股票交易

老策略链接如下，存在问题，希望老师更正：

https://bigquant.com/codesharev3/e987abb9-29af-4299-b8fb-2c2f581c1946

调仓逻辑：

实现每天买入10支，持有5天，每天滚动卖出5天前的那10支，每天买和卖。

买入，open，卖出close

在AI模板的基础上改

资金分5份，每天买1/5

具体而言：

第一天，买入10支，第二天，买入10支，第三天，买入10支，第四天，买入10支，第五天买入10支卖出第一天的10支，第六天买入10支卖出第二天的10支……

第五天开盘时，满仓了。第五天收盘时，第一天买进的

作业思路：地量出地价，寻求反转的机会。买入换手率最低的5只股票，持仓5天。

https://bigquant.com/codesharev3/146b942c-f869-4e93-b392-e18a29370c0c

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假设有两个策略，分别为策略1和策略2，现需要将两个策略组合在一起

交易模型问题1：策略1和策略2均各持有10只股票，策略1模型下单金额占总金额的0.6，策略2模型下单金额占总金额的0.4，共20只票，请问怎么写？

交易模型问题2：策略1持有20支，模型2持有10支，共30只，策略1模型下单金额占总金额的0.6，策略2模型下单金额占总金额的0.4，请问怎么写？

MFI资金流向指标

计算方式：

• 典型价格（TP）=当日最高价、最低价与收盘价的算术平均值；货币流量（MF）=典型价格（TP）*当日成交量；
• 如果当日MF＞昨日MF，则将当日的MF值视为正货币流量（PMF），将N日内的正货币流量加总代入公式5；
• 如果当日MF＜昨日MF，则将当日的MF值视为负货币流量（NMF），将N日内的负货币流量加总代入公式5；MFI = 100 -［100/(1＋PMF/NMF)］

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OBV能量潮

计算方式：

• 从上市第一天起，逐日累计每日上市股票总成交量若当日收盘价高于前一日收盘价，则当日OBV为前OBV加上本

https://bigquant.com/codesharev3/9e9ffa1e-d886-4a19-bf29-33eefad02000

如上是我写的交易策略，是希望选出来的股票每次都是按照总资金的十分之一进行购买股票，三天后进行卖出，我在仓位分配这个地方选了进行了调整也无法实现想要的需求，在交易策略地方也做了挑，不知道是那个模块出现了bug 还请老师帮忙指导一下。

![](/wiki/api/attachments.redirec

策略介绍

该策略是一个典型的事件策略，事件策略和选股策略是有本质上的区别的，事件策略的基本思想是，对于特定的股票，什么时候该买，什么时候该卖，本文介绍了一种基于MACD指标的事件策略

具体来说，MACD包括三个指标：

• MACD（平滑异同移动平均线）：MACD线是短期指数移动平均线（通常是12天EMA）与长期指数移动平均线（通常是26天EMA）之间的差值，反映了短期价格动量相对于长期价格动量的变化
• Signal（信号线）：信号线是MACD线的9天指数移动平均线（9天EMA），用于平滑MACD线的波动，信号线的交叉情况常用于生成买卖信号
• Histogram（差离值）：差离值

20210624 Meetup策略模板

https://bigquant.com/codesharev2/b67ebb2c-6812-44be-9dd9-0b06b3d3dfe2

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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

新版数据平

新版交易引擎

• 标注股票

https://bigquant.com/wiki/doc/label4-e9s0WuillY

• 新版交易引擎写交易策略

https://bigquant.com/wiki/doc/bigtrader-hftrade-3gG2rg4jBd

[https://bigquant.com/wiki/doc/5zue5rwl5byv5

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

问题

国泰君安alpha191中的count、regbeta、regresi三个函数怎么定义？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?p=2&share_source=copy_web

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策略源码

# 国泰君安 Count(a, n)，过去5天close_0 > close_1 的天数
conditions = where(close_0

【此文档为旧版】 相关新版文档参考：

https://bigquant.com/wiki/doc/ai-rq8QOC2fDb

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/16571b942a8a4a92a4914c15f65d0883

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本文内容已经过期，不再适合平台最新版本，请查看以下最新内容，作为参考资料学习。

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

2021年7月8日Meetup模板：

[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experimentshare/a

问题

如何利用60分钟K线来合成120分钟K线呢？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1d7tv/

