BigQuant量化交易开发平台是专为量化投资和交易设计的综合软件平台。提供一系列量化开发工具和服务，使交易者和投资者能够开发、测试、优化和执行复杂的量化交易策略。（文末附开发资源汇总）

基本概念

量化开发平台通常包括数据分析、策略开发、回测、风险管理和自动化交易功能。它们为量化交易者提供了一个集成环境，用于构建和实施基于数学和统计模型的交易策略。

核心功能

量化交易是利用数学模型和算法交易的方法，依赖于精确的数学模型和计算机算法来分析市场数据，并在合适的时机进行买卖。

对于散户来说可以通过自动化量化分析及交易减少人为情绪对交易决策的影响。

通过BigQuant量化平台系统可以分析大量历史市场数据，提升投资抉择效率，还可以使用多种组合量化因子降低投资风险。

散户在选择量化交易平台时，需要考虑选择知名度高、安全性好的平台，以确保平台的声誉和可靠性。

同时，平台

在这个数据驱动的时代，量化交易不仅是金融领域的革命，更是智慧投资的未来。

通过精确的数学模型和强大的算法，洞察市场动态，捕捉那些传统交易方法难以觉察的盈利机会。

量化交易赚钱的核心包括以下要点：

1 市场分析与策略开发

量化交易的核心在于市场分析和策略开发。这包括使用历史数据来测试和验证交易策略的有效性。

例如，通过回溯测试（backtesting），交易员可以评估一个策略在过去市场条件下的表现。

这种方

量化交易软件是一种专门设计用于执行量化交易策略的软件工具，广泛应用于金融市场。这种软件使投资者能够运用数学和统计方法，自动化地进行交易决策和执行。（tips：文末含所有量化交易软件平台入口及核心工具）

概念

量化交易软件基于预设的算法和模型，进行市场分析、决策制定和交易执行。它通常包括数据分析、模型构建、回测、风险管理和自动化交易等功能。量化交易的核心是将投资策略数学化，使交易过程标准化和

机器学习是当今几乎每个行业的需求。医药、交通、医疗保健、广告和金融技术等行业非常依赖机器学习。谈到金融技术领域，算法交易实践对于机器学习算法非常有效。有各种资源可用于学习机器学习交易，通过本文可以让您可以访问学习机器学习交易的免费资源。

电子书

《如何使用机器学习进行交易》 由量子

这本电子书包含所有信息，从解释人工神经网络的基础知识和工作原理，到演示用 Python 实现股票价格预测的代码。

![{w:100}](/wiki/api/attachment

前言

算法交易起源于上世纪中叶的配对交易

历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。

配对交易逐渐成熟，发展成后来的算法交易。随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用，同时也带来了非常可观的盈利。原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员，后来逐渐成为如大卫·肖、詹姆斯·西蒙斯这类明星基金经理手下的精英，算法交易的“黑盒子”便由此诞生。

随着计算机的广泛普及，华尔街各大

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考,新版请移步至以下几个链接。

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

预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

[https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX](https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLS

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

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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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新版数据平台

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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

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新版数据平

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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

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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](https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecd

作者：chenao1106

导语

本次分享内容：拿⼀个策略案例，介绍盘中买卖量化如何实现，收益变化如何？

我们平时看到的策略，买卖时间点基本上是开盘、收盘这两个时间点，但经数据分析按年维度看，⼤盘即使在上涨情况，开盘买第⼆天收盘卖，胜率达不到50%，通过近5年数据分析，⼤盘如果全年持平情况，胜率约48%。全年按250个交易⽇计算，持仓2天的超短线，会有125轮交易。按48%的胜率，即胜率60次，亏损65次，做短线的朋友⼀般会选择波动相对⼤点的股票去做，持仓2天平均盈亏的幅度按4%计算，按开盘买、第⼆天收盘卖，这个买卖时机的因素会导致全年亏损预计为（65-60）*4%=20%。我们

概览

• 时间序列和平稳性研究
• 配对交易研究
• 数据货币期货配对交易研究

(持续更新中)

时间序列数据

时间序列数据是单一变量按时间的先后次序产生的数据，是投资研究中最常见的一类数据。

如下为数字货币合约ETHUSDT的分钟行情数据，这是一个典型的时间序列数据

import dai

df = dai.query("""
SELECT close FROM cc_binance_future_um_bar1m
WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' AND instrument = 'E

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易，以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

/wiki/static/upload/31/315c1087-6d07-491a-90ef-43e717997077.mp4

从这里开始

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关键概念

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https://bigquant.com/codeshare/4b05b2aa-5dbd-49b2-b88d-331a625ccc07

