我看了最近的交易记录，也没啥变化。

https://bigquant.com/codeshare/7d61d0a4-468a-4472-b189-c4cc73c80b28

老版本的trade复制到big trade里 这句话一直报错，请问要怎么修改

ranker_prediction = context.ranker_prediction[(

    context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d'))&(context.ranker_prediction.score>=0.4)\]

\

• \

  AttributeError: 'StrategyContext' object has no attribute 'ranke

没有数据不能买入，为什么没有卖出

如题。我的策略使用了这系列因子中若干关于订单大小的因子。

在今天因子任务运行的时间（17：37），这系列因子的值是空的

在我的前两个模拟交易运行时（18：30左右），仍然是空的

直到我的第三个模拟交易运行（18：49），才成功获取到了这一系列因子的值

（我的三个模拟交易任务每一个都依赖前一个，为了让运行时间错开）

我的模拟交易任务甚至勾上了全部标签。按理来说，应该在运行任务时，平台的因子已经全计算完了。

实际上这一现象我已经观察到很多次了，不过平常在因子任务的时候获取不到，在模拟交易运行的时候就获取到了，我感觉问题不大就没有反馈。今天格外的严重。这应该是个b

因子组合

• 为什么因子IC、IR好，SR表现变差？
• 为什么SR好的因子组合后SR变差？如何提升因子组合表现？

SMA计算

• 如何以同花顺、通达信的计算方式在bigquant计算SMA指标？

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![](/wiki/api/attachments.redirect?id=151a5956-b72c-4b0b-ba0c-9a0d9ea9f8b4

备注：本策略含有未开放的数据，故克隆之后无法运行。

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https://bigquant.com/codeshare/b6e80d6b-f5e0-4778-97cf-77fcadb7b488

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https://bigquant.com/codeshare/ffad41f4-0b34-4997-9702-5b7753950675

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在大宽看了不少策略，有一个关于具体使用当天还是前一天数据的问题

比如B站视频中的稳健深小策略

#==================== 数据准备

today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')

time = data.current_dt

# 根据权重计算排序得分

today_data['总市值_score'] = today_data['总市值'].rank(ascending=True)

today_data['流通市值_score'] = today_data['流通市值'].rank(ascending

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

如何把次日开盘数据加入策略？比如竞价金额，竞价成交量。开盘涨幅。

新手想问一下在trade运行中，这个错误是什么意思，需要在什么地方改正

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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

请问：

比如，我开发一个策略，回测两年时间，前一年的表现很好，后一年的表现很差，那么该如何优化让策略长期表现一致呢？

谢谢

策略源码

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https://bigquant.com/codeshare/41bf4005-7f89-45a6-921e-51b1dcc771d9

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导语

大家在使用平台过程中常常会遇到一些问题，有些问题出现频率很高，这里，小编为大家进行了整理， 包含“数据”、“策略开发”、“模拟实盘”、“订阅”等多类问题 ，大家在遇到问题后可以先尝试在本贴中寻找答案，希望可以帮助大家第一时间解决心中的疑惑。

数据问题

BigQuant平台提供哪些数据?

答： 平台支持包括 沪深A股、期货、场内基金、期权数据、宏观经济数据、部分港股、美股 等丰富的数据，详细内容均在 “数据” 板块中列出，大家可以直接前往文档板块查

量化投资策略的开发是一个较为复杂的过程，每个子过程之间都有着紧密的联系。总体而言，主要包含以下几个流程：

①数据的准备与预处理

②量化投资策略的构建

③策略的回溯测试

④策略的优化

本部分将对以上4个部分进行讲解。

量协的统计套利策略小组成立快一个月了，这一个月来小组成员的主要活动内容就是进行大量paper的阅读与分享。和其他策略类型不同，统计套利或是配对交易本身涉及统计学、随机过程的理论和方法比较多，所以学术界可以参考的paper也较为丰富成体系。

我们这次主要阅读的是[Statistical Arbitrage Pairs Trading Strategies：Review and Outlook](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.econstor.eu/dspace/bitstream/10419/116783/1/833997289.pd

