有些国外的平台、社区、博客如果连接无法打开，那说明可能需要“科学”上网

量化交易平台

国内在线量化平台：

• BigQuant - 你的人工智能量化平台 - 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python，提供策略自动生成器
• 果仁网 - 回测量化平台
• 聚宽 - 量化回测平台
• Ricequant - ricequant量化交易平台

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Python是互联网、数据科学、量化交易等领域使用最广泛的编程语言之一，是AI量化策略研究平台主要使用的策略开发语言。

本文简短而全面，用十分钟的时间带你走入Python的大门。建议一边学习，一边在 AI量化平台-编写策略 里实践。

语法

Python中没有强制的语句终止字符，代码块是通过缩进来指示的。缩进表示一个代码块的开始，逆缩进则表示一个代码块的结束。一般用4个空格来表示缩进。

• 声明以冒号(:)字符结束，并且开启一个缩进级别。
• 单行注释以井号字符(#)开头，多行注释则以多行字符串的形式出现。
• 赋值（事实上是将对象绑定到名字）通过等号(“=”)实现
• 双等号(“

导语

本文介绍了Python中非常重要的数据类型——列表。

Python内嵌数据的类型：

有序：

List（列表），是有序集合，没有固定大小，可以通过对偏移量以及其他方法修改列表大小。列表的基本形式如：[1,2,3,4]

Tuple（元组），是有序集合，是不可变的，可以进行组合和复制运算后会生成一个新的元组。元组的基本形式比如：(1,3,6,10)

String（字符串），也是有序集合，字符串的基本形式比如：’hello’，这里不进行具体介绍。

无序：

Set（集合），是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系运算和消除重复元素。集合

导语

本文介绍了Python中非常重要的数据类型——字典

附件:字典的使用

https://bigquant.com/experimentshare/12746792311940c2969d62e66309a404

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导语

Python作为一门最热门的语言，现在已经成为数据分析、编程门投资、机器学习的主流语言。

Python是什么？

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很流行的编程语言，比如非常学的C语言，非常流行的Java语言等等，适合初级的基本的JavaScript语言。

那Python是一种什么语言？

首先，我们学一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言千差万别，最终都可以“翻译”成CPU可以用机器指令。而不同的编程

几天前，我着手解决一个实际问题——大型超市销售问题。在使用了几个简单模型做了一些特征工程之后，我在排行榜上名列第 219 名。

虽然结果不错，但是我还是想做得更好。于是，我开始研究可以提高分数的优化方法。结果我果然找到了一个，它叫遗传算法。在把它应用到超市销售问题之后，最终我的分数在排行榜上一下跃居前列。

![{w:100%}{w:100}{w:100}{w:100}](/

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.preprocessing”模块提供了几种常见的函数和转换类，把原始的特征向量变得更适合估计器使用。

[https://bigquant.com/experimentshare/45cc0fe6c95b43848f64032bbef0a440](https://bigquant.com/experimentshare/

本视频课程包含python、pandas、numpy基础，配合在BigQuant平台上练习，掌握编程基础，读懂代码、编写简单的代码。

视频链接

https://www.bilibili.com/video/BV1dE411d7Q4?p=2

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扩展资料：

python教程

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量化模型：

• 如何通过python做出量化估值模型？
• 学习线性代数和解析几何对建立模型的优势是什么？
• 如何在XGboost中实现华泰研报关于有序回归作为损失函数和评价函数？

策略优化：

• 为什么策略的预测结果通常不是第一只收益最高？
• 为什么StockRanker的训练次数不是越大越好？
• 概率在量化策略中的应用如何合理化实施？

策略实盘：

• 如何快速判断策略是否能用于实盘？即未来也能带来收益

量化学习：

• 如何入门量化交易？
• 量化交易难度怎么样？

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双十一活动预热：

**徐啸寅

这段时间开始使用bigquant数据做策略，但是一直和之前的网络上扒取的数据做的策略对不上，一直不知道哪里出了问题。花了一个多星期的时间，今天终于查到原因了。当采用

close / adjust_factor AS 收盘价,进行复权，在股票除权前后数据的收盘价就和招商证券，东方财富对不上了。举例0000001 平安银行。而招商证券，东方财富软件上的价格是一致的，其它交易软件我还没查。复权价格不对，计算的5，10，20均线等都是错的，策略跑出来的结果也是不同了！怎么会这样？\n我是一个正在学习量化的IT背景人员，比较几家平台后，觉得你们家的AI方面优势明显，所以正

