关于历史数据向前取的天数解释如图，

比如你要算ma10，正常来时这里天10或者超过10的数，回测出来的结果是一样的，

但是当你不断修改这个值，你会发现回测出来的结果一直变化，这就不符合逻辑了\n这让人怎么用啊？

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

明明是一天调仓一次的，有些股票买入后，也没有遇到跌停卖不出的问题，但是就是没卖出？\n比如这里的话华塑股份，应该要在17号卖出，但是一直没卖出？什么问题啊\n ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=db2f81a6-02d5-40b4-ac16-babc48a6

高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境

影响策略效果的因子有很多，每个人所选择的因子也各有不同，选取因子后，如何分析数据，找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分，本文介绍，如何简化数据分析的工作：数据标准化处理

举例说明：

当天收益因子：5000支票，可能会有1000+个不同的值，如：1

在我们找到一堆因子后，下一步就是把这些因子打好标，丢入模型，让模型去寻找因子和标签的映射规律。

标签就是你要解决的问题，标签应该是和因子强相关的。随意的打标会增加模型预测的难度，而过于傻瓜的打标会限制因子的发挥。

普遍做法：n个周期后的收益率作为标签

普遍做法是用n个周期后的收益率作为标

bigtrader.run

• bigtrader 版本要求，最新版本: import bigtrader
• BigTrader可视化模块: TODO

def run(
    *,
    market: Market = Market.CN_STOCK,

1.市场观察和机会发现

主力资金流向策略以捕捉市场资金动态和短期趋势为核心，在量化交易中展现出独特的实战价值。从逻辑层面来看，主力资金作为市场中的 “聪明钱”，其流向往往反映了机构投资者对股票的价值判断与预期。当主力资金持续流入某只股票时，通常意味着企业基本面得到认可、潜在利好预期或存在价值低

\

本文将介绍

1.如何封装量化策略框架

2.提供多个预先封装好的量化策略框架

\

什么是策略框架？

说到量化，自然少不了策略。可能会有很多人认为A股中有很多不同的量化策略，实际上恰恰相反。就A股而言，可用的量化策略非常少。目前A股主流的量化策略只有2种，分别为筛选策略和多因

国金证券简介

国金证券股份有限公司，1990年12月成立，335亿元市值，超5000人公司员工人数，8家分公司、75家证券营业部、分布全国24个省市，经营范围包括证券经纪、证券自营、承销与保荐、资产管理投资咨询、财务顾问业务等。(数据日期:2024年4季度)

国金证券开通账户

==

这个策略模版如何向筛选股票池，然后再进行打标签和训练？\n我想先通过因子，选定股票池后再进行后面的操作，但是试了好久。不知道模块怎么弄。\n可以的话给出一个模板，谢谢。\n

[https://bigquant.com/codesharev3/f450605e-c1de-4923-9e48-

操作符

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

1. 扫码开通万和证券账号（通过此开通的账号方可

2个相同的模板，参数一样，数据一样，同样的因子，换了个模板，结果天差地别，到底是哪里出现了问题，

哪个是正确的，哪个出问题了\n\n第一个是新建的模板策略

[https://bigquant.com/codesharev3/e00be70e-dc29-4df0-b7b2-516258ddf9bd

1.指标介绍

1.1技术面指标

1.1.1macd指标

MACD（Moving Average Convergence Divergence）即移动平均线收敛散度指标，属于趋势类技术分析工具，通过计算不同周期移动平均线的差值，揭示股价

请教个数据筛选的问题， 我需要把右边gui的选股逻辑转成左边的sql。 发现gui里面的 指数成分 不选的话， 和我写的sql最后回测一致，但是

1.市场观察和机会发现

优质高股息策略以稳定收益和抗风险能力为核心，在量化交易中具备独特价值。其逻辑层面，在经济下行或波动时，高股息企业商业模式成熟、现金流稳定，能提供防御性；股息再投资可实现复利增长，放大收益；被低估的高股息股存在估值修复机会；同时满足养老金等长期资金的配置需求。市场

https://bigquant.com/codesharev3/25a00f8e-4f85-4ff6-bdfc-cbd028eb727a

\

select* from cn_stock_factors_ta  a where a.instrument = '000001.SZ' and a.date > today() - 15
│        date         │ instrument │       sma_

❓ 单一策略失效？市场一震荡就亏损？\n❓ 如何用“低相关”策略对冲风险，打造全天候赚钱体系？\n❓ 普通人如何构建自己的“私募级”策略池？

\n点击此处查看[直播视频回放](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l0527+2

一、Z值定义

企业信用评估是投资决策中的重要环节，帮助投资者识别和评估潜在的违约风险，这对于保护投资者的本金和收益至关重要。通过对企业的财务状况、经营状况、管理能力等多方面因素的综合分析，投资者可以更准确地判断企业的信用状况和偿债能力。信用评级提供了一个衡量企业信用风险的有效工具，有助于投资者

