为何市场的“转折点”总是如此难以捉摸？

你是否也曾苦恼于如何精准判断市场趋势的转折点？在期货交易的波涛中，能够识别并抓住趋势的“转势”瞬间，往往是区分普通交易者与顶尖高手的关键。我们都渴望找到那把能解开市场转向之谜的“万能钥匙”。

在探寻这样一种策略的过程中，我们偶然发现了一

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=4e4d32f5-3bc4-4873-b793-5689eebb54b

操作符

简单动量策略，分别用表达式和SQL输入特征，为什么回测结果不一样，哪里出问题了？

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

这是一个很严重的问题。

这段代码采用lag方式偏移获得的变量被0填充了一部分，如果是lag(1),则只有1个有效值。

%%sql
SELECT 
        a.date,
        a.instrument,
        a.name AS stoc

如题，我想讲基准设置为两个指数或者两个品种的比值或者价差，请问回测代码如何编写？谢谢！

数据表存在大量NULL

2025-11-18的数据1m钟高频数据存在

5,15,分钟的高频数据缺失标的数据，见图。

各位老师：因需要分析经济周期需要fredapi库，目前我无法自己安装，请帮忙安装！！！ ![](/wiki/api/attachments.

你是否也曾为“何时卖出”而烦恼？

在交易的世界里，相比“何时买入”，“何时卖出”往往是更令人纠结的难题。我们都曾经历过这样的时刻：过早卖出，眼睁睁看着利润继续奔跑；或是因为贪婪而迟迟不肯离场，最终利润大幅回吐，甚至由盈转亏。判断卖出时机，是每个交易者都必须面对的挑战。

如果你也为

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影

BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎，主要用于策略在历史数据中回测撮合。

BigTrader采用 C++ 核心实现，并提供 Python API 接口和回调函数。

它为量化投资者提供了一个全面的交易解决方案，无论您是初学者还是专业投资者，都能轻松上手使用。

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告别赌徒心态

在市场的宏大剧场中，多数投资者扮演的都是悲剧英雄的角色——被希望与恐惧这两种致命缺陷所驱动，追逐着 ephemeral 的收益，最终却往往因一次无法预见的转折而功亏一篑。

如何跳出这个宿命般的循环？近期，笔者有幸与一位被誉为“量化之父863哥”的交易大师进行了一场深度

因子逻辑

量价背离是指股价与成交量的变化出现了“分歧”。当股价或指数在上升时，成交量减少，通常表示市场可能在隐约传递不好的信号。可以用“成交量加权价格”（VWAP）与成交量（VOLUME）的负相关性表示这种股市“冷场”现象。

![](/wiki/api/attachments.redire

本文主要介绍股票的实时交易策略如何实现自动化实盘下单。当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，文末提供的脚本只支持单一实时策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请复制脚本分开运行，略微错开下单时间即可。

实时策略的实盘交易流程

1、在宽邦科技的bigquant平台上开发实时

恭喜各位同学进入最终的决赛阶段！本次决赛将采用线上答辩的方式，要求参数者撰写因子研究报告并提供源码，以压缩包的形式提供。如下图所示，须包含以下两个文件：

• 源码.ipynb：**必须是私榜阶段提交的代码！**不得上传其他代码，平台会逐一核实。
• 因子报告：您撰写

策略按照如下模板

from bigquant import bigtrader, dai

def initialize(context: bigtrader.IContext):
    context.set_commission(bigtrader.PerOrder(bu

from bigmodule import M
from datetime import date, timedelta

# <aistudiograph>

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

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

为什么你越努力，亏得越多？\n

你是否也陷入了这样的困境：每天花费大量时间紧盯盘面，研究各种市场热点和龙头战法，结果却是今天赚一笔，明天亏两笔，在这种恶性循环当中虚度光阴。最后时间过去了，本金变小了，人也焦虑了。

大多数股民都将亏损归咎于自己技术不好、不够努力。但一个残酷的现实是

传统的量化投资主要依赖于金融时间序列分析、统计学和经济学原理来构建模型。然而，金融市场是复杂、非线性、高噪声的动态系统，传统的线性模型在处理海量、高维和非结构化数据时常常力不从心。

机器学习和深度学习技术的崛起，为量化投资带来了革命性的工具。它们能够从海量数据中自动挖掘复杂的非线性模式，极大地