from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @param(id="m9", name="run")
def m9_run_bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
# Py
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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
由bqj3l2oq创建,最终由jayjaypp更新于
- 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
由peng1960hong创建,最终由hxgre更新于
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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-
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报错信息:TypeError: Tune.run() got an unexpected keyword argument 'remote_run',
我自己运行就发生报错。说tune模块中没有remote_run参数,我去掉remote_run也运行失败。另外,我在M.tune,run模
由bqn737zt创建,最终由kobe更新于
比如这个股票明明退市了,但是回测时你依然能卖出,4月18日退市,但是回测时你依然能按照调仓日期在24日卖出,这个真的太搞笑。\n平台问题太多,不解决,真的不敢用

由bq1kwa8g创建,最终由hxgre更新于
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
由bqy53ve0创建,最终由small_q更新于
我的1.0的老策略现在模拟实盘已经不支持了,想移植到3.0,但好久没学习3.0的知识了,想自己移植很费劲,希望平台的老师能帮忙实现。
[https://bigquant.com/codeshare/b91f0463-9922-42ec-bdfb-293f9c5c1585](https://bigq
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1.引言
在学术研究中,Alpha是数学表达式、计算机源代码和配置参数的组合,可以与历史数据一起用于预测各种金融工具的未来走势。而在实践中,Alpha通常意味着进行交易的合理“预期回报”。两者并不一定相同。许多情况下,能够带来合理“预期回报”的Alpha并不容易构建,因此,对于Alpha的挖
由qxiao创建,最终由mosquitog更新于
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
,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
由small_q创建,最终由small_q更新于
BigQuant AI Platform deep learning models(BigQuant AI量化平台深度学习模型库)。
介绍
bigmodels是什么?
bigmodels是BigQuant AI量化平台的深度学习模型库,集成了AI量化研究过程中常用的深度学习模型。
由qxiao创建,最终由bqg0f5in更新于
前言
感谢BQ-小Q送的礼物,礼物已经收到拉,一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。

国金证券开通账户
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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
- 扫码开通万和证券账号(通过此开通的账号方可
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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
由bqhnclli创建,最终由jliang更新于
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
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