量化交易

MeetUP直播答疑 时间：7月25日（周四）19:00

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一、量化入门及学习

1. 如何能用来选股，能否教一些用法，软件怎样用？
2. 应该如何学习？
3. 众多策略如何选择？
4. 如何得知量化策略未来不会变得糟糕？

量化入门及平台使用：[谁都可以学的量化基础【直播】](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+training00+2024-06-19/courseware/d70de3d2c4794547ad3b4eadb5058a5a/b19cbcf93ce64c0591bb58aecec6c

一、策略概述

1.1 背景介绍

行业轮动策略是一种量化交易策略，旨在通过在不同行业之间进行资金分配，捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。与单纯持有某个行业或个股相比，行业轮动策略通过分散投资风险，提高了组合的抗风险能力，并且能够在不同的市场环境中寻找最佳的投资机会。

1.2 研究目的

本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来，策略链接为：<https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0I

量化交易中，多因子合成是针对因子收益率的合成还是对于因子暴露值的合成？

MeetUP直播答疑 时间：6月27日（周四）19:00

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问题列表

问题1：请问现在量化交易领域中业界和学术界关注的重点问题有何异同？

答：点击此处查看

问题2：在交易引擎中，我想添加新股买入附加限制，例如仓内同行业票数小于等于2

答：[点击此处查看](https://bigquant.com/wiki/doc/5lqk5pit5byv5poo5lit5aac5l2v5re75yqg5

大家每人自定义一个策略，要求：

• 股票选股策略（不是事件策略或者买入并持有策略）
• 使用线性模板或者AI模板
• 初始资金100万
• 回测时间：2023-01-01至2024-06-19
• 不可以使用未来函数
• 其余策略设置不做任何要求

大家只要提交作业，就奖励300宽币。之后我们以夏普比率作为标准，前5名奖励宽币

• 第一名：2000宽币
• 第二名：1000宽币
• 第三名：800宽币
• 第四名：500宽币
• 第五名：300宽币

请大家完成作业后，在本文的评论区提交，作业提交截止时间为：6月23日（周日）晚10点

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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

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在

欢迎有相关经验的大牛来一起打拼！！！

美国湾区自营量化团队，规模小但是能量大，已经有很多成功的算法策略在运转。现在因为公司发展越来越快容量越来越大，急需一位高频执行系统工程师加入，高薪高奖。有兴趣的朋友快来联系啦！简历直接email HR 邮箱：kwandering1225@gmail.com。非诚勿扰，谢谢🙏

\n公司简介：

我们是一支位于美国湾区的自营量化交易团队，专注于运用人工智能技术优化交易策略。尽管我们的团队目前只有5人，但我们的日交易量已达到Billion美元级别, 在各大平台都是前五的做市商

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

量化投资模型只是一种工具、一种方法、一种手段，能实现成熟而有效的投资理念，需要不断根据投资理念的变化、市场状况的变化而进行修正、改善和优化，换而言之，有效的模型建立在适应市场环境的有效

学习量化也有一段时间了，BigQuant平台与知乎可以说是我的主要学习战场了，一直在跟着BigQuant学院那个《AI量化训练营》学习，再从从知乎中寻找优秀文章进行补充，最终在平台进行实践，我觉的这样效率很高，我整理了知乎量化交易话题，及程序化交易、宽客、多因子模型等子话题中的精华帖，筛选了高赞的文章及回复，分享给大家，希望大家可以多多交流。

什么是量化交易？

度娘官方版 — 理论这么说

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策 。（注：文末含所有量化核心工具）

简介版 — 职场上的量化交易

量化交易主要是根据纯粹的数

什么是时间序列和时间序列分析

时间序列是随时间推移的一系列观察结果，用于所描述现象随时间变化的情况。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。比如以下都是时间序列数据的例子“

• 过去 5 年的每日股价
• 过去 90 天的 1 分钟股价数据
• 一家公司过去 10 年的季度收入
• 一家汽车制造商过去 3 年的月度汽车销量
• 一个州过去 50 年的年失业率

来到时间序列分析，它只是意味着识别那些有助于分析时间序列数据的方法。

由于预测股票市场的未来股票价格对投资者至关重要，时间序列及其相关概念具有组织数据以进行准确预测的卓越品质。在本文中，让我们阅读时间序

AI量化指标的选择和排序取决于特定的投资策略、市场条件和数据可用性。

以下是30个常见的AI量化指标，按照一般在量化分析中的重要性排序：

1. 收益率（Return）
2. 夏普比率（Sharpe Ratio）
3. [波动率](https://bigquant.com/wiki/doc/5roi5y

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

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

为什么要构建一个明日涨跌停状态因子？

构建明日涨跌停状态因子的目的是为了提升投资决策的效率和准确性，帮助投资者优化交易策略、管理风险、识别套利机会。此外，通过对涨跌停现象的研究，可以深入了解市场行为，为政策制定和市场监管提供有价值的参考。

如何构建？

要成功构建一个明日涨跌停状态因子，我们需要使用BigQuant数据平台中量化因子分类内股票因子中的cn_stock_prefactors（预计算因子的数据表)。根据需要构建因子的要求，我们需要使用收盘涨跌停状态: 1-跌停, 2-非涨跌停, 3-涨停, SQL 算子: cn_stock_status.price_limit_

MeetUP直播答疑 时间：6月6日（周四）19:00 视频回放地址：点击此处查看

1、如何通过盘口数据做量化？

• 答：盘口数据需要用到L2高频数据，目前我们平台该数据暂未向个人用户开放。之前万笑宇老师有一场直播：《[基于基于咸亨国际的盘口数据，做量化分析》](h

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

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

问题

有什么方法或因子可以描述股价在高位或低位？

视频

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

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788](https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d33

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

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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AI量化重要指标包括：

ADX（平均方向性指数）；布林带（Bollinger Bands，简称BBANDS）；MACD（Moving Average Convergence Divergence）；

CCI（商品渠道指数）；阿隆上行（Aroon Up）和阿隆下行（Aroon Down）；ATR指标；指数移动平均值；MFI；MOM；

OBV；RSI；SAR；简单移动平均值；STOCH (KDJ) ；TRIX；WILLR；加权移动平均值；

AI量化选股利用AI的强大数据处理和分析能力，旨在寻找那些被市场低估但具有增长潜力的投资机会。

[BigQuant](https://bigquant

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成：

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](http