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

因子逻辑

成交量震荡，是用来识别市场趋势和反转点的重要工具。为什么说它重要？因为成交量的变化往往可以帮助我们预测股价的走势。当成交量突然增加时，通常意味着大资金正在入场，这时股价很可能随之上涨；反之，成交量的突然减少，可能表明市场兴趣减弱，股价有下跌风险。就像一场草地音乐节，前几场小众独立歌

同样的时间、数据等，为何每次计算的结果都不同。

[https://bigquant.com/codesharev3/be5860fa-7193-4348-95af-9fe0688fbb74](https://bigquant.com/codesharev3/be5860fa-7193-43

DataSource apply_bdb 修改无权限提示

def fillna_to_zero(df):
    return df.fillna(0)
m3.data.apply_bdb(func=fillna_to_zero, as_type=pd.Data

stock_ranker_dai_train.v9 模型分析调用异常。

m5 = M.stock_ranker_dai_train.v9(
    data=m3_data,
    learning_algorithm="""排序""",
    number

https://bigquant.com/codesharev2/a73609db-6607-4078-920b-7975d79bbf15

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一、研报解读

**集合竞价阶段是反映投资者行为信息的重要时点。**我国股票的日内交易分为集合竞价阶段和连续竞价阶段，累计交易时长4 小时。开盘和收盘是一天中股市交易的最重要的阶段，开盘集合竞价阶段是隔夜信息释放的第一时点，而收盘集合竞价阶段则是日内交易信息反映的最后时点。集合竞价阶段

3.0能否像2.0一样支持那些1.0的接口？？？

如stockranker的历史版本，一些抽取数据的历史版本接口，要考虑现有策略的复用啊。

用AI因子数据库cn_stock_factors_ai的因子，回测数据就会有断裂，不用就不会

![](/wiki/api/attac

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

在3.0的平台编写了策略，修改了K线函数，自定义了买卖的逻辑。在平台里面可以进行回测，但提交到模拟交易后，就一直无法产生交易信号，请老师帮忙看看原因，谢谢。

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![这是点击单个因子进去看的收益率](/wiki/api/attachments.redire

因子原理

动量因子和反转因子是量化交易中一对相反的概念，虽然它们的逻辑有所不同，但都基于市场上存在的某种”惯性‘现象，即资产价格可能会在一段时间内延续其之前的趋势，或者由于市场的过度反应，导致价格偏离基本面。

动量因子的核心思想是：过去表现较好的股票在未来会继续走强，表现差的股票则可能继续

因子原理

如果你在做生意，每年年末都会计算一下今年赚了多少钱，这就是净利润。而净利润同比就是拿今年的净利润和去年的净利润进行比较，看看今年的表现是否超过了去年。

举个例子，假设你去年赚了100万，今年赚了120万，可以算出今年的净利润同比增长了20%。这就意味着你的生意在赚钱的能力上比去年

导语

本文旨在向读者介绍Alpha的相关基本概念，以及寻找和检验Alpha的主要流程和方法。在上篇中我们梳理了 WorldQuant经典读本FindingAlphas的概要以及WebSim的使用，在下篇中我们会介绍相关方法在BigQuant平台上的实现。

初识Alpha

投资策略的类型多种多样，具体选择取决于投资者的投资目标和风险承受能力，下面介绍几种常见的投资策略类型。这些策略各有特点，适用于不同类型的投资者和市场环境。

1. 价值投资策略：这种策略是基于购买那些市场价格低于其内在价值的股票。价值投资者通常会寻找价格被低估的公司，这些公司具有稳健的财

摘要

在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景。但与常规的回归预测任务不同的是，股价预测问题有其独特性，存在时间序列、噪

导语

在上一篇文章中，大家对新建一个AI可视化模板策略有了初步的认识，但看到策略中众多的模块与看似复杂的连线心中不免存在疑惑，没关系，本篇文章中，我们就来为大家完整介绍一个AI量化策略的组成结构以及涉及的基本概念，希望可以帮助大家对AI量化策略建立一个全面初步的认识。

