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

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

expr="""score""",

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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:/

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

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

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.

导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

注：当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端

功能描述

本功能实现了从云端（bigquant.com）策略信号生成到终端自动获取并下单的完整闭环。用户在BigQuant云端平台运行量化策略后，系统会自动生成交易信号，用户在本地终端通过Python程序自动获取这些信号，最终将

实盘整体流程

1.开通BigQuant合作券商账户（指定二维码开通享手续费优惠），并申请实盘、绑定实盘资金账号。

2.设置对应实盘资金账号的实盘策略，创建计划交易信号（实盘申请通过后：用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略）。

3.创建实盘访问凭证，获取对应访问凭证的密

CTA策略主要是一类量化期货策略，适用于专业投资者，本文介绍一款经典的布林带趋势跟踪策略如何在平台实现，授人以鱼不如授人以渔，抛砖引玉，以便小伙伴能在此基础上迭代研发出自己的策略。

本文主要通过代码讲解以下内容：

• 如何过滤标的
• 如何在取数的时候传入参数
• 如何主力合约产生信号，如何

我一直觉得，写交易策略不难，难的是获取一手的数据流。尤其是做外汇，价格波动快得让人窒息，延迟半秒你都能错过关键点位。

所以，这篇文章，我想直接告诉你：如果你用 Java 做量化，怎样最快地接入一个实时外汇行情 API。

我试过几个主流的行情源，包括一些号称免费但连 HTTPS 都

简介

我们的模版——可视化AI策略是一个单次训练策略，但实盘的策略需要经过滚动训练的研发验证。

在量化交易中，市场环境具有高度动态性与非平稳性，传统的一次性训练模型难以适应不断变化的市场结构。因此，采用滚动训练（Rolling Window Training）的方式对机器学习或深度学习模

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