数据分析
在金融领域，数据分析是一项至关重要的能力，它利用先进的统计技术和复杂的算法，对大量的、多样化的金融数据进行深度挖掘和精准解读。这种分析不仅涵盖了历史数据回溯，以洞察过去的市场动态和资产表现，更包括对未来市场趋势的预测。通过数据分析，金融机构能够更准确地评估风险、制定投资策略、优化产品定价，并实现客户关系管理的个性化。在数字化时代，数据分析已成为金融决策的核心，为从业者提供了在不确定性中寻求确定性的强大工具。
【其他】通过特朗普1.0关税政策冲击预测特朗普2.0对股市的影响
大田老师上课不是提到可以用之前特朗普1.0的时候那个关税政策做分析，然后来预测这一次的关税政策效应嘛，然后我就想用去上一次的数据做一个政策分析，请问有没有什么推荐的策略和数据呢？
更新时间：2025-04-16 09:47
2021-AI量化Meetup导览
导语
2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me
更新时间：2025-04-15 07:19
海龟策略自定义运行
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更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
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
更新时间：2025-04-15 07:19
序列窗口滚动
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：2025-04-15 07:19
82nd Meetup
82nd Meetup 直播答疑， 11月21日 19:00 B站直播解答
问题1:在已有策略中筛选：只要20日内出现过涨停的股，请问怎样能最简单用最少的代码来构建？
回答：预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态；往前取20日, 进行滚动求和m_sum(p, 20)>=3; 选出求和结果大于等于3的票.
[选择历史涨停票进行交易](https://bigquant.com/codesharev3/88e21207-a3b1-46b7-9f18-0d93f411b0d1)\n\n**问题2：请老师仔细讲解一下“
更新时间：2025-04-15 07:19
基于遗传算法挖掘股票因子
更新时间：2025-04-15 07:19
小市值策略
更新时间：2025-04-15 07:19
“标记买卖点”代码复习
问题
知识库的策略分析里面有个“标记买卖点”的代码，能不能请老师把这个代码讲解一下，方面以后分析其它策略的时候使用。链接在这里：标记买卖点
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视频
https://www.bilibili.com/video/BV1554y1f7Rf/
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/1f66fd8421044f2a9884c9f1d3614ce1](ht
更新时间：2025-04-15 07:19
回测引擎常用功能示例
更新时间：2025-04-15 07:19
华泰研报: XGboost实现有序回归
更新时间：2025-04-15 07:19
如何用收盘前10分钟或5分钟的数据代替收盘价以便买入
更新时间：2025-04-15 07:19
情绪周期中涨跌停数、最高板数等代码编写
问题
35th Meetup提到的情绪周期中最高板数，涨停家数，跌停家数，昨日涨停今日表现(赚钱效应)等具体代码的编写。
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视频
https://www.bilibili.com/video/BV1nT4y1q7Ut/
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/224aa4076333436ea5a570694376631a](https://bigquant.com/experimentshare/224aa40763334
更新时间：2025-04-15 07:19
LSTM+CNN深度学习预测股价
旧版声明
本文为旧版实现，仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75
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更新时间：2025-04-15 07:19
高频动量策略与主观超短交易
分享主题
高频动量策略与主观超短交易
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视频回放
https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/
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直播资料
/wiki/static/upload/70/70110d2a-6075-45b4-ad3c-618340dc720f.pdf
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更新时间：2025-04-15 07:19
指定交易日内收盘价的斜率计算
问题
laosha+如何计算前5-10个交易日收盘价的斜率。
思路
我们来基于斜率, 选出斜率最大的五支票来写一个策略:
[https://bigquant.com/codesharev2/884d4ae5-2ba0-40ad-9604-65672124cdbd](h
更新时间：2025-04-15 07:19
如何通过爬虫获取开盘啦app上面的数据？
问题
如何通过爬虫获取开盘啦app上面的数据？
视频
https://www.bilibili.com/video/BV13R4y1C7KQ/
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策略源码
https://bigquant.com/experimentshare/cb90e8e440bc47b9bbc9cb897e452af8
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更新时间：2025-04-15 07:19
大盘收益率相对于个股的收益率的3天内相关系数因子demo
更新时间：2025-04-15 07:19
如何构建筹码因子进行AI选股
更新
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新版数据平
更新时间：2025-04-15 07:19
数据分析及图形化实现代码
import dai
import bigcharts
import pandas as pd
from bigcharts import opts
market_cap = dai.query("""
SELECT date, instrument, total_market_cap
FROM cn_stock_valuation
WHERE date = '2023-12-07';
""").df()
# 定义你希望保留的数据范围的分位数，比如1%到99%
lower_quantile = market_cap['total_mar更新时间：2025-04-15 07:19
如何在可视化模块上用bigtrader?
问题
如何在可视化模块上用bigtrader?
视频
8月19日Meetup模板：以双均线为例
https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=4
策略源码
[https://bigquant.com/experimentshare/b2f44f26626a4d798d2dfecdb8e75d64](https://bigquant.com/experimentshare/b2f44f26626a4d798d2dfecd
更新时间：2025-04-15 07:19
如何利用stockranker开发做空策略？
问题
我试过用stockrank来标注做空股票和期货，（默认参数，回测做空的代码都写好）标注上加-，如-shift(close,-2)/shift(open,-1)或-shift(open,-1)/shift(open,-2)，随机生成几百甚至上千的策略回测所取得的效果普遍没有做多好，大多数情况甚至连正收益都达不到，而做多好多都轻松取得正收益，是算法的特性还是有其他窍门？
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Ny4y1E7KJ
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策略源
更新时间：2025-04-15 07:19
【平台使用】高阶技巧-获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务
简介
bigqunat强大的人工智能分析平台，提供了多元化的数据，方便的数据回测等，今天介绍bigqunat获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务。
编写策略
1.点击编写策略
2.点击新建立空白代码策略，我们命名为市场统计（点击回车键即可创建） \n ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=3fbdc215-a8f2-452f-9bd8-a938b06bb
更新时间：2025-04-11 10:18
【历史文档】高阶技巧-月度调仓_可视化编程示例
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：
https://bigquant.com/data/home
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
新版表达式算子：
<https://
更新时间：2025-03-23 10:14
【平台使用】atr_14 因子计算结果不一致
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from bigmodule import M
# <aistudiograph>
# @module(position="-314.7497329711914,-750", comment="""因子特征""")
m2 = M.input_features_dai.v30(
mode="""表达式""",
expr="""-- DAI SQL 算子/函数: https://bigquan更新时间：2025-03-21 01:38
金融交易中的人工智能技术：系统文献综述
文章摘要
金融市场的复杂性、非线性、非平稳性和时间变异性使其成为一个充满挑战的领域。随着技术的进步，AI技术在金融市场中的应用越来越广泛，尤其是在自动化交易、投资、保险和风险管理等领域。AI技术能够通过分析大量数据来提高金融服务的效率、安全性和个性化。然而，金融市场数据的质量、高频数据处理以及经济指数的动态性仍然是AI应用的主要挑战。
研究方法
研究者采用了系统文献综述（SLR）的方法，分为三个阶段：规划、执行和报告。研究问题（RQs）包括：
- RQ1：研究了哪些金融市场和资产类型？
- RQ2：采用了哪些交易分析方法（技术分析、基本面分析等）？
- RQ3：使用
更新时间：2025-03-05 09:24