基

/wiki/static/upload/93/931fea39-2bd4-47ca-a995-5646507edb55.pdf

上月底（2021年7月30 日）申万

摘要

2/3光速对你我来说可能只是一瞬，但对于高频交易公司来说，可能就是事业的全部。在瞬息万变的市场上，棋先一招常常就在微秒之间。

眨眼 0.4 秒，常被形容快，但有家公司花了 1400 万美元，就为了让自己再快 0.07 毫秒（ 0.00007 秒），5700 分之一眨眼的时间。

Ju

夏普比率（Sharpe Ratio）是衡量投资表现的一个指标，它通过比较投资的超额回报与其承担的风险来评估投资的性价比。由诺贝尔奖获得者威廉·夏普提出，是风险调整后的回报的一种度量。

通过BigQuant量化平台的[金融市场数据因子](https:

什么是协方差矩阵？

协方差矩阵用于计算股票投资组合的标准差，投资组合经理又使用协方差矩阵来量化与特定投资组合相关的风险。在本文中，我们将学习如何为包含 n 个股票的投资组合创建为期“m”天的协方差矩阵。

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投资组合分析如何运作？

让我们了解投资组合分析

ATR即平均真实范围（Average True Range）是

知识讲解

筹码集中度也叫筹码分布集中度，反映了一定比例的筹码在某一成本范围的集中度大小。 当资金买入，则会增加筹码，当被卖出，则筹码会减少，所以筹码集中度的本质是成本集中度，反映的是一定成本范围的集中情况。 筹码集中度=成本区间的（高值-低值）/（高值+低值）。筹码集中的成本区间越大，集中度

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什么是套利？

简单来说，统计套利由一组量化驱动的算法交易策略组成。这些策略旨在通过分析价格模式和金融工具之间的价格差异来利用数千种金融工具的相对价格变动。统计套利起源于 1980 年代左右，由摩根士丹利和其他银行主导。统计套利策略，也被称为 StatArb，见证了金融市场的广泛应用。该策

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=193c3da7-78e9-426a-8e73-d3a3

至2021年，前30家百亿私募量化机构中29家在官网介绍了其人工智能开发，或正在招募人工智能人才。

几天前，我着手解决一个实际问题——大型超市销售问题。在使用了几个简单模型做了一些特征工程之后，我在排行榜上名列第 219 名。

![{w:100%}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=8b797f9b-ad23-4

1.什么是海龟交易

海龟交易法则源于两位交易大师理查德丹尼斯(Richard Dennis)和威廉艾克哈特（William Eckhardt）的一段赌约：Dennis认为优秀的交易员能够后天培养，Eckhardt却觉得交易高手天生就有极强的心理素质，不可培养。直到有一次Dennis在新

五因子模型（Fama-French Five-Factor Model）是由ugene Fama和Kenneth French提出的，旨在更好地解释股票回报率的差异。

这个模型在原有的三因子模型基础上增加了两个因子，共包含以下五个因子：

计算公式应用参考：**[Fama-French五因子模型]

协方差是一个统计学的概念，用于衡量两个随机变量间的总体误差。它反映的是两个变量之间的相互关系以及它们如何一起变动。在金融领域，特别是在投资组合管理和风险管理中，协方差是一个非常重要的概念，因为它帮助投资者理解不同资产之间的价格变动关系，从而更好地分散风险。

![协方差概念图](/wiki/api

你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！

这篇指南是为那些对机器学习感兴趣，但又不知从哪里开始的人而写的。我猜有很多人曾经尝试着阅读机器学习的维基百科词条，但是读着读着倍感挫折，然后直接放

1. 股票涨跌的原理
2. 哪些群体影响股票涨跌
3. 个人如何应对股票涨跌
4. 股票涨跌计算公式及高级指标

BigQuant是以AI人工智能为核心的量化投资交易平台，为量化投资宽客提供机器学习AI技术、股票期货金融数据、高速精准回测和量化交易接口以及海

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规

调优报错：TerminatedWorkerError

为什么32个G的内存，还会报这个错，而且晚上一直出现。

TerminatedWorkerError Traceback (most recent call last) Cell In[2], [line 78](vscode-

