高手你好, 不好意思之前没表达清楚, 我想给代码的调仓函数移到调仓管理或其他函数中, 好让自定义运行扫描不同的调仓周期.

所以我之前问假设加上每5天调仓, 模块该在图中哪里加上, 线该怎么连?

https://bigquant.com/codeshare/a5bf9487-3e53-40ed-87b2-b1f614f10c08

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高手你好, 我想给代码加上每5天调仓, 模块该在图中哪里加上, 线该怎么连?

https://bigquant.com/codeshare/157a00b1-6b68-4016-9a82-69b8a50aaaf0

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我想将选取前十名股票的选股策略的基础上，融合亏损5%则卖出； 获利10%则止盈，换股的策略。

同一个问题，因为刚上手，原来可以1分钟解决的搞了1天，其实一开始文心一言就已经帮我改正了错误，只是我认为不是这个问题。

第一步

第二部

在修改交易代码时，遇到将原来的context.df = context.options['data'].read_df()与`positions_cost = {e.symbol: p.cost_bas

OPEN/DELAY(CLOSE,1)-1 这代码中的DELAY 的函数 是什么意思

OPEN/DELAY(CLOSE,1)-1   这个函数中DELAY 是什么意思

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https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+2023110601+110601/courseware/7708009442174480802b3dd339f4ede0/45dafc16ea744216af376a7dc2961fa5/

老师您好，

我学习上面的视频文章，想试运行代码，但运行不下去，没办法回测，是我哪里没有配置对吗？谢谢老师！

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  # 我们取前0.6的数据量作为训练集
  date = data['date'].unique

我想实现自定义的macro函数，例如计算时间截面上的某个统计量。是否可以自己实现这种macro函数？我理解时间截面上的统计量，需要用到窗口函数，但是不知道怎么用macro函数来实现

https://bigquant.com/wiki/doc/6ieq5a6a5lmj5qch5roo-0kcMgSnQXw

调用m15.plot_label_counts()，提示：

• WARNING AI: plot is deprecated, please use bigcharts.render instead. read bigcharts docs: https://bigquant.com/wiki/doc/shuju-tKl1IIzTlb

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\n\n https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+strategy01+2022_12_30/courseware/2cbd1a4caca04d579c2f5ca55edb560f/073b4b28861a47dc8d2f6da300afc766/\n\n这个课程里面的策略结果评估的例子 运行报错 WARNING AI: plot is deprecated, please use bigcharts.render instead. read bigcharts docs: https://bigquant.com/wiki/do

想在bar1d_CN_STOCK_A的基础上加一列12天简单移动平均 sma(12)，通过衍生特征抽取(v3)-自定义表达式函数实现。\n在我的账户下执行报错：\n[2023-10-09 17:58:14.146039] INFO derived_feature_extractor: 提取失败 como_sma(12): 'close'

奇怪的是：这个策略发给小Q是能跑出来预期结果

策略链接：

[https://bigquant.com/codeshare/2ff2d50a-bd66-4e0b-8348-7bf58d370c0a](https://bigquant.com/codes

问题

pyfolio_full_tear_sheet()收益风险分析函数不能使用，请求解决

1.在写过滤条件的时候想要用到cross和filter函数，但是不知道如何调用，filter函数用于过滤一定日期内的重复值，只取第一个信号。

2.所有的因子预计算函数怎么查看呢，知识库里的只有一部分，另外有一些函数不在知识库的因子预计算参数里面，我还是自己试出来发现有。

CROSS filter

fitness_func：必选，枚举，默认值icir，可选值['icir','mutual_info','long_sharpe','longshort_vol','long_vol','longshort_sharpe','long_return','longshort_return']，适应度函数

遗传规划模块的各个适应度函数是怎么定义的？返回的值的意义是什么？

自己通过import xgboost可以实现自定义目标函数，但是和平台的xgboost模块相比，自己的import xgboost比平台的xgboost模块慢了很多，时间花费几乎是30倍差距。

那么，如何基于平台的xgboost，实现自定义目标函数的定义呢？

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回测引擎：每日数据处理函数，每天执行一次

def m19_handle_data_bigquant_run(context, data):