一、 极端行情、市价单和CTA策略

CTA策略的核心是趋势投机，将职业交易的右侧交易行为加入资金管理和风险控制规范化为系统性交易，进行技术化为程序化交易。关键思想是小亏大赚，截断亏损，让利润奔跑。

由于高度依赖于趋势，CTA策略的实盘下单算法是影响成败的关键。当趋势来临时，为了紧跟趋势的节奏，在模型发出交易信号，必须追求第一时间的成交，否则收益大受影响，甚至策略失效。

不考虑行情和硬件等因素，算法层面最为有效的方式是设置市价单，以一定的滑点为代价，获取优势持仓。下面讲解下单算法的几个关键问题。

1、为什么不用限价单

趋势投机策略存在天然的“逆选择”问题。如果设置了可承受滑点的

介绍如何对股票日线进行回测。

对应模块是Trade

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Learning the Dynamics of Technical Trading Strategies

作者：Murphy N. J., Gebbie T. J.

出处：Quantitative Finance, 2021-03

摘要

本文使用了一种基于对抗型专家的在线学习算法来学习，使财富最大化的零成本组合交易策略所需的最佳参数。该学习算法用于确定大量技术交易策略的动态，这些技术交易策略可以通过历史回测，并从约翰内斯堡证券交易所每日和日内数据执行的基础交易策略集合中形成一个聚合的投资组合交易策略。本文一个关键的贡献是：在每日取样和日内时间尺度上，使用一个新的假设检验来测

摘要

市场是一座黑暗森林，每个交易者都小心翼翼。备受大家关注的“聪明钱”（Smart Money），更是难觅踪影。在本篇报告中，我们尝试解答如下问题：能否从分钟行情数据中，发现“聪明钱”行动的蛛丝马迹？

我们首先利用聪明度指标S，从分钟数据中筛选出属于“聪明钱”的交易。在此基础上，我们构造了聪明钱情绪因子Q，该因子实际上反映了聪明钱参与交易的相对价位。因子Q的值越大，表明聪明钱的交易越倾向于出现在价格较高处，这是逢高出货的表现，反映其悲观态度；因子Q的值越小，则表明聪明钱的交易多出现在价格较低处，这是逢低吸筹的表现，反映其乐观情绪。

根据情绪因子Q对所有A股进行排序并等分五组，多空

摘要

在股票市场中，动量效应和反转效应是一对普遍存在的现象，大量学术文献对主要国家和地区的股票市场实证研究中均证实了其有效性。在AA股市场中，总体上反转效应更为明显。然而遗憾的是，传统反转因子的表现却差强人意，甚至一度失效。

从个股角度来看，由于部分股票在月度频率上呈现的是动量效应，正是这些动量效应的存在，削弱了传统反转因子的效果。

因此，如何有效识别个股的动量效应，并将其因子值加以翻转，使其成为名副其实的反转因子，是改进传统反转因子表现的重要途径之一。

Moskowitz（2021）论述了当人们抛一枚硬币时，如果上次抛出了正面，人们倾向于猜测下次会是反面，这是因为人们对抛硬币这

问题

运行资源充足，但总是自动重启，100%复现

https://bigquant.com/experimentshare/721a8a757c1941e3b06b628c35279ce3

解答

可能是训练集数据存在异常值导致的，对数据进行预处理，可以参考以下策略

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策略

[https://bigquant.com/experimentshare/596e737dfe9b423095685612871eed

问题

如何在共享模块里创建一个可以在不同策略里复用的模块？

参考教程

自定义模块

https://bigquant.com/wiki/doc/mokuai-Y90CaC2tW3

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1CP4y1f7SC?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=1.1](https://www.bilibili.com/video/BV1CP4y1f7SC?spm_id_from=333.999.0.0&vd_s

问题

问题描述

我是参考这个帖子进行修改的：交易策略如何调整买卖时间 13。为什么会提示这个buy_price没有被定义？想请教老师帮忙看看？

问题策略

https://bigquant.com/experimentshare/45762d8fb4934bd3b579755d45357613

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