介绍

• 必读，适合所有用户阅读

核心概念

• bigcharts.Chart
• %%chart

import bigcharts

BigCharts已经安装到BigQuant AIStudio，在AIStuido中可以直接import使用

import bigcharts
from bigcharts import opts

绘制图表

BigQuant平台提供了丰富的数据用于投资研究和交易，打开 BigQuant 数据平台，选择一个数据，这里用 [全年交易

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2023年6月20日 15:51
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码，粘贴到新建的代码单元或者策略，然后修改。
 
# 显式导入 BigQuant 相关 SDK 模块
from bigdatasource.api import DataSource
from biglearning.api import M
from biglearning.api import tools as T
from biglearning.module2.common.data import Outputs
 
impor

Exception Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-16424a2d66d6> in <module> 163 ) 164 --> 165 m23 = M.select_columns.v3( 166 input_ds=m22.data, 167 columns='date,instrument',

Exception: invalid module name: select_columns, version: v3, frie

问题

请问通过instrument列查询出一共有多少只不同的股票的python代码是什么

这个表是运行可视化策略后通过某个查看某个模块的结果后得到的，想知道如果要查看有多少只股票的话应该用什么python代码

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解答

每个模块都有一个模块名，在notebook下方运行代码，如m3.data.read()可以把数据全读取出来，然后通过pandas的一些语句进行筛选查看就行了。

根据视频4.1.3可视化模块操作，提示这个报错，对于表字段的提取，应该最后加什么模块来展现或者输出数据呢？

这是什么问题？怎么解决？

当最低价（low)下穿60日均线在python语言如何定义，例如定义，p1=20,p2=30,p3=low,怎么定义

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-d1e68bf61fe1> in <module> 11 ) 12 ---> 13 m2 = M.advanced_auto_labeler.v2( 14 instruments=m1.data, 15 label_expr="""# #号开始的表示注释

ModuleNotFoundError: No module named 'scipy.sparse.linalg.eigen.arpac

OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-cacd7d5799ae> in <module>
37 )
38
---> 39 m3 = M.general_feature_extractor.v7(
40     instruments=m1.data,
41     features=m2.data,

OSError: [Errno 121] Error reading bytes from file. Detail

之前是没有的, 上个月你们更新版本之后, 就一直这样了, 打印的内容多了换行, 把空格改成了换行

最近在使用“自定义Python模块”时，发现个问题，如果勾选了”启用缓存加速”, 在回测时，即使修改了自定义模块的代码，也会出现直接命中缓存，不更新内容的情况。如果是在模拟交易中，运行这个策略，则第一天正常运行了“自定义Python模块”的内容，而第二天直接显示命中缓存，不更新数据。不知道其他网友遇到类似问题没有？……

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使用平台的“自定义Python模块”勾中“启用缓存加速”选项，在模块第一次执行成功后，模块的输出数据会被缓存。

但是在对模块的主函数代码进行更新后，再运行该模块，则会命中旧代码的输出缓存，不会执行新代码输出新数据。

要想获得新数据必须要去掉“启用缓存加速”后运行模块，这样可以得到新数据，但是新数据就不会被缓存，如果再重新勾选“启用缓存加速”又会命中缓存里的旧数据。

总之，没有办法清除掉旧的缓存，以便生成新的缓存。

另外，试过了重启开发环境和重启策略内核都不能清除掉旧的缓存。

尤其是tensorflow这种，不同版本的tf， 差别特别大。代码上经常不兼容。

希望能够调整部分library的版本。

os.makedirs 有被禁用了？