此策略源码可有偿分享：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=bddaefcf-f136-484c-9

API接口

策略请求接口

context.order(symbol, volume, price=0, order_type=OrderType.MARKET, offset=Offset.NONE)

• 适用市场：股票、期货
• 下单，必须指

目的

BigQuant策略开发兴趣小组，第一期 （2024-05 ～ 2024-07）

• 为BigQuant量化学习者编写策略模版、Demo和复现常见策略
• 通过共同学习，提高兴趣小组成员策略编写能力

如何参与

• 对于策略开发者，扫描如下二维码，添加小Q微信，报名策略开发兴

什么是BigTrader

BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的交易引擎。

在量化研究的过程中，量化研究员（宽客）需要在历史数据里回放模拟，验证策略效果，这就是BigTrader交易引擎的应用场景。

主要功能： 量化策略编写、回测分析、仿真模拟

由 您创建，您更新于 2 分钟前  • [评论](https://bi

把行业的市盈率以这种方式显示出来

\

我各种排查了一圈，发现是这个回测引擎的问题，我还是不明白为啥回测好好的，提交模拟出现这个情况，麻烦叫老师看看

[https://bigqu

常见对象

交易账户相关

TradingAccount(StockTradingAccount/FutureTradingAccount)交易账户资金相关,可访问如下属性：

• trading_day: 交易日 YYYYmmdd
• portfolio_va

操作符

〇、重要说明

本数据集更新频率和交易日历更新频率一致，只要公布了交易日历，本数据集就更新

一、数据基本信息

数据表链接：https://bigquant.com/data/manager/datasources/mldt_cn_trading_calendar

〇、重要说明

本数据集为View，本质是提供数据构建公式，而非原始数据，数据使用者在数据提取时会现用现算，因此提取数据会耗费计算资源

一、数据基本信息

数据表链接：<https://bigquant.com/data/manager/datasources/mldt_c

\

\

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

社区是BigQuant推出的量化策略交流社区，为平台用户提供一个自由分享、交流学习的互动平台，在这里可以获取到他人分享的优质策略模型数据、策略思路介绍、回测历史数据等。如发现满足自己学习需求的优质内容，平台提供【一键部署】功能并开通 ‘B

任务ID：eb91de19-3f09-4315-b6c2-b07b8d5c7810

[https://bigquant.com/codesha

安装python包

使用pip命令进行安装

本平台已默认配置python3.11环境可以直接使用“pip”命令进行安装，需要打开终端输入pip安装包命令

按ctrl + ` 打开终端

或随机选择一个文件右键点击“在集成终端中打开”

pip常用命

策略简介

本策略名称叫空中花园策略，是一个比较经典的日内交易策略。网上有大量的材料，感兴趣的可以搜索下。

\

如题，谢谢

MeetUP直播答疑 时间：7月25日（周四）19:00

\

一、量化入门及学习

1. 如何能用来选股，能否教一些用法，软件怎样用？
2. 应该如何学习？
3. 众多策略如何选择？
4. 如何得知量化策略未来不会变得糟糕？

量化入门及平台使用：[谁都可以学的量化基础【直播

AIStudio插件

• BigQuant AIStudio 兼容 vscode 插件，vscode 插件可以安装到AIStudio使用

安装

• 搜索插件：在 https://marketplace.visualstudio.com/vscode 搜索需要的插件 ![]

求大佬解答

https://bigquant.com/codeshare/faa3653b-25fa-466e-97d5-acf59707a9ef

过滤条件太严格了 请

针对交易策略，实现持有三天后卖出，这里的options用法看了文档还是没太理解，参考了bigtrade里面的文档还是没找到问题所在，还请老师帮忙指导一下如何实现股票持有三天后卖出，每天有票就买入。

[https://bigquant.com/codesharev3/439d574c-821

表达式如下

c_rank(float_market_cap) * 0.6 + c_rank(c_indneutralize(cn_stock_factors_financial_indicators.eps_yoy_lf, cn_stock_industry_com

老策略链接如下，存在问题，希望老师更正：

https://bigquant.com/codesharev3/e987abb9-29af-4299-b8fb-2c2f581c1946

调仓逻辑：

实现每天买入10支，持有5天，每天滚动卖出5天前的那10支，每天买和卖。

买入，open

https://bigquant.com/codesharev3/ee66978c-52d1-48a3-ae28-54944eaaff49

\

交易策略中实际执行的程序中执行的交易与回测系统中交易出现了偏差，请问一下老师，这种情况如何调节，还是应该在4月25日买入比较合适，可回测中显示为4月26日交易

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=57d5b00d-49a6-4e4a-8859-1c

https://bigquant.com/codesharev3/0fcad747-50d5-47b1-81ea-c6d9127ccae5

为何在加入了

我要对macd进行变形，用dif-dea值AI选股如何做：

原macd:DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);