# 按日期过滤得到今日的预测数据

ranker_prediction = context.ranker_prediction[

context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')]

# 1. 资金分配

# 平均持仓时间是hold_days，每日都将买入股票，每日预期使用 1/hold_days 的资金

# 实际操作中，会存在一定的买入误差，所

做了一个关于2日均线的梯度因子，如下，将其放入Stockrank中呈现非常好的收益，怀疑有未来函数，投放模拟盘后无交易数据输出，但是放在xgboost求解器里没有这种现象发生，模拟盘也正常输出，所以是梯度函数和StockRanker一起使用导致的吗？原理上均线数据是用过去数据构成的，应该不会造成未来。梯度函数按np里的帮助应该也是用过去数据构成的，不会造成未来，所以很迷惑，希望有工程师能帮忙查一下。下面分别是因子分析，sr，xgb的策略，因子分析的收益看起来就很离谱，但似乎并不影响xgboost的结果.，还是说系统在处理梯度函数时带入了未来数据？

[https://bigquant.co

def m3_initialize_bigquant_run(context):
    context.options['xxx']=7

m3 = M.hftrade.v2(..., initialize=m3_initialize_bigquant_run, ...)

:::info

context.options
{}

:::

:::warning context.options['xxx']

<KeyError: 'xxx'>

:::

就酱，在Jupyter的回测cel

你好！请问AI选股策略输入特征无均线特征量，在回测部分特征抽取也是前述特征量，在最后回测部分卖出时想加上均线判断：

2. 生成卖出订单：hold_days天之后才开始卖出；对持仓的股票，按StockRanker预测的排序末位淘汰

if not is_staging and cash_for_sell > 0:
    equities = {e.symbol: e for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
    instruments = list(reversed(list(ra

根据如何实现XGBOOST的pairwise目标函数及metricd策略原码，https://bigquant.com/wiki/doc/mubiao-hanshu-metric-ANiNxUfmFa

，报错如何解决：

BQInputRejected Traceback (most recent call last) BQInputRejected: 编译错误，34: 抱歉，平台暂时不支持此模块：typing.Tuple

[https://bigquant.com/experimentshare/04cf24c01e17

https://bigquant.com/wiki/doc/xinhao-fangfa-oxACTyy7MT我看到知识库里有个大神有这个再次分类提高选股策略的方法。但是，在测试集中把return_5_day=(shift(close_0, -5)-shift(open_0, -1))/shift(open_0, -1)给当作特征写进去了啊，这岂不就是用了未来函数么？还是说我理解错了

小白请教大神们一个关于未来函数的问题，如：

shift(close_0, -5)-shift(open_0, -1)，如果这种因子放在特征列表里面，是不是就算是一个未来函数了？

在通达信中CROSS() 函数表示上穿，在BQ中应该使用什么函数快速实现呢？

另外，HHV（）表示求最高值，用max()是不是不太准确，通达信中也有MAX()函数

在回测模块中，例如生成订单日期是1号，实际下单日期是2号。2号的时候是可以调用盘前处理的。盘前处理的时候如果使用data.histroy是可以在盘前就获取当天的开盘和收盘信息的。这个属于未来函数，不过如果下午交易，用上午开盘价是否低开做cancel order判断是ok的。但是问题来了。回测这样操作是可以的，可是如果模拟交易和实盘都是在前一天就生成信号，所以就想问一下这个盘前数据处理是否会在模拟交易和实盘中运行，如果运行取的是哪一天的数据。。。因为回测中2号盘前运行可以取到2号全天数据，这个在现实中明显取不到，当天开盘都是取不到的。。。

所以问题是

那么如果回测模块中布置了盘前数据处理，

拷贝的训练营的策略，之前可以跑，现在跑不了了。

策略链接：

https://bigquant.com/wiki/doc/-zCgXuhm72a

报错提示：

--> 351 m33 = M.cached.v3( 352 input_1=m2.data, 353 input_2=m32.data,

<ipython-input-2-a70fc4bd659b> in m33_run_bigquant_run(input_1, input_2, input_3) 16 from bigmodels.models.transformer import Tran