量化交易中，你可能会遇到日常金融数据不足以回测策略的情况。然而，遵循真实数据分布的合成数据可以非常有用，可以帮助你用足够数量的观测值来回测策略。生成对抗网络（GAN）将帮助我们创建合成数据。具体来说，我们将使用用于时间序列数据的GAN模型。

文章大纲

在这篇

直播回放：<https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l06251+2025-06/courseware/17d6143d934146ed83605636b7c47ff0/e99f7676103949118b5e5e26db3d1

本篇主要讲述如何获取BigQuant平台模拟交易信号，并将信号通过本地原生Python API （xtquant）将每日交易信号提交到国金QMT终端，进行实盘交易。

(还没有国金账号？ 开户链接)

1.