        DEA:EMA(DIF,MID);

       MACD:(DIF-DEA)\*2,COLORSTICK;

变

https://bigquant.com/codesharev3/edb9836d-0155-420f-a8a0-5b0c3f6379f8

\

过去3年平均利润和过去3年累计分红金额，2个因子计算有问题,2个因子合表也有问题

平台使用文档中提供的这个策略模板

[https://bigquant.com/codeshare/dc45fb0f-e389-4a6e-aed6-2290551cb662](https://bigquant

老师，我把您的指数择时中的指数部分（输入特征和数据抽取）搬到我的线性程序上后报错，麻烦您帮我看看

https://bigquant.com/codesharev3/be0d9fda-b516-48b6-9fc3-ac4e67bbffeb

[https://bigquant.com/co

写了个连续红三次，然后第四次红的概率有多少，不知道怎么弄成回测的，呜呜呜，下面是我的代码

#连红三次，看第四次还是红的概率
import dai
df = dai.query("""
    SELECT
        date, instrument, ((clos

金融交易世界中，获取准确及时的tick数据至关重要。抓住交易良机的关键在于掌握实时tick数据。数据更新越快，可发现的赚钱机会就越多。这也是为何在高频数据交易领域，tick数据备受重视。与传统的行情数据相比，tick数据提供了更细致的市场变化记录，为交易者提供了更全面的视角。

首先，让我们简单了解

策略介绍

本策略是一个指数择时策略，基本逻辑是根据市场走势选择是否交易，并调整投资组合，即利用指数特征来进行风控。

策略流程

本策略是指数择时策略的具体实现，该模型的思想如下：

1. 股票池过滤：剔除ST、退市、停牌股、北交所
2. 筛选条件：上市天数大于270天，收盘价小于3

import pandas as pd 
import numpy as np 
import dai

sql = """
SELECT date, instrument,
m_avg(turn, 20) as avg_turn_20,
m_lead(close,

https://bigquant.com/codesharev3/85fdc63a-4d1b-46a8-9a33-80d5043d36e8

\

ModuleNotFoundError: No module named 'bigdatasource'

因为我是科技相关从业人员，不太懂股票，比较了解的就是纳指

[https://bigquant.com/codesharev3/ed12c9ad-408c-462f-add0-aa833e6660c8](https://bigquant.com/codesharev3/ed12c9ad-408c-4

实盘申请

本次实盘终端支持【万和证券】（**湘财证券实盘终端正在升级中），需要开通并申请量化实盘权限：

1. 实盘账号申请，请[点击此处开户](https://bigquant.com/wiki/doc/5lih5zkm6kb5yi45bya5oi36km5oof-x6iDcmgqG

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.

https://bigquant.com/codesharev3/09654761-4d0b-4393-9e01-7f8e1123ef78

\

https://bigquant.com/codesharev3/972559fd-69be-41dd-9726-7bd2b8c7f9f4

\

/wiki/static/upload/8e/8e97415d-7da8-4842-9c1b-5410a41e5136.pdf

\

请大家在本文下新建文档，提交作业

标题：用户名+作业名称

正文：策略描述+策略链接

请大家在本文档下新建文档，提交作业

作业：使用今年以来的数据，计算过去20日换手率均值和未来5日收益率的IC和IR

{{member

请大家在本文件夹下创建文档，上传作业，格式如下：

标题：用户名+作业名称

正文：描述+策略链接

以前还能跑的策略，现在好几个都报这个错误，应该是平台的哪个模块改动了，请帮忙检查

[https://bigquant.com/codesharev3/a2688a76-436c-4239-aaa5-bfb6da1f8723](https://bigquant.com/codesharev3/a

请教：报TypeError: '<' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'是什么原因？

[https://bigquant.com/codesharev3/3133fbc3-5ff7-48c9-af49-38abbf0442

新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台：

<

1. 数据任务输出标签

若因子任务和模拟交易任务有特定的依赖标签，请查看以下表格：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=83da1bb2-85d1-4afe-8ec0-65366cbd3

目前的因子分析模板是t+1重新调仓进行分析的，复现研报发现差距蛮大的，能否给个5日调仓的因子分析模版，谢谢

问题1： 您好，请问你们平台支持ai写策略，就是通过语言描述构建好策略?

虽然你们是低代码平台，但是我感觉使用起来还是没那么容易上手。

如果能通过大模型，就修改你们的参数，进行配置，不懂的参数，AI自动帮我们配置，那才是真的好用。

问题2 ：另外请问你们，提供API接口吗?