1. 我提交模拟的策略开始可以正常运行，在规定的调仓日给出交易信号，但运行一段时间之后，在调仓日则显示没有调仓信号了。\n**SR-50策略250406 \n提交模拟链接 <https://bigquant.com/trading/detail/16114fb4-d2f1-4e81-bd91-3

https://bigquant.com/codesharev3/794586f3-29d9-4894-ace8-9b1c2f2d936a

参见代码，使

学习按照某券商的研究报告复现日内策略，编写好以后取不到1分的数据，具体代码如下：

[https://bigquant.com/codesharev3/669be142-fa8c-47a5-88ec-5aa1dd9c96a6](https://bigquant.com/codesharev3/669

点击此处[查看视频回放](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l0526+2025-05/courseware/5366e87aca9d4204ada7fd2ba40c6f1b/edf0f224f43f49d48e50cb9

预计算因子 #销售净利率 (TTM) fs_net_profit_margin_ttm_0 数据从2024年9月4日 开始错误。在此之前，数据显示为 利润率*100 ，之后就一直显示 利润率

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=3ebe3282

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

api接口来平台的代码整理，原理是读取bigquant的模拟测试信号，下单，可以完美的对接qmt交易

\

老师们好：

    策略回测时发现，通过select close from cn_stock_prefactors获取的收盘价是后复权价格，但是context.order_value(stock, 100000)下单后，通过**context.get_positions()\[stock\

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.

import dai import pandas as pd import numpy as np

# -----------------------财务指标----------------------- # A3:=FINANCE(7)<1600000

因子原理

高位成交因子是指个股在高位和低位成交的密集水平体现。高位成交较多的个股，交易行为中存在羊群效应，容易导致局部价格高估，而在未来呈现反转效应。反之，如果个股低位成交较多，存在低位加仓的现象，未来价格有较大上行空间。

高位成交因子计算公式如下：

![](/wiki/api/att

1.市场观察和机会发现

近期的A股市场呈现：从估值扩张转向盈利质量

• 政策催化：近期监管层强调 “引导上市公司提升 ROE”，叠加分红新规落地，高股息、高 ROE 的价值型资产吸引力提升。
• 资金行为：北向资金近一月净流入超 300 亿元，重点配

curl --request GET \
     --url 'https :/ / api.   itick.  org /stock/kline?region=SH&code=600941&kType=1&et=1741239240000&limit=100' \
     --hea

在金融科技高速发展的 2025 年，随着量化交易、智能投顾等应用场景的爆发式增长，A 股实时行情数据 API 的选择成为开发者与金融机构的核心竞争力。面对市场上参差不齐的解决方案，iTick凭借其免费、实时、易用、易对接、品类丰富的独特优势，成为 2025 年 A 股实时行情数据 A

如下图，是因为2025-05-11是非交易日吗？该如何修改才能0512的change_ratio填充0509的收益率，而不是nan

[https://bigquant.com/codesharev3/a0238c30-5140-4ab0-8ea8-03268a3e6210](h

报错如下：

ParserException Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 62 **[45](vscode-note

—— 揭秘风格因子收益预测\n❓ 为什么大盘震荡时有人持续盈利？\n❓ 价值/成长/动量因子轮动背后的规律是什么？\n❓ 如何用数据科学预判风格切换信号？

直播回放：[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l

本文分享一个长期正收益的成长因子选股策略，以及分享如何在bigquant平台上利用M.tune工具进行不同参数的任务并发，统计并发运行结果，再寻找较优绩效的参数组合。

走势截图

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=ea689c4d-161c-48a

select date, instrument, name, roic_lf, roic_mrq from 
cn_stock_prefactors
where is_hs300
and date = '2025-05-15'
order by roic_lf desc 

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m9", name="run")
def m9_run_bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
    # Py

from bigmodule import M
import numpy as np
import pandas as pd

# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrad

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

\

一、 参数优化的必要性

• 提高策略性能：通过调整参数，可以使策略更好地适应市场或问题的特点，从而提高策略的盈利能力、准确性、效率等关键性能指标。例如，在投资策略中，合适的参数设置可能使收益最大化，同时降低风险。​
• 增强策略稳定性：优化参数有助于减少策略在不同市场条件或