策略源码

https://bigquant.com/experimentshare/4e081ef44d3246f48551c6eee74f629d

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问题

如何将回测模块设置成T+2开盘买入，T+3尾盘卖出（目前我们支持的是T+1买入）

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1bT411u71x?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/157e67091c1b4534b7ea1f0a4255a38b](https://bigquant.com/experi

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/33123b7750b44396ac091be46abfe217

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策略介绍

本策略基于日频双均线策略基础上，衍生至分钟频。涉及两条移动平均线——一条短期（快速）和一条长期（慢速）——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。

策略流程

1. 筛选条件：将5日平均收盘价作为短线，40日平均收盘价作为长线；短线上穿长线买入，长线下穿短线卖出。
2. 策略回测：开盘买卖，回测时间为2024-05-20 09:00:00至2024-05-28 15:00:00。

策略实现

输入特征模块

• 将5日均线作为短线，m_avg(close, 5) AS _mean_short；40日均线作为长线，`m_avg(close

一字涨停是指股票在当日开盘后一直处于涨停状态，即股价连续涨停，无法交易。一字涨停策略的目的是在股票出现一字涨停时，尽可能地捕捉到股票的上涨趋势，以获取更高的收益。在平台的预计算因子表中包含一字涨跌停字段line_price_limit，因此，本文将利用该字段对一字涨停策略进行一个简单的实现。

策略流程

1. 过滤ST、停牌、北交所股票
2. 根据line_price_limit字段筛选出一字涨停且成交金额amount>10000的股票
3. 令成交笔数deal_number为score，并按照降序排列，同时设置持仓票数为25，等位持仓
4. 调仓天数为3

提示

需要注意的

策略介绍

本策略主要讲解如何在策略中加入个股风控与大盘风控逻辑。

• 个股风控：个股价格低于某一价格时，但是不影响其他股票的买卖信号，也被称为止盈止损逻辑。
• 大盘风控：大盘上证指数最近表现比较差时，将仓内股票全部清空，当日不再交易。

本策略就是在平台的默认可视化线性模板策略的基础上进行修改的，就是一个简单的小市值策略

• 剔除上市小于1年的新股、剔除ST股票、按照市值排序
• 等权持股30只、持仓5个交易日

策略实现

1. 止盈止损

止盈止损的逻辑，其实就是判断仓内的每一只股票自买入以来的涨跌，这个涨跌如果大于一个临界值，或者小于一个临界值，我们就将它卖出

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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导语

本文主要分享一个基于Deep Q Network的对于个股的择时策略

算法简介

DQN与Q-Learning

本文主要使用的是Deep Q Network。DQN是强化学习的一种方法，结合了Q-learning和深度学习神经网络。

Q-learning是用一张表来记录各个状态下的各个行为的q值，它能记录的状态

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

第一次建仓：

按目标比例买入股票，各股票的目标比例相同【比例为A】。

建仓后，下一个调仓日：

1. 先卖出部分股票，
2. 对未卖出的仓内股票进行调仓，将之持仓占比固定回到目标比例A
3. 按目标比例买入新选择的股票。

其中的第二步也就是多退少补部分应该怎么实现呢?

我现在使用的context.order_target_percent函数偶尔会发生委托数量错误的报错显示，不论是赚的股票还是跌的股票都偶尔会出现委托数量错误的报错

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将过去20日收盘价（均值+2倍标准差）作为up_limit，（均值-2倍标准差）作为low_limit
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）
• 买卖规则：收盘价大于up_limit买入，收盘价小于low_limit卖出
• 数据表名：cn_stock_bar1d
• 回测时长：2020-1-1 至 今天
• 初始资金：500000
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=9ed9f90b-c353-4aff-b4bf-

交易引擎 M.bigtrader.v9 如何设置，涨停股票不能买入

目前发现涨停股票也可以买入，以及如何设置我在2:20时买入股票不要等很久才能成交，每次多笔，

当天卖出的股票，获取用户资金context.portfolio.cash，显示为未卖出之前的，导致不能当天买入足额其他股票，请问下如何设置

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import dai


df = dai.query("""
    SELECT date, close, volume, amount
    FROM cn_stock_bar1d
    WHERE instrument = '000002.SZ'
    AND date >= '2022-01-01' and date <= '2022-12-31';
""").df()

为什么会报ModuleNotFoundError: No module named 'MeteorClient'这种错误？