建议1：

MeetUP直播答疑 时间：7月17日（周四）19:00 视频回放请访问宽客学院-双周答疑-77th Meetup

\

问题列表

1. CTA策略和多因子策略的区别主要在哪里？

答：CTA（Commodity Trading Advisor）策略

组合优化器是一种用于优化投资组合的工具，旨在通过数学方法和算法来选择和配置资产，在特定约束条件下实现特定的投资目标，如最大化预期收益、最小化风险或达到某种风险/收益平衡，数学公式如下： ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=b46ba72c-c62d-46ef-

如何写一个组合策略，策略1和策略2都是基于stockranker模型，且策略1、2下单金额分别总金额的40%和60%

{{membership}}

[https://bigquant.com/codesharev3/f3e7427d-3b25-4c0b-94f5-703928ca9286

绩效截图

我们先来看一个策略回测曲线，年化20%多，最大回撤只有十几个点，交易不是特别频繁，但胜率极高。

这就是一个配对交易策略，只买

新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台：

<

通过上次在Cifar10上复现ResNet的结果，我们得到了上表，最后一栏是论文中的结果，可以看到已经最好

模拟交易运行不稳定，麻烦查看一下具体问题是什么 如何解决\n任务ID：dee4caed-9ff5-4435-b849-182a74747762

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=fa9abda9-99bc-41db-a2be-974411fddd35

因子篇

因子构建

另类标签推荐

追涨策略的关键因子如何选择

[基于财务数据构建策略](/wiki/doc/

股票专栏分为如下几类，此处附上定义，方便大家查阅:

因子

该部分包含了市场上各式各样的因子类别（风格因子，量价因子，另类数据构建的alpha因子），因子分析，因子解读等内容。

高频

该部分包含了高频数据低频化的因子应用，高频市场的微观结构，高频量化因子的使用测试，

作业思路：地量出地价，寻求反转的机会。买入换手率最低的5只股票，持仓5天。

[https://bigquant.com/codesharev3/146b942c-f869-4e93-b392-e18a29370c0c](https://bigquant.com/codesharev3/14

用老师提供的AI模板，探究股价在2元~0元的股票，5日动量、5日反转、5日波动 这3个因子的表现

但是发现回测数据很一般，请老师提供一些优化思路

[https://bigquant.com/codesharev3/4349d995-91cd-49da-b339-8fbdfb625df6]

https://bigquant.com/codesharev3/e060ccdb-1e94-40e1-bed2-8306a2de79c1

\

一、策略思想

本策略是在老师给的策略模板之上做了简单调整的，

1. 股票池过滤：剔除ST股、停牌股、北交所、科创板（这一模块我会用了，可以直接勾选）
2. 筛选条件：m1和m2输入特征这个模块还不会使用，要是也能弄成下拉选项似的就更好了。
3. 排序条件：还不会用
4. 策略回测：持股

一、策略思想（仅为示例）

本策略是经典的高股息率选股模型的具体实现，该模型的思想如下：

1. 股票池过滤：剔除ST股、停牌股、北交所
2. 筛选条件：选取流通市值从大到小排名前300、市盈率大于0, 上市满一年的股票
3. 排序条件：按照股息率从大到小排序
4. 策略回测：持股3只等

如何实现自定义的带有窗口的 macro 函数

创建 macro 函数的语法可参见 create macro.

DAI 提供的滚动窗口函数 `m_aggreg

一、策略概述

1.1 背景介绍

行业轮动策略是一种量化交易策略，旨在通过在不同行业之间进行资金分配，捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。

2.0环境可以正常运行Seaborn模块，3.0环境无法运行，请问是什么原因呢

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=7c91d05b-bd0e-45fd-a1ed-370e9267c

一、策略思想（仅为示例）

本策略是经典的高股息率选股模型的具体实现，该模型的思想如下：

1. 股票池过滤：剔除ST股、停牌股、北交所
2. 筛选条件：选取总市值从大到小排名前80%、市盈率从小到大前40%、市盈率大于0、市收率小于2.5
3. 排序条件：按照股息率从大到小排序
4. 策

标题格式：XXXX作业提交 （XXXX为你的用户名，可在右上角查看到）

提交的作业需要包含两部分：1、策略描述； 2、策略链接；

一、策略描述

此处，简要描述你的策略思想。

\

二、策略链接

此处，粘贴你的策略链接（在AIStudio开发策略

https://bigquant.com/codeshare/886accc5-661f-4fcc-b327-8c2f38aad508

2020-0

〇、重要说明

本帖中的代码绝大部分为AI辅助编写

小伙伴们想实现什么样的算子，可以在评论区留言，UP会持续更新的

一、研究目的

DAI数据平台支持许多SQL算子（[DAI SQL 函数列表](https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-