1.市场观察和机会发现

**策略目标：选取未来有较高稳定长期增长可能的股票，进行定期轮动，期望捕捉稳定增长，控制最大回撤。选择营业成本低、运营高效，且营业收入持续增长、发展态势良好的公司；同时要求资产负债率合理，确保财务稳健、风险可控；再结合低估值指标，挖掘被市场低估、具有价值潜力的股

0.什么是可转债

0.1 基本概念

可转债是上市公司发行的一种特殊债券，它赋予投资者在特定条件下将债券转换为公司股票的权利。投资者持有可转债，既可以享受债券的稳定利息收益，又能在公司股票价格上涨时，通过转股获得股票增值收益，具有 “下有保底，上不封顶” 的特点。

0.2 交易规

特别注意：本策略在编写和优化时基于当时的未更新的财务因子字段，目前该数据和字段经过了更新和错误修正。故目前利用本策略的代码尽管可以运行，但回测结果与文中的差异很大，效果大不如从前，以目前的数据回测结果为准，深表歉意。但本文介绍的策略编写思路和参数优化过程仍然值得学习，读者可以参考该思路进行策略编写。

1.市场观察和机会发现

许多投资者热衷追逐热门概念，像曾火爆的新能源汽车概念，行业利好时股价飙升，吸引大量资金买入。但市场多变，热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略，每日调仓，初期有涨幅，随后收益震荡下行，到2024年9月收益低至-50%左右，最大回撤超55%。

\

1.市场观察和机会发现

1.1中高价蓝筹股的特点及风险

• 购买门槛较高：中高价蓝筹股通常是大型知名企业，其股价相对较高。这是因为这些公司具有较大的市值、稳定的业绩和较高的行业地位，市场对其有较高的认可度，所以其股票价格也处于较高水平。例如贵州茅台，其股价长期在千元以上，购

大家好，我是策略老李。五一小长假即将收尾，不知大家是否已经按照[上期教程搭建好了自己的本地代码库](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyODk1NzM4NA==&mid=2247483674&idx=1&sn=dd6acb0b70fb62b2fa3e5a

---------------------------------------------------------------------------

全部代码如下：

from bigmodule import M

<aistudiograph>

@param(id="m3", n

你是否被以下问题困扰过：

你跟随策略时，是否出现涨停票破板未卖出，导致收益大幅缩水情况？

你跟随策略时，是否出现股票快跌停无法及时卖出，导致未出手，第二天再吃跌停情况？

你跟随策略时，是否出现开盘买入，但买入后就立即下跌情况？

你跟随策略时，是否出现策略提示尾盘出手，但你想在盘中有合

回测成功的策略提交模拟，运行之后出现下面三个问题：

1. 经常出现截图这种情况，策略提前1天给出买入指令（没有卖出指令），结果当天晚上运行策略的时候显示昨天提供的买入指令是废单，这个策略以前没有出现这种情况，最近才开始出现，这是什么原因呢？\n ![](/wiki/api/attachments

bigQuant的线性策略 可以实现对比买入排名和当前排名进行卖出动作吗？ 例如: 小市值10股策略， 股票A在1月1日 总市值最小 记排名为rank1， 在2月1日其排名变为第5名 此时将其进行卖出 自定义卖出规则为 当前排名 - 买入排名 >= 4则卖出 我们平台可以实现吗？ 如果可以实现

在金融科技蓬勃发展的当下，股票实时报价 API 已然成为众多金融从业者、量化交易团队以及金融科技企业不可或缺的工具。它如同连接投资者与瞬息万变股票市场的桥梁，为各类金融应用提供着至关重要的基础数据。然而，市场上的股票报价 API 琳琅满目，质量与服务参差不齐，如何从中挑选出优质且契合自身需求的 AP

代码如下

https://bigquant.com/codesharev3/9da35496-a403-400e-8f4b-98507c5f7520

您好!今天我第一次实盘获取交易信号,发现返回的当前持仓为空,我想本着对历史负责的态度,应该对漏了及时卖出信号的票,应该有能让用户补救自动卖出的功能,

#问题描述

策略是从策略社区克隆过来的，然后在原策略（每日调仓）的基础上修改了调仓周期的逻辑（每8天调仓）形成新的策略，回测正常后提交模拟交易。

回测已变为每8天调仓，但是模拟交易仍为每日调仓，见附图1和2。

请问如何解决此问题？谢谢。

![附图1-回测每8天调仓](/wiki/api

具体代码如下：\n

[https://bigquant.com/codesharev3/0c86b547-d596-4c38-a141-fce68e618bd5](https://bigquant.com/codesharev3/0c86b547-d596-4c38-a141-fce68e618b

