培训说明

为了帮助参赛者更顺利地参与竞赛、深入理解平台功能并提升因子构建能力，赛事主办方将定期举办培训答疑会。具体安排如下：

• 举办频率：每周二或每周四举行一场，具体时间将提前在官方社群及赛事平台公布。
• 会议目标：
  • 系统介绍平台操作流程、数据接口调用及

源码如下：\n

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquan

【因子理论基础】

在股票市场中，成交量的边际变化隐含着非常重要的信息，特别是在技术分析领域，成交量被认为是股票市场的原动力。俗语“量在价先”深刻的反应了成交量的变化对于股票价格波动的预测具有指示性作用。

成交量的大小，可以衡量股票市场或者个股的活跃程度，并由此来观察买卖双方进入或退出市场的状况。

cn_stock_prefactors是一个view，但对于北交所不能自动从底表里聚合，比如在2022-04-15查不到920000这只股票的pe_ttm，但在cn_stock_valuation表里可以查到

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=2432c

VWAP偏离度因子 (factor_vwap_deviation)

该因子衡量成交量加权平均价格(VWAP)相对市场中间价的偏离程度,结合报价偏差和日内波动率。

核心逻辑:

• daily_vwap: 日内成交量加权平均价格

• avg_mid_price: 日内平均中间价

策略介绍

小市值策略是一种经典的量化投资策略，旨在通过筛选市值较小的股票，并根据市值对股票进行排序，选取市值最小的一部分股票进行投资。这种策略基于小市值股票在某些市场条件下可能具有较高的增长潜力和投资回报率。

策略背景

小市值策略的理论基础可以追溯到Fama-French三因素模

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

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

expr="""score""",

expr_

问答交流

**程序报错，求助！**报错信息：

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

[line 52](

日内卖期权策略：混沌市场里的“简单赚钱法”——避开风险，拿稳收益（含风险解析）

开篇：散户的“复杂亏”与策略的“简单赚”

2024年到2025年初，中证500指数在震荡里绕了大半年，散户却总在做“吃力不讨好”的事：每天盯8小时盘猜涨跌，熬夜刷新闻防消息，频繁调仓想抓机会，结果却栽在“想

随便使用一个策略，以沪深300为基准，可以看到沪深300的基准收益是2.59%，但实际上沪深300指数的月度收益是3.2%

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=80d47451-08e2-49d9-8ab7-af90918542e3 " =422x21

https://bigquant.com/codesharev3/41d72726-3db4-4f25-8566-b2f1398c4ee3

\

问题描述：策略在开发环境运行成功之后，提交了模拟报错。

提交任务详情：

[https://bigquant.com/codesharev3/1e31d136-99bd-4094-8884-74f94cf22516](https://bigquant.com/codesharev3/1e31d13

因子评价本质是t时刻因子对t+1时刻未来收益率的corr

大多数研究者其实在因子研究中很少用到未来数据作为信息

但实际中并非使用某一时刻的未来数据就是作弊

例如

day1的数据中涵盖分钟（t）的信息

day1 数据结构为 day1t1～day1t240（日内交易时间为240分钟）

代码是这样的，回测没问题，跑的很好，但一提交到模拟盘上就报错，选的是实时交易任务。

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m8", name="initialize")
# 交易引擎：初始

择时研究关注资金的流动。资金流动有两种，债市股市的国家内部资金和外部增量资金。所以股市宽基择时应该是基于汇率对冲，以及长短债对冲获得，而不是简单的股价涨跌。查阅相关研报，居然没有把汇率和债市一起研究的择时。

\

是社区的一个策略，社区原始策略没有这样的。今日又提示我全部清仓，我感觉明天又要全部接回。重新一个该策略的新任务，是买入今天旧任务卖出的所有股票。WHY

hello，请教个问题，我这边有一个策略是通过人工选股，然后使用策略进行买卖。由于人工选股不定时更新，现在策略是将人工选的股票写死的，如果要更新股票池就需要编辑策略并且重启，重启之后运行时的过程数据会丢失。有没有什么方式可以解决这个问题，在不重启策略的基础上完成股票池的更新。

比如是不是可以定制一

基于平台的行业轮动和大盘风控策略模板做了个策略，在AI的协助下调试了两天还是无法解决问题，求老师诊断指导一下

[https://bigquant.com/codesharev3/35e92647-9c28-44b4-a524-95433266c028](https://bigquant.c

获取数据

获取数据平台的数据到本地：

from bigquant.api import strategy, user, run, dai

# 用户登录(所有业务都需要进行登录)
user.login(username='xxxxxxx', password='xxxxx

江湖上一直流传着“交割日魔咒”的传言，说交割日股指期货会集中平仓，往往会造成股市下跌。还有短视频平台的一些散户博主抱怨股指期货交割太频繁，经常造成行情下跌，阻碍股市发展。

真的是这样吗？我不认同。股指期货是现金交割的，而不是ETF交割或实物股票交割，单纯的股指期货交割行为不会导致ETF买入或卖出。

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

\

桥水全天候策略探析：穿越经济周期的资产配置范式重构

一、投资的本质：资本跨期配置的风险与价值平衡

从金融史维度审视，投资的核心并非短期市场波动的博弈，而是基于经济规律与资产属性的资本跨期配置。其本质是在不确定性环境中，通过对资产内在价值与风险收益特征的判断，构建能够抵御周期冲击、实

因子逻辑：

1.订单薄不平衡度

（1）买方和卖方订单数量或总成交量之间的差异，本质是量化订单簿的即时供需力量对比，这是因子的基础

（2）基于1-5档委买/卖量的供需对比，更全面反映 潜在供需

（3）计算方法：

订单薄不平衡度=(买量-卖量)/(买量+卖

因子捕捉价格偏离与订单簿失衡的组合信号:

核心逻辑:

• 价格偏离项: (VWAP - 中间价) / 中间价 - 实际成交价相对理论中间价的偏离,反映主动买卖压力

• 订单深度比: 买盘深度 / 卖盘深度 - 订单簿失衡度,买盘优势时比值>1

• 成交量放大: log(总成交