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    df = df.sort_values(by = ['composite_score'],ascending = [False]).groupby('date').head(context.stock_num)

    df['weight'] =1/context.

BigQuant Financial Quantitative Toolbox - 金融量化工具箱 Python SDK

1 简介

BigQuant SDK 是一个强大且灵活的 Python 软件包，为金融从业者提供全面的金融量化工具和策略开发框架。

• SDK 版本: 0

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

BigQuant SDK 是一款为专业量化研究员打造的本地开发工具。它让您在保留本地 IDE 开发自由度的同时，无缝调用 BigQuant 云端的海量数据与分布式算力。

快速安装

BigQuant SDK 支持 Windows、Linux 和 macOS。我们建议在 [Python 3.1

引言：为什么大资金在暴跌时“跑不掉”？

在老手眼里，市场剧烈波动时，散户最大的优势只有两个字：灵活。几万块钱的单子，一秒钟就能清仓离场。但对于手里握着几千万、甚至上亿资金的机构来说，这就是一场生死劫——流动性陷阱。

当大盘崩塌时，机构如果盲目跟风出逃，巨大的抛盘会瞬间砸穿原本就脆

这是我用AI写的策略，策略有交易，但是无法输出平台的图表，能自己生成图表，求助！

[https://bigquant.com/codesharev3/e700cafc-96fc-4eab-addb-69d1ce5666a3](https://bigquant.com/codesharev3/e70

引言：打破“指标迷信”

在交易市场摸爬滚打二十余年，我见过无数投资者试图用最复杂的数学模型去计算未来，结果往往是迷失在 MACD、KDJ 或布林带的缠绕中，付出了昂贵的学费。事实上，交易中最昂贵的错误，就是试图用滞后的指标去预测不可知的未来。

站在金字塔尖的高手，往往都在做减法。他们明白

求助，这是我用AI写的代码，但是没有交易发生，这不符合实际情况，让AI检查很多遍没有用\n

[https://bigquant.com/codesharev3/1da09466-243f-4fd2-ac31-48affccf0f04](https://bigquant.com/codesharev

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[https://bigquant.com/codesharev3/9fa5a4e7-533e-4a10-8907-fa7a1ad27d82](https://bigquant.com/codesharev3/9fa5a4e7-533e-4a10-8907-fa7a1ad27d82

提问：基于XGBoost滚动训练的策略，在相同数据、相同策略的情况下，回测结果也会不同，有时收益率相差很大。这是XGBoost算法本身的特性决定的吗？在这种随机性下，怎么评估策略的优劣性？实盘时能接受这种随机性吗？还是说需要增加某些机制，抑制这种随机性。

提问：请问同时使用的几个策

引言：被忽视的“资金温度计”

在波谲云诡的二级市场，如果你只盯着K线的涨跌和分时图的波动，那你就完全掉进了主力为你编织的视觉陷阱。价格的跳动只是主力想让你看到的“结果”，而成交的细节才是暴露其真实野心的“底牌”。

很多散户抱怨自己一买就跌、一卖就涨，根本原因在于看不懂“盘口语言”。今天我

引言：变局已至，这是一场投资纪律的终极考验

近期，主板与创业板的一系列改革措施密集落地，引发了职业投资圈的深度震荡。对于广大散户而言，这绝非单纯的制度微调，而是一次深层次的定价逻辑的重塑。市场正加速从过去那种“流动性驱动”的博弈场，向“价值锚定”的专业化市场转型。

在规则变迁的十

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

引言：为什么努力的你总是沦为“韭菜”？

在残酷的二级市场博弈中，我们常看到一类极其“勤奋”的投资者：他们每日复盘K线到深夜，深度解析每一份财报，追踪每一个市场传闻。然而，账户资金的缩水速度往往与他们的努力程度成正比。

作为在市场中摸爬滚打16年的“老兵”，我必须告诉大家一个扎心的真相：二

引言：打破“天道酬勤”的投资悖论

在人类社会的大多数领域，“天道酬勤”被奉为金科玉律。但在资本市场这个残酷的修罗场中，作为一名从业多年的证券分析师，我观察到一个令人深思的悖论：很多时候，你越努力，反而输得越惨。

你是否正处于这样的状态：每天耗费十几个小时盯盘，屏幕上布满了复杂的几何线条；

在波诡云谲的资本市场中，新手投资者往往容易沉溺于复杂的技术指标、层出不穷的基本面消息或瞬息万变的热点题材。然而，所有表象背后都隐藏着一套“底层代码”，那就是量价关系。

作为一名实战派交易者，我始终认为：无论交易模式如何演变，量价才是技术的根本。掌握了这套逻辑，你的盘感将不仅能超越普通散户，

一、开篇

2026年4月，AI炒股突然成了大厂的必争之地。

4月7日，阿里通义千问官宣上线“财经分析”模块，接入同花顺1.3万只股票实时行情与100万份财报。几乎同一时间，Kimi接入了同花顺iFinD和Yahoo Finance。3月底，腾讯“AI问股”小程序被曝内测，万得则“破天荒”地

运行到StockRanker模块的时候报错

File /opt/pyenv/versions/3.11.8/lib/python3.11/site-packages/sh.py:2157, in OProc.init(self, command, parent_log, cmd,

我部署了一个深度学习策略，回测能够显示，但是模拟交易不能产生信号

原始方法是https://bigquant.com/wiki/doc/5VJrAUu8Vd

回测数据是加入到

# 加载回测数据（不含标签）
context.test_df = get_data(context.te

引言：全球牛市下，谁在原地踏步？

对于绝大多数投资者而言，过去十年的金融资讯就像一场宏大却令人困惑的交响乐：新闻里到处是创纪录的欢呼，满屏都是纳指、日经飞龙在天的曲线；但低头审视自己的账户，那份“财富体感”却冷暖自知。

为什么听起来遍地黄金，你的资产净值却总是在盈亏线附近徘徊？为了刺破这种

引言：全球市场的“过山车”时刻

在刚刚过去的这个春天，全球投资者集体领略了一场教科书级的“极端波动”。尤其是在三四月份，全球市场仿佛被推上了失去控制的过山车，情绪在极度亢奋与深度绝望之间反复横跳。

然而，在这场风暴的中心，一幅极度割裂的画面正在上演：一边是无数普通投资者在剧烈的震荡中瑟瑟发

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