本次分享黄金 &纳指ETF日内交易策略+期货日内交易策略\n✅ 真枪实弹：日内策略案例全解析\n✅ 保姆级教学：从策略回测到自动交易

会议讲师：大田老师\n💡讲师介绍：BigQuant首席策略工程师，东北财经大学金融硕士，10年+量化投资经验，曾任职私募基金经理，管理数亿资金，主导DeepA

路径如下：\n/home/aiuser/work/可转债摊大饼最优参数_模拟-20250512102627.ipynb

stacktrace看不出我代码逻辑哪里有问题，看起来是bq平台相关的

![](/wiki/api/attachme

这个策略的仓位分配是不是有问题，    买入的仓位是100%，但是下午才卖出，  早晨就没有钱买入啊。  是不是仓位分配的逻辑写的有问题

\

直播回放地址：[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+lv0508+2025-05/courseware/edfd669b7a7a4f7eae1d7c2a49308d91/a62843f72e084fcaafa

这是关于股票主动投资组合管理的第一篇教程。在开始介绍正式内容之前，我先简要简要说一下《Alpha系列》的初衷。

近年来，随着国内大数据和人工智能的迅速崛起，量化交易领域也有了长足的发展。 从原来的指标驱动型程序化交易，演化到现在的以机器学习、人工智能为代表的新型量化交易。同时，量化交易的门槛与过去

\

提个建议，模块版本更新能不能在知识库里说明一下更新内容，比如回测模块v34升级到v35，做了哪些改动，开个文档说明一下，这样有问题或者bug可以直接在下面评论留言

股指期货分钟预测

• 先研究中证1000：流动性和波动
• 基于分钟数据、tick数据研究（旗舰版数据）
• 时间周期：1/2/5/10/20/30分钟
• 肥尾问题

研究代码

[https://bigquant.com/c

历史数据向前取的天数取值不同，比如100/200/500/600时，策略的收益都不一样？这是什么原因？\n这个参数到底有什么影响，比如下面策略，我只是算一下250天中涨停的天数，实际上都没有用到天数，但是历史数据向前取的天数取值不同，策略的收益却不同，

当我注释掉计算涨停天数的代码，就不会影响到策

摘要

文章首先介绍了国际贸易的基本概念，包括进口和出口的定义，以及国际贸易的起源和重要性。文章提到，由于各国资源分配不均，国际贸易成为满足国内需求的重要手段。文章还回顾了国际贸易理论的发展，从亚当·斯密的绝对优势理论、大卫·李嘉图的比较优势理论，到赫克歇尔-俄林模型和克鲁格曼的新贸易理论。这

引言

资本资产定价模型（CAPM）长时间以来是资产定价的第一范式，它在一系列假设基础上认为资产的期望收益率由无风险利率和其承担的风险溢价所决定。但是，自20世纪70年代以来，学者们逐渐发现按照某种风格交易股票能够战胜市场，比如：Basu（1977）发现的盈利市值比（EP）效应和Banz（19

预处理数据

数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际上，对数据进行适当处理后，很多算法能够发挥最佳效果。然而面对各种各样的数据，很多时候我们不知道怎么样才能针对性进行处理。本文介绍了Python下的机器学习工具scikit-learn。其中，“sklearn.preprocessi

大家好，我是策略老李。作为《手把手编写miniQMT实盘量化执行程序》的开篇之作，给大家带来了整个实盘量化执行程序的完整版代码列表，老李在这里向各位读者保证，每一个关注了公众号的同学，无需修改任何内容即可正确运行与老李实盘一模一样的实盘量化执行程序，无任何套路，无需任何打赏。对代码内容有任何

直播回放：[点击此处查看](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+l0508+2025-05/courseware/100259a77ce24e788e9f3a4ec26501ca/4fb95fe2f5a642f3ab6a86

从常规思路分析，高收益策略需要，抓近期热门策略，波动大，才有机会产生高收益，但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效，所以，在选定近期热门票的基础上，需要在不同的市场行情下，选用不同的选股逻辑去应对。

步骤：

一、定义表达市场情绪方面的因子，如：

#当天涨停数比例

grou

{{pro}}

[https://bigquant.com/codesharev3/f4b9edbc-8360-412f-9600-ec8722281a20](https://bigquant.com/codesharev3/f4b9edbc-8360-412f-9600-ec8722