莫名其妙的报错，官方的示例代码也报这个错，官方赶紧修复下，之前还好好的

1.0版固化的StockRanker模型可以导入3.0版使用吗？

3.0版固化后文件格式也是csv吗？

两个版本是否通用？

Keras 模型训练&预测 (v5) 这个模块训练的模型应该如何保存和读取

1.0版的策略指定了A股代码列表，到3.0版时改变了，把代码列表作为一个模块独立出来了，但运行时出错了

V3.0有没有V1那样的自定义运行

V3.0有没有V1那样的自定义运行模块, 可以批量运行

系统有问题？很简单的SQL查询报错

%%sql {'date':['2020-05-01','2020-05-02']}

SELECT date,instrument FROM cn_stock_bar1d

ImportError Traceback (mo

程序上周跑还是没问题的，今天跑就出现了报错，想问一下原因

Traceback (most recent call last) Cell In[7], line 64 **[61](vs

stockRanker训练模型出问题了，请技术人员处理。

[https://bigquant.com/codesharev3/a77b1f84-9a86-4701-a942-6236dc6b8167](https://bigquant.com/codesharev3/a77b1f84-9a

因子就是用来解释和预测资产收益的某些特征或指标。可以把因子想象成一种“魔法工具”，帮助我们理解为什么某些股票或资产表现得更好或更差。

你可能听说过“市盈率”这个因子，它反映了公司股票价格与其每股收益的关系。一般来说，市盈率低的股票可能被低估，而高市盈率的股票可能被高估。投资者可以根据这个因子来决定

V1.0和V3.0的keras是什么版本的

我无法复现V1.0的CNN策略, 请问V1.0和V3.0的keras是什么版本的. V1.0和V3.0的深度学习模块的默认的学习率是多少

惊喜彩蛋

RSI因子也能做指数增强策略。

因子原理

RSI是一个用来判断股票或其他资产是否被过度买入或过度卖出的指标。想象一下，如果你在商场里看到一件衣服，大家都在抢购，价格已经涨到天上去了，那这件衣服就“过度买入”了。同样的道理，如果没人关注某个打折的衣服，甚至都没人想买，那它就

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

因子简介

今天了解一个基础的因子——股票换手率，又称“周转率”，是反映股票流通性强弱的一个重要指标，它是指在一定时间范围内 市场中 股票转手买卖 的频率，其计算公式为：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=0311152a-cd6d-4d15-8b

价值投资：布兰德的策略是基于价值投资的理念，强调寻找市场上被低估的股票。这种策略认为，市场短期内可能由于情绪波动或其他因素导致某些股票的价格低于其真实价值。

基本面分析：布兰德提倡通过深入分析公司的基本面，包括收入、利润、现金流、资产负债表等，来评估公司内在价值。只有在确定公司基本面良好的情况下

1.0.0回测中盘前处理函数如下：

from zipline.finance.order import Order

#插入定单

def insert_order(context,date,instr,amount):

order = Order(

    dt = pd.to_

M.tune.run怎么设置线程数

4核机器默认跑4线程内存有时候不够会停掉，请问怎么设置2线程？

关于老版的因子转换为新版

如果把老板的

ta_cci_14_0

ta_adx_14_0

ta_bbands_lowerband_14_0

ta_bbands_middleband_14_0

ta_bbands_upperband_14_0

ts_argmin(close

如何看到1.0版模拟交易

请问如何看到1.0版模拟交易，现在无法看见1.0编制的模拟交易

请问下面这个因子的标准化应该写在什么模块的什么位置

-- 特征标准化

    SELECT date, instrument, normalize(COLUMNS(\* EXCLUDE (date, instrument))) AS 'columns(\*)' FRO

AI问答好像没有收录这个数据？ 能添加进来就好了。

如何合并自己上传的板块到因子

比如我的csv文件中有block这个字段表示不同股票的板块, 但是抽取数据报错

这个板块的csv是没有date字段的.

如何可以可以把字段直接merge到抽取的因子表格中.

我需要用到group(block, return)这样的因子.

![](/w

线性回归模型和上涨概率预测

代码中使用线性回归模型预测特征：

IF(m_lead(close, 5) / m_lead(open, 1) - 1 > 0, 1, 0) AS label

但是特征label只有0，1两个值和特征进行训练，使用linearReg

DNN模板为什么没有用到标准化模块, 我使用了标准化模块之后报错了, 应该如何使用.

