【旗舰版】BigQuant Connector: 使用本地VSCode连接到 AIStudio

介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio,在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意:本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

由bqadm创建,最终由bqxh2p7r更新于

基金重仓增持下的低估值选股策略

不少普通投资者可能都有过这种体验:自己炒股时要么跟着热点追高踩雷,要么盯着行情反复横跳,忙活半天收益却不尽如人意 —— 所以常听到一种观念 “散户别炒股,炒股不如买基金”。这话其实也有一定道理:基金作为近年来最受欢迎的低风险资产,有专业的投研团队跑调研、算数据,能挖到不少普通散户接触不到的优质标的,

由bq20kttn创建,最终由bq20kttn更新于

量化基金为何集体“跑路”?一个规则变动如何掀翻牌桌

风暴眼中的“量化”

近期市场风云突变,以高频交易和复杂算法著称的量化基金,似乎一夜之间成了风暴的中心。一个现象引发了广泛关注:“几个量化机构连夜提桶跑路”。这不仅是造成市场波动的核心原因之一,也让许多人感到困惑。很多人可能不明白什么是量化,但更关键的问题是,它们的盈利模式究竟建立在何种基础之

由bq7td619创建,最终由bq7td619更新于

【回测与现实不符】回测时股票卖出数量变多

小市值策略,回测时,卖出的股数大于买入的股数。请问如何解决。如图:西大门,一共买了800股,6.13买了700股,7.13买了100股,7.20卖出的时候却变成809股了。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=c702ce56-0bb7-4275-bdb0

由bqlczo50创建,最终由yzhzheng2更新于

实盘自动化交易功能

注:当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端,为保证实盘和模拟交易曲线一致,实盘是集合竞价下单,因此本代码也是集合竞价下单。

文末提供的脚本只支持单一策略的自动化实盘,如果要运行多个实盘策略,请将脚本复制几份,下单时间略微错开。

功能描述

本功能实现了从云端(bigqua

由small_q创建,最终由bqadm更新于

顶尖交易者的秘密:放弃“必赢”执念,你才能真正入门

你是否也执着于每一次交易的输赢?

你是否将每一次交易都视为一场必须胜利的战斗?是否因为害怕亏损而迟迟不敢踏入那些气势如虹的“龙头”行情,又或因错失良机而懊恼不已?如果这些问题让你感同身受,那么你的交易思维可能正处在一个瓶颈期。

许多人认为,交易的核心是盈利。然而,一个与直觉相悖的

由bq7td619创建,最终由bq7td619更新于

个人策略

1超短线策略

涨停板策略

特殊形态组合策略

2短线策略:

ETF轮动策略

小市值策略

高频因子低频化

3中线策略

破净股策略

\

由bqv93dy2创建,最终由bqv93dy2更新于

初赛入围答疑帖

组委会已完成数据清洗工作,现根据私榜排名公布入围总决赛的团队名单(详见附图)。

未进入决赛的同学若对成绩存有疑问,请尽

由hxgre创建,最终由jinyicapital更新于

颠覆你认知的5条交易真相

为什么多数人在交易中迷失方向?

你是否也曾陷入这样的困境:沉迷于各种技术指标和投资理论,却依然频繁亏损;你感觉市场就像一个无法预测的谜团,每一次点击鼠标都伴随着焦虑和不确定性。无数交易者在这条路上追逐圣杯,最终却发现自己只是在原地打转,身心俱疲。

如果这些描述触动了你,那么接下来的内容可能

由bq7td619创建,最终由bq7td619更新于

高频因子投研框架

高频因子投研一直是一个专业研究员头疼的问题,主要难点有以下几点。


1.高频因子计算速度慢,通常高频因子是指股票分钟数据或更高频率数据。每只股票每天有240条分钟k线,数万条level2数据,如果按照数据量计算的话,每天仅分钟数据约有5000*240 = 120万条。是日频数据的240倍。1

由yangduoduo05创建,最终由bqgl97s8更新于

免费版量化交易软件有哪些

BigQuant是国内领先的适合个人投资者的量化交易软件开发平台,基于Python语言且支持AI人工智能以及机器学习的量化交易投资平台,帮助量化开发者和投资者更好地使用量化策略进行交易。

一 核心模块

1、 [AiStudio — 量化交易策略开发平台](https://bi

由bqw9z8tc创建,最终由bqx4pqtq更新于

11月20日:高频因子投研框架

\

  • 如何用2C8G玩转高频因子?
  • 如何实现高频因子快速计算投研框架?
  • 如何在高频信息中寻找TRUE ALPHA?



[20251120151300-高频因子投研框架-视频-2-共享屏幕.mp4 202110415](/wiki/static/upload/9b/9b2834ab-

由small_q创建,最终由small_q更新于

🌟201-如何发布策略到社区:数据与策略分享

介绍

  • 构建和管理自己的数据与因子
  • 分享到策略社区并保护核心逻辑
  • 支持数据付费订阅
  • 支持他人克隆策略,每日获取信号

技术方案

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=be72745b-dff3-4d11-918a-0dec5f5

由jliang创建,最终由small_q更新于

分时段择优小市值策略

小市值策略是 A 股市场 “收益增强” 的经典路径 —— 中小盘企业的成长弹性、估值修复空间,往往能带来远超大盘的超额收益。但传统小市值策略 “波动剧烈、踩雷风险高、持有体验差” 的痛点,也让多数投资者对其望而却步。该策略通过分时段选股与波动控制,既保留了小市值的成长红利,又能保持稳健的收益,避免踩

由bq20kttn创建,最终由bq20kttn更新于

对回测结果展示建议

调用bigtrader.run回测完成后返回的performance对象,如下所示

performance = bigtrader.run(....)

我有两个建议:\n1. performance.render()渲染展示回测结果时,能指定起止日期,即只展示某一段历

由bqxh2p7r创建,最终由bqxh2p7r更新于

2

2

由ydong创建,最终由ydong更新于

亏钱就怪量化?先别急,这3个主观交易的“心魔”可能才是元凶

在中国A股市场,有一个非常独特的文化现象。每逢市场调整,社交媒体上便哀鸿遍野,而“量化”二字总能成为千夫所指的完美靶心。有趣的是,这种现象在海外成熟市场中却很少见到。即便海外市场的量化交易占比远高于国内,投资者也很少在市场波动时将责任归咎于量化策略。


这种归咎于外因的做法,从心理学上可以理解

由bq7td619创建,最终由bq7td619更新于

策略分享-时间序列分析风格判断

《韩非子 · 五蠹》有言:“世异则事异,事异则备变”。

我们过去的策略对市场风格进行判断时,除了一些绝对化标准的方法,还介绍过用机器学习算法来学习市场风格变化的模式。但是,如果将这种风格判断应用在一些中短期策略上,可能会带来以下的问题:

(1)A 股短期波动中,突发消息(如政策微调、资

由bqtnziby创建,最终由bqtnziby更新于

AIFlow - 任务管理

使用流程

  1. 编写计算程序,并将其提交为任务;
  2. 选择任务类型,例如数据任务、因子任务等,接着指定任务的相关参数,例如任务的执行时间等;
  3. 在任务管理界面查看任务的执行状态,如果任务执行成功,您可以查看任务的执行结果。

![](/wiki/api/attachment

由jliang创建,最终由bqv93dy2更新于

分页:第1页第2页第3页第4页第5页第6页第323页
{link}