开盘价

股票的开盘价是指在一个交易日中，该股票进行交易的第一个成交价格。它标志着该股票当日正式交易的开始。开盘价对于分析股票的日内走势和做出交易决策具有重要意义，因为它代表了市场在开市时刻对该股票价值的即时评估。开盘价的计算方法股票的开盘价并不是简单地由前一交易日的收盘价直接决定的，而是通过开盘前的一系列买卖订单决定的。开盘价的计算过程大致如下：集合竞价：大多数股票交易所在每个交易日开始前都会有一个集合竞价的过程。在这个阶段，交易所会收集所有的买卖订单，这些订单包括限价订单和市价订单。撮合订单：集合竞价过程中，交易所会尝试找到一个价格，使得在该价格下，能够成交的买卖订单数量最大化。这个价格就是开盘价。价格确定：确定了开盘价后，所有等待的订单会以这个价格成交，直到所有可能的成交都完成。如果买卖订单的数量和价格非常接近，可能会有多个价格满足条件，交易所通常会采用特定的规则来确定最终的开盘价。开盘价的影响因素开盘价受多种因素影响，包括但不限于：前一交易日的收盘价：前一天的收盘价是影响第二天开盘价的一个基础因素，因为它是市场上最后一个已知的价格点。盘前新闻和事件：公司公告、政治事件、经济数据发布等都可能在交易日开始前影响投资者情绪，从而影响开盘价。外围市场表现：全球市场的表现，尤其是与本地市场开盘时间相近的其他市场，也会影响开盘价。盘前交易：在一些市场中，盘前交易活动也可以提供开盘价的线索，尽管这些价格不直接决定正式的开盘价。了解开盘价的形成机制对于投资者了解市场动态、制定交易策略具有重要意义。尽管开盘价只是市场一天中众多价格点的一个，但它可以提供关于市场情绪和潜在交易趋势的重要线索。

【历史文档】如何获取股票异动那边的开盘价

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我们在研究选股逻辑时，经常会有类似这种场景，先识别股票近期是否存在异动，然后调整几天后，股价达到异动那天的某个点位，进行买入动作，但目前平台无法支撑这种场景的取值，希望平台能够支撑下，具体案例如下：

#成交量变化因子

amount_zf=amount_0/amount_1

#是否异动p定义，成交量翻倍，涨幅超过5%

yidong=where((amount_zf>2)&(return_0>1.05),1,0)

#获取最近10天内的出现异动是哪一天 yidong_day=ts_argmax(yidong, 10)

更新时间：2024-05-20 08:30

双均线策略

新版均线策略实现请参考以下两个帖子：

https://bigquant.com/wiki/doc/124-exuI9VGX1a

https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH

双均线策略的交易规则

当收盘价5日均线大于10日均线时，以第二日开盘价买入；买入后，当收盘价的5日均线小于10日均线时，以第二日开盘价卖出；

策略构建步骤

更新时间：2024-05-20 00:33

TALIB指标选股策略的交易规则

买入条件：满足

今日开盘价大于昨日收盘价；
5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入；买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。

策略构建步骤

确定股票池和回测时间通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期
确定买卖条件信号在输入特征列表m1中通过表达式引擎定义 close_0 因子，并通过基础特征抽取模块m7获取数据；在自定义模块m10中利用talib库计算macd相关技术指标，通过前移1天macd指标来实现当日收

更新时间：2024-05-16 09:59

更新

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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

更新时间：2024-05-16 03:24

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

新版模版策略：

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新版数据平

更新时间：2024-05-16 02:44

更新

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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

更新时间：2024-05-15 10:33

五日收益率算不出来

%%sql SELECT date, instrument, close, open, close/m_lag(close,1) as cr, (close / LAG(close, 5) OVER (PARTITION BY instrument ORDER BY date))-1 AS change_ratio_5d, PERCENT_

更新时间：2024-01-22 02:28

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，

更新时间：2023-10-09 03:33

请教回测引擎使用

策略请求接口

order(symbol, volume, price, order_type=OrderType.LIMIT, offset=Offset.NONE)

下单[股票、期货]，必须指定标的、下单数量、下单价格

想要每次以当日开盘价购入10手,文档里写必须指定下单价格。价格可以不输入，自动获取么？

更新时间：2023-10-09 02:28

申万宏源技术指标测试大全之三十九— Chaikin oscillator

指标介绍

蔡金摆动指标（Chaikin oscillator）：简称CHO

所需数据和参数：CHO(high,low,close,open,volume,fast,slow )

指标伪码：

VAR1:=(CLOSE-OPEN)/(HIGH-LOW)*V;

ACCUM:=SUM(VAR1,0);

CHOVAL:EMA(ACCUM,FAST)-EMA(ACCUM,SLOW);

指标含义

[/wiki/static/upload/cb/cbbb8b38-afd2-48a2-ba89-4bb8e3ceaa13.pdf](/wiki/static/upload/cb/cbb

更新时间：2023-06-13 06:53

价格形态选股因子-海通证券-20170328

摘要

本文主要讨论了价格形态因子的构建与选股效果。

之所以考虑构建价格形态因子是因为传统的技术因子大多使用收盘价作为计算输入值（如反转、MACD等），然而股票走势所包含的信息却远非收盘价能描述。因此我们在本报告中引入股票每日的最高价、最低价、开盘价以及成交均价对于价格形态因子进行构建，希望能够为多因子模型带来额外的选股能力

价格形态因子具有一定的选股能力。

开盘冲高、盘低回升以及均价偏离三个因子皆具有一定的选股能力，并且这三个因子在计算时间窗口为半个月的情况下具有更强的选股能力。从单因子的角度来看，各个因子空头效应较强，且在分组收益上呈现出了非线性

更新时间：2023-06-01 14:28

市场波动率研究：基于相对强弱下单向波动差值应用-国信证券-20151022

摘要

波动率分解：上行波动与下行波动

波动率是来反应市场波动幅度的大小，大家通常也用来观察市场情绪或预测市场趋势。A股市场做空机制相对欠缺，波动率分布并不对称。故有必要加以区分，我们把波动率区分为上行波动率与下行波动率。本文中其定义为：以开盘价为基准，开盘价以上的波动定义为上行波动率，反之为下行波动率。上行与下行波动差值通过历史数检验发现有较好的预测效果，其中以振幅波动差值预测效果最佳。

基于单向波动差构建择时策略基于振幅波动差值预测效果构建策略，当前一天波动率差值趋势（为增加稳定性，采用60日移动均值）为正时则看多，反之则看空。沪深300指数测试时间区间（2006年1月至

更新时间：2023-06-01 14:28