策略介绍

大类资产配置策略（Asset Allocation Strategy）是投资管理中一种基于投资组合理论的策略，其主要目的是通过在不同类型的资产之间分配投资来优化风险与回报的比例。这些资产类别通常包括股票、债券、现金及现金等价物、不动产、大宗商品以及其他替代投资品种。资产配置的目标

面试题目说明

• 要求
  • 尽可能低的时间复杂度和空间复杂度
  • 代码逻辑清晰，变量命名合理，代码风格规范
• 点击如下题目的克隆策略按钮
• 完成代码
• 创建策略分享链接（策略开发界面右上角），发给面试官：分享策略 > 复制 分享链接

[https://bigquant.com

问题

mggis0or1+如何实现一个做T的策略，降低已有仓位的成本

解答

• 做T就是在日内对个股进行买入和卖出的变相T+0交易。但A股是T+1制度，如何能做到T+0呢，那就得预留好资金，不能全仓持股，才能做到滚动操作。
• 半仓滚动做T：每次半仓低位买入相同仓位，然后高点T出，

我根据talib指标选股策略模板，修改买卖条件出现错误，错误为Invalid Input Error: Attempting to execute an unsuccessful or closed pending query result Error: Binder Error: Referenc

使用V29模块SQL提取特征如下

SELECT

instrument,

m_avg(close, 20) as _ma,

m_lag(_ma, 3) as _ma_lag3,

m_regr_slope(high, low, 16) as _rsrs_slope,

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：https://bigquant.com/wiki/doc/06bqno2-VgHM3NV3md

研究目的

本文介绍如何在A

假设有两个策略，分别为策略1和策略2，现需要将两个策略组合在一起

交易模型问题1：策略1和策略2均各持有10只股票，策略1模型下单金额占总金额的0.6，策略2模型下单金额占总金额的0.4，共20只票，请问怎么写？

交易模型问题2：策略1持有20支，模型2持有10支，共30只，策略1模型下单金额占

https://bigquant.com/codesharev3/81651f14-0662-46d4-b51b-88b9f01d5490

参考教程来的

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

一、BigTrader - 回测与交易引擎

1、DAI SQL 函数列表

1、[常见对象说明](https://bigquant.com/wiki/doc/5bi46keb5a56lgh

本目录下收录了本UP自己做的一些数据，会持续更新，感谢大家的捧场支持

子目录按照投资品类进行划分

自己做的数据表都会以“mldt”开头

• “ml”是“美丽”的意思，就是本UP的网名
• “dt”就是“data”，数据的意思

每个数据表会标明是DataSource还是

量化交易中，多因子合成是针对因子收益率的合成还是对于因子暴露值的合成？

positions = context.get_account_positions()

for code, position in positions.items():

    print(code,position.last_sale_date, context.trading_cal

策略链接：

https://bigquant.com/codeshare/8c24f8a5-2b14-4130-979f-89616869b0f6

求助大

BigTrader - 回测与交易引擎 文档中有如下描述，DataFrame和DataSource可以互转。当碰到一些SQL比较难处理的逻辑时，使用python代码处理，并转回DataSour

策略介绍

本文将介绍经典的微盘策略，并通过编写简单的策略示例进行回测，初步感受如何在BigQuant上实现按某个指标排序并通过一系列条件过滤的量化策略开发。

微盘策略是一种投资策略，其核心思想是选择市值较小的公司进行投资。一般来说，小市值公司的股票价格相对较低，但是具有较高的成长性和投资价

策略介绍

本策略是根据新国九条进行改良的新版微盘策略从而更好筛选需要的股票。

自从2024年新国九条出来后，小市值策略逐渐失效，部分小票退市概率变大，我们先看看国九条中关于股票ST的内容：

可能影响股票被ST或退市的关键因子，这些因子可以作为投资者避免潜在风险的参考：

1、分红情况：如

https://bigquant.com/codesharev3/9e9ffa1e-d886-4a19-bf29-33eefad02000

如上是我写的交易策略，是希望选出来的股票每次都是按照总资金的十分之一进行购买股票，三天后进行卖出，我在仓位分配这个地方选了进行了调整也无法实现想要的需求，

策略介绍

在量化投资领域，小市值股票和动量因子是两个广泛应用的选股指标。小市值股票因其相对较小的市值，更容易受到市场情绪和资金流入的影响，从而表现出高收益特性。而动量因子则反映了股票价格在一段时间内的趋势，具有延续性的特点。本文结合这两个因子，构建一个针对全A股市场的量化策略，旨在通过选择具