报错: 数据序列窗口滚动 (v1)

我想要用CNN conv1d 训练. 需要把数据设置为窗口6.

但是报错了.

![]

在量化分析的领域中，股票数据接口的可靠性与便捷性堪称核心要素。经过大量严谨且深入的实测之后，我们成功筛选出了一系列稳定且高效的股票数据接口，这些股票API接口均已被验证具备卓越的可用性。为了最大程度地方便广大从事量化分析工作的朋友们，我们不仅精心整理好了这些宝贵的资源，还为每一个数据接口贴心地制作了

在股票投资领域，股票 API 数据源起着至关重要的作用。一个优质的股票 API 数据源首先要具备高度的稳定性。股票 API 需要能够在各种复杂的市场环境和网络条件下持续运行，不会因大量数据请求而频繁出现故障或中断连接。稳定的股票 API 数据源可确保投资者在关键时刻能够及时获取所需数据，避免因数据缺

万和证券简介

万和证券股份有限公司是一家拥有证券经纪、证券自营、证券投资咨询、融资融券、证券投资基金销售、证券资产管理、代销金融产品、证券承销与保荐、与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问 等各类业务资格的综合类券商。

万和证券开户

[立即开户](https://kh.vanho.

因子研究

• 因子加工的时候，如何判断加工结果是否准确

两步：1）检查原始数据 2）检查计算加工逻辑

测试数据的覆盖度、准确性。

• 因子挖掘方面的问题，如何去挖掘因子，没有形成一套逻辑

参考研究报告：

着重推荐第一篇：《国盛证券多因子系列之八：日间量价模型研究》

![](

湘财证券开通账户

湘财证券实盘权限开通

1. BigQuant平台实盘权限申请

   证券账

{{membership}}

[https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd6f0f049d8](https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd

82nd Meetup 直播答疑， 11月21日 19:00 B站直播解答

问题1:在已有策略中筛选：只要20日内出现过涨停的股，请问怎样能最简单用最少的代码来构建？

回答：预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态；往前取20日, 进行滚动

「外汇API交易策略是什么？外汇新手又是从什么策略开始比较好呢？」，大家是不是也都有相同的疑问呢？如果想在外汇交易上长期稳定获利的话，制定策略进行交易非常重要。在制定策略时，外汇API数据起着关键作用，它能为我们的决策提供依据。而获取外汇数据往往需要借助外汇 API，通过它可以方便快捷地连接到相关数

绩效指标

收益相关指标

• 累计收益率

  **累计收益：概念与计算方式**
  
  在投资领域，累计收益是衡量投资者整体回报的一个重要指标。它反映了某项投资在特定时间段内的总收益，通常以百分比形式表示。累计收益不仅考虑了初始投资的回报，还包括

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

什么是DAI

DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台

• 使用简单：通过统一接口访问BigQuant各类数据
• 数据丰富：提供PB级金融数据、另类投资数据和因子数据 ([数据字典](https://bigquant.com/data/ho

RT

我们在进行模拟交易策略开发时主要分两种情况：

情况一：将数据（因子）的加工、清洗和存储作为独立任务，模拟交易策略依赖数据因子任务的成功执行，进而触发模拟交易任务的运行；

情况二：数据（因子）的加工、清洗和存储与模拟交易策略任务置于同一个任务中，只不过从代码逻辑来讲先执行数据（因子）的入库保存，再

策略回测没问题，但提交模似交易无信号产生

这个策略在回测显示正常，但提交模似交易，一直无信号产生。麻烦请老师帮忙看一下是哪里出问题了？

[https://bigquant.com/codesharev3/b7df8cff-798a-44e9-9cf9-2e3b0837346c](http

alpha_a191_f0076表数据缺失

hello，最近跑多因子这张表“alpha_a191_f0076”的数据有问题，full_db_scan=True 无法读取到数据，alpha_a191_f0075/alpha_a191_f0077等都是正常的

import dai

sq

https://bigquant.com/codesharev3/74d4e97a-0065-4fb0-b442-adabfcb5080d

\

操作符

策略报错：调了几次，不知道问题在哪里？请支持解决。

[https://bigquant.com/codesharev3/ee5dd416-5550-46c9-892b-94a88057a60f](https://bigquant.com/codesharev3/ee5dd416-5550-