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https://bigquant.com/codeshare/1ed3fa07-c733-47fd-8fbc-4e441ed37672

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研报：

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LLT低延迟趋势线择时交易模型研究

https://bigquant.com/codeshare/38ef8568-518b-4756-98f0-8dd8722d01e5

LLT低延迟趋势线择时交易

[https://bigquant.com/codeshare/942d320a-c17f-4061-9e56-d24e3a0ac472](https://bigquant.com/

摘要

传统移动平均线(MA)的缺点

移动平均线(MA)是技术分析中常用的一类趋势跟踪指标，其可以在 一定程度上刻画股票价格或指数的变动方向。MA 的计算天数越多，平滑 性越好，但时滞带来的延迟影响也越严重。因此，在使用 MA 指标进行趋 势跟踪时，容易出现“跟不紧”甚至“跟不上”的情况。平滑性和延迟性 在 MA 指标中成为了不可避免的矛盾，这就促使我们去寻找化解这一矛盾 的工具和方法。

低延迟趋势线(LLT)的构造

与 MA 类似的均线指标还有 EMA，其本质是在计算中对靠近计算日的 价格赋予更大的权重。EMA 指标的计算方式在信号处理理论中恰好对应着 一类一阶低

摘要

不论是在国内还是在海外，对于知情交易者的追踪向来是投资者关心的话题。在“琢璞”系列的第二篇中，我们详细介绍了用PIN方法来衡量市场中知情交易者存在的可能性（或者“指令流毒性”）。但是PIN方法存在的缺点也很明显，模型复杂，对算力和数据的要求高。2012年，原作者改进了对于知情交易者衡量的方式，提出了VPIN的衡量方法，该方法牺牲了一些准确性，但是却极大地提升了模型在实际应用中的可操作性。本期琢璞我们推荐David, E. , López de Prado Marcos M, & Maureen, O. 的《Flow toxicity and liquid

问题

模拟交易如何加载上传的数据

运行的代码：

code_hot_rank2 = pd.read_csv('code_hot_rank2.csv')

<FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'code_hot_rank2.csv'>

\

解答

https://bigquant.com/wiki/doc/shuju-KcZmfZ1ZVg

你好，需要把策略用到的数据放到userlib文件夹下面，然后再提交到模拟交易。看一下模型固化的例子，模型文件需要绝对路径，data = pd.read

回顾

交易性择时系列报告

系列之十三《基于条件随机场的周频择时策略》 2018-04-03 系列之十二《虚拟遗憾最小化应用于量化择时与交易》 2017-07-06 系列之十一《广发TD线：在趋势中把握波段》 2017-07-03 系列之十《广发TD幅度膨胀指标：在动量中寻找突破》 2017-04-20 系列之九《利用均线间距变化提前预判趋势》 2017-03-14 系列之八《指数高阶矩择时策略》 2015-05-20 系列之七《基于加权傅里叶变换的长期趋势预测》 2014-08-28 系列之六《探寻抛物线逼近下的创业板拐点》 2014-07-11 系列之五《从希尔伯特变换到波浪理论择

STOCHRSI 指标理解

• 这几天帮一个朋友解决一个关于指标的问题，这个指标就是 STOCHRSI 。在网上查了很多资料，中文的真是甚少。而且仅有的也不是讲的很清楚。对于我这样的 交易小白，简直是天书。 不过只要研究多少会有点收获的，下面分享下经验，需要用这个的朋友可以借鉴。

在网上找到了一些 关于这个指标的计算公式。

/*
LC := REF(CLOSE,1); //REF(C,1) 上一周期的收盘价
RSI:=SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N,1) *100;
％K:     MA(RSI-LLV(RS

机器学习可以帮助我们进行预测和决策。可以用历史数据训练机器学习模型，来预测某个资产未来的收益率，或者是波动率（风险），然后基于模型预测来进行交易。

比如，在选股策略中，我们可以把股票的量价数据、财报数据、新闻数据等作为输入，让模型预测股票未来收益率，接下来做多预期收益率高的股票，做空预期收益率低的股票。

所以，用机器学习方法的优势，就是处理数据，从数据中获得规律的能力比传统方法要强大。

更多关于机器学习在量化投资中的应用，9月8日18:00，非凸科技的联合创始人&CTO李佐凡为同学们做深入讲解，欢迎准时参加哦@复旦

相关链接：<https://mp.weixin.qq.com/s/Ym