在风云变幻的投资领域，贵金属黄金市场一直备受瞩目。近期，黄金等贵金属报价API，价格走势犹如过山车，引发投资者高度关注。据 iTick 数据显示，截至 2025 年 5 月 6 日 15:30，黄金 T+D 价格为 792.97 元 / 克，较之前交易日涨跌额达 11.57 元，涨跌幅为 1.48%

https://bigquant.com/codesharev3/96e0f12c-6511-4d44-97b0-8d9a78b2da89

\

直接复制的策略，但是跑出来还是nan

[https://bigquant.com/codesharev3/b72507a1-561c-4137-b

下面代码获取某只股票（300676.SZ，或者是其他任意股票），运行得到结果都是nan。

是我的代码有问题，还是数据库没有均线数据？

########获取股票20日均线价格####################
import dai
import pandas as p

一、直播介绍

大模型驱动流程自动化，揭秘行业因子挖掘智能体系统！由大模型驱动的革命性工具，重新定义量化研究的效率边界！

🌟 三大核心突破：\n✅ 算子文件库 - 20+底层函数自由组合\n✅ 动态评估体系 - 实时计算IC/IR/SHARP比率\n✅ 智能提示工程 - 自然语言一键生

pandasql这个包挺好用的，可以用SQL分析操作DataFrame，但没有预装。尝试在AIStudio里用安装，成功安装了，但不知道为什么还是无法import

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=383458ac-a703-48b6-bbfb-826c

版本日志

• 3.1 2024-04-19
• 3.0 2024-04-07

\

希望可以在画布中对使用的模块进行rename，这样之后自己回看策略时可以一目了然。

\

大体的策略时是根据大盘指数和行业概念指数之间的beta关系 筛选出高beta的行业概念板块 再从这些板块挑选业绩量化 量价配合的个股进行组合 就这样简单的两个功能联动这破玩意写了一堆不知道啥破布出来 根据FIBO和一些高等金融数学的概率统计来计算 当前指数处于支撑位和压力位之间的百分位来分配仓位 就

💎想抓住秒级市场机会？\n💎想告别情绪化交易实现全自动盈利？

本次直播带你解锁日内高频策略的实战步骤！

👉点击此处[查看视频回放](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+lv0430+2025-04/coursewa

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 3 **[1](vscode-notebook-cel

请教下面这个函数，是只在指定的调仓日（例如每个季度的第一天）才会调用这个函数？还是每天都会调用这个函数？

def m5_handle_data_bigquant_run(context, data):

如果只在调仓日才会调用这个函数，那么突发事件（例如突然大跌），怎么

import jqdata

def initialize(context):

# 定义均线周期

context.ma5_period = 5

context.ma10_period = 10

context.ma3_period = 3

def handle_data(c

\n💡本次分享将带你深入了解QuantAgent的高阶用法，手把手如何快速构建并优化量化投资策略！\n💡无论是量化投资新手还是资深从业者，都能从中获取实用技巧，开启量化投资新篇章！\n\n\n会议亮点：\n📌零代码入门：无需编程基础人人都能学会\n📌实战解析：从理论到实践掌握全流程\n📌专

策略概述

背景介绍

天蝎座0.6是社区用户woshisilvio开发的一个策略，还做过视频讲解。

策略源码和视频讲解请参照：==《天蝎座0.6》BQ天梯NO.2策略源码讲解==

股票实时交易策略

1.选择感兴趣的股票实时交易模板（详见模板），点击【克隆】复制对应策略至策略编写页面；

1）运行代码：点击右上角的【全部运行】，看代码运行结果是否报错

2）提交模拟：点击右上的【提交模拟】，进行实时任务提交

![](/wiki/api/attachments

在根据情绪选股时，我们经常会参考股票的涨停时间，有无存在炸板情况和涨停封单，主观上认为涨停早的，不存在炸板的，涨停封单量大的比较好。那么在bigquant里面有无可能构建出来这种因子呢，如果可以的话，能否说下思路？如果目前不支持的话，未来有无可能支持？

在输入特征中输入模式种选择“SQL”，SQL特征中写下相关代码（见下方代码块所示），运行整个代码块之后，得到如标题错误信息。该问题应该是一个基础问题，但就是不知道哪里出错了，目前因无法连接github，无法生成分享链接，请各位大神指教，谢谢！

错误信息如下：

• [2025-01-02 2

简介

BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎，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。

核心特性

• 全市场覆盖
  • 多品种支

  BigQuant 平台目前支持的实盘为湘财证券, 如果我们是在别的券商开的帐户，同时想在盘中读取分钟级别的行情或指标进行择时买卖，而不是按策略的开盘买收盘卖，应该如何实现呢？ 通过BQ平台的API 和同花顺交易终端的python 编辑器就可以实现了：

1、 BQ API 读取

from bigmodule import M

<aistudiograph>

@param(id="m2", name="initialize")

def m2_initialize_bigquant_run(context): from bigtrader.finance.comm