数据分析

https://bigquant.com/codesharev3/1c09d163-840f-46b9-aaec-29a3a99cda45

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1、请用自己的话解释什么是量化投资。

从历史数据总结规律，利用工具，从时序中提升胜率，从截面中提高赔率。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势:算力带来效率的几何倍提升，穷举法、演绎法得以高效准确的实现。

劣势:逻辑大于数据特征本身，先有假设后有推论，人大于机器。

量化投资是利用计算机技术，通过分析各种投资相关数据，做出交易决策并执行交易的行为。

优势：可以分析大量数据，分析速度快，能够根据既定策略执行，不受情绪影响；

缺点：策略写好以后不会自动灵活调整；获取稳定盈利策略难度大。

今日作业：

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1、请用自己的话解释什么是量化投资

答：

量化分几步

1 数据分析与挖掘：

• 分析挖掘价格信息 与 其他信息（ 比如 交易信息，基本面信息， 宏观信息等） 之间单维或者多维的关系。
• 关系可能是线性的，非线性的，时间序列的，横截面的等。
• 关系的具体化可以是指标(macd, rsi, art等)，因子(小市值，高股息等)，机器学习模型(lightgbm，stockranker等)，深度学习模型(deepseek交易员等)，多智能体(TradingAgent等)。

2 交易策略建立以及回测：

• 根据挖掘的关系，建立交易策略。

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

答：我觉得，就好像是用一套具体的的数学公式来代替人去选股票，个人的话通常是凭感觉决定买不买。而量化投资就像是给投资做了一套标准化的步骤流程，用很多数据，然后把这些数据输入到一个模型里。这个模型会像根据设定好的规则，做出买卖决策。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

答：我觉得这种方法的优点是减少了人的情绪干扰，比如贪婪或者恐惧，因为它是严格按照模型的规则来操作的。不过，为模型是人设计的，如果市场情况发生巨大变化，模型可能就不灵了。

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请问我m7的sql里的窗口函数，为什么改变窗口大小，算出来的数是一样的

https://bigquant.com/codesharev3/87d33db3-7d76-4ba8-8b8f-e51e3ccf1aff

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影响策略效果的因子有很多，每个人所选择的因子也各有不同，选取因子后，如何分析数据，找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分，本文介绍，如何简化数据分析的工作：数据标准化处理

举例说明：

当天收益因子：5000支票，可能会有1000+个不同的值，如：1.01%，1.02%, -0.1%,-0.2%….，实际上收益值1.01%,1.02%对于策略数据分析来说，理论上无本质区别，固1.01%、1.02%这类数值接近的值，需要把它标准化为同一个值，就可以大大提升数据分析上的效率

数据标准化处理方法：

1、可以按天为维度，把因子的值，按数

select date, instrument, name, roic_lf, roic_mrq from 
cn_stock_prefactors
where is_hs300
and date = '2025-05-15'
order by roic_lf desc limit 20;

历史数据向前取的天数取值不同，比如100/200/500/600时，策略的收益都不一样？这是什么原因？\n这个参数到底有什么影响，比如下面策略，我只是算一下250天中涨停的天数，实际上都没有用到天数，但是历史数据向前取的天数取值不同，策略的收益却不同，

当我注释掉计算涨停天数的代码，就不会影响到策略收益

太奇怪了\n

[https://bigquant.com/codesharev3/92fcd019-ffeb-4206-ad65-af95caf3f183](https://bigquant.com/codesharev3/92fcd019-ffeb-4206-ad65-af95caf3

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？

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/9aa6342b-2c67-4417-afea-0d5874e5d340

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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

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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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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问题

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

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Q44y1N7nJ/

策略相关

A：WAP价格回测功能

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“

{{membership}}

https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0

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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

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

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/ccb0fdad-c4da-424e-ace1-dd57ace94cec

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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

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

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

新版数据平

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新版数据平

2021年3月25日Meetup策略：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/563c042349504bbbb359118345b65480

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