模拟运行一直提示废单

应该是T+1交易啊。为什么再第一天就有买和卖呢？

我尝试用系统提供的XGBClassifier的predict_proba()来做预测，以便后面根据预测结果排序，结果发现系统提供的该功能只能预测0或1. 线下在自己的电脑上，该功能可以预测出0到1之间的任何值。

yp=model.predict_proba(x)
yp

ar

请大神帮忙解决AI分钟级回测问题解答

1、AI是正常的；

2、回测环节出了问题。

[https://bigquant.com/codesharev3/7898e618-1740-4389-ba8c-fc4d1f6f095d](https://bigquant.com/codeshare

"close" (use: "cn_stock_prefactors.close" or "cn_stock_bar1d.close")

==close / m_lag(close,6)==

close / m_lag(close,11)

close / m_lag(close,41)

旧版1.0 stockranker策略如何转换成新版3.0的模拟信号

现在https://bigquant.com/codesharev3/df5c3ab2-a667-4e50-a1ab-3aa7dba642f4，分享密码：abcd,这是新版尝试迁移1.0的策略,但模拟信号不对,持仓股总是

请大神帮忙看看迁移特征是否对

因为要将原代码迁移到3.0平台，但对平台本来就不熟悉，整理了特征的迁移部分，请大神帮忙看看是否改对了，谢谢

我按照模板写的 单独调用一个vip因子进行测试

import dai
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import warnings
from datetime import datetime, ti

71 # 确定止损位置

 72 stoploss_line = highest_price_since_buy - highest_price_since_buy \* 0.07

File /var/app/enabled/bigtrader2/bigtrader/protocol.p

https://bigquant.com/codesharev3/eff594a2-7190-43f3-9991-8f97dcae2c58

https://bigquant.com/codesharev3/59731963-6f39-47ab-8cea-eafa765fa5c7

![](/wi

您好！

咱们BigQuant最大的优势是数据和模型，单靠模拟交易信号无法很好的支持灵活的交易。可否设定一种方法，可以直接调取到stockranker策略---模拟信号每天的排序结果，交易者根据排序结果来交易，就不用受限于模拟信号的买卖和持仓了。

https://bigquant.com/codesharev3/72d0e1b6-c2b4-462a-a394-d9dafa3b57af

\

ORDER BY  报错 帮我看下哪里有问题

import dai


import pandas as pd

# 提取股票数据
stock_sql = """
WITH 
zuori1 AS (
    SELECT 
        cn_stock_bar1d.

行业中性化

在复现行业中性化的代码报错

## 加载包
import dai
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import warnings
from datetime import datetime

对一个因子做市值中性化和行业中性化

是否可以对一个因子同时做市值中性化和行业中性化？

如果可以，处理方式是怎么样的？

x1=行业中性化（x）

res=市值中心化（x1）

得到的res就是最终的因子？可以这么处理吗

策略原理

期货高频网格交易策略是一种在期货市场中利用价格波动来进行频繁买卖操作的策略。其核心思想是通过预设一定的价格间隔（网格），在价格波动中不断进行买入和卖出操作，从而在价格波动中获利。以下是该策略的主要特点和步骤：

主要特点

1. 频繁交易：高频交易意味着在短时间内进

全部运行为什么没有回测数据

[https://bigquant.com/codesharev3/c8635f6e-07b1-4c82-960a-ff975e9fecb9](https://bigquant.com/codesharev3/c8635f6e-07b1-4c82-960a-ff

我的这个策略哪里有问题，需要怎么修改呢

[https://bigquant.com/codesharev3/a84ef766-1342-4398-9e19-b80587d36767](https://bigquant.com/codesharev3/a84ef766-1342-4398-9

这个策略是哪里有问题，为什么不能运行呢

[https://bigquant.com/codesharev3/2ea8d155-3529-462a-9680-b8131016a74b](https://bigquant.com/codesharev3/2ea8d155-3529-462a-9

# 初始化信号 BPK = False SPK = False SP = False BP = False # 买入开仓信号 if C > BUYLINE: BPK = True # 卖出开仓信号 if C < SELLLINE: SPK = True # 止损和止盈条件 if co