https://bigquant.com/codesharev2/b160be9e-4349-4ad9-b677-4dbf116ec292

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因子原理

今天我们来聊一个在股票市场持续生效了40年的规律——市值因子。用大白话说就是：小公司长期跑赢大公司的现象（注意：这里的"小"指公司规模，不是道德评价哦）。

把股票市场想象成学校：

• "大学生"：万亿市值的茅台、工商银行（市值=股价×总股数）
• **"

1. 文章背景

股票市场预测对于投资者来说至关重要，但由于市场的高度波动性、不确定性和复杂性，这一任务极具挑战性。近年来，机器学习（ML）和深度学习（DL）算法在处理大规模数据和复杂关系方面展现出巨大潜力，能够识别传统方法可能遗漏的模式和趋势。因此，本文旨在比较不同ML和DL模型在股票市场预

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。

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https://bigquant.com/codesharev3/64e1e9b2-9e27-44b2-aa1d-4df3e4722b05

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显示的这些。。。

❯pip install --user bigquant

Looking in indexes: https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple, https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/, h

譬如通过API方式实现python访问或者通过SQL方式在平台内部访问？

rank((1-shift(close, -20) / shift(open, -1))/mean(turn, -20)*(shift(mf_net_amount, -20)/(sum(mf_net_amount, -20)/20))*(shift(mf_net_amount, 

老师讲的这个DNN深度学习策略（<https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+CS1119DNN+2024-11/courseware/7dea67c96c3b4405aa59cca499e1a5f8/eea5330d53a04b4db1b

摘要

“基底”价格形态下的CANSLIM模型基本逻辑A股实证研究。本报告借鉴美国著名投资学家欧奈尔的“基底”理论和CANSLIM模型理论，结合A股市场现状，推出了适用于当前A股市场的申万A股欧奈尔CANSLIM选股模型。申万A股欧奈尔CANSLIM选股模型的基本思路为：找出“基底”价格形态的股

IContext API 文档

IContext 接口类定义了 BigQuant AI 量化平台回测与交易引擎 bigtrader 策略 context 的抽象方法。StrategyContext 会继承 IContext，并实现具体的回测/实盘环境下的 context。 用

Alpha191因子是国泰君安证券研究者，于2017年6月，在《数量化专题: 基于短周期价量特征的多因子选股体系》研报中提出的191个因子，具体的因子表达式如下

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Alpha1:   (-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME), 1)), RANK((

股票实时行情数据API接口地址

接口同时支持美股，港股，A股

# Restful API
https://api.qos.hk/trade
https://api.qos.hk/instrument-info
https://api.qos.hk/snapshot

117b-基于MACD指标的事件策略

这个策略，克隆运行后调用order_targer_percent方法显示price is null，取不到价格，请问是什么问题？

![](/wiki/api/attac

1. 文章背景

近年来，算法交易在股票市场中的应用迅速增加，显示出比传统交易方法更优越的性能。人工智能（AI）系统在处理大量数据和市场变量方面表现出色，能够超越基于人类的交易策略。然而，人类交易员在分析海量数据时存在局限性，且容易受到贪婪和恐惧等情绪的影响，从而导致错误决策。相比之下，AI交

https://bigquant.com/codesharev3/30a18dac-e2a8-4615-a88c-bb7ada4f2dab

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可视化模块的组合优化能用不，代码版应该还有一个，能不用代码版的吗。

可视化模块的组合优化那个能用不

可视化模块的那个机器学习算法能跑的动不，DNN代码版运行不了，是算力有问题吗

![](/wiki/api/attachments

平台上哪篇文章有这个对比

平台上哪有这个对比

给出的财务因子，只有两个步骤：缺失值处理、去极值，那么标准化、中性化在哪里了，或者说平台因子只有一部分因子会进行标准化、中性化处理。

![](

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=f2d4972b-6ba6-4a4b-8090-f7c9c74

介绍

• 本地上传csv文件并读取
• 和其他数据联合使用

实现

dai处理文件

• 生成一个csv文件作为测试，包括日期、股票代码、当日涨跌幅。
• 使用dai直接操作csv，如果是本地csv文件则直接拖拽至资源管理器。

![](/wiki/api/attachme

我用的是空白代码策略

========== 5. 回测配置 ==========

if name == "main": # 设置回测参数 backtest_params = { 'start_date': '2023-01-01', 'end_date': '2024

如题，目前平台可用的模型较少，仅有随机森林一种，如果不想使用平台的机器学习模板，打算自己实现一个类似时间序列的模型，包含模型训练、模型评估等，目前有文档参考如何操作吗