特别注意：本策略在编写和优化时基于当时的未更新的财务因子字段，目前该数据和字段经过了更新和错误修正。故目前利用本策略的代码尽管可以运行，但回测结果与文中的差异很大，效果大不如从前，以目前的数据回测结果为准，深表歉意。但本文介绍的策略编写思路和参数优化过程仍然值得学习，读者可以参考该思路进行策略编写。

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1.市场观察和机会发现

在量化交易中，基本面是至关重要的一部分。它能提供关于公司财务状况、行业前景等关键信息，帮助量化投资者确定交易标的的内在价值，为量化模型提供基础数据和逻辑依据，使模型能更精准地筛选股票，把握市场趋势，降低投资风险并提高交易策略的有效性。基本面的指标因子较多

在全球贵金属市场日均交易量突破 5000 亿美元的背景下，金融科技企业对贵金属实时报价 API、贵金属高频报价 API、贵金属行情 API 的需求呈现爆发式增长。根据行业调研数据，82% 的量化交易团队将贵金属报价数据的实时性与准确性视为策略成功的关键因素 —— 其中数据延迟直接影响套利空间，而报价字段的完整性决定了模型训练的质量。与此同时，中小企业对 API 的成本敏感型特征显著，67% 的开发者优先选择提供免费套餐的服务，以平衡技术投入与业务试错成本。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=f2dc10b3-cc83-4e8d-9e37-da634

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

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

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

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

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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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

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

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

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：7月25日（周四）19:00 回放视频请访问宽客学院-双周答疑-78thMeetup

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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/d70de3d2c4794547ad3b4eadb5058

高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境打包好，做到开箱即用， 文末有获取方式，欢迎大家下载自己动手继续学习和研究。

先看我们最终的模型结果，在训练集和测试集上的表现：

下面开始探索数据。

交易时间

以本文要研究的螺纹钢（RB）为例， 与股票不同，期货不仅在工作日白天交易，很多品种还有夜盘， 每个交易日就是从夜盘开始计算的。

行

什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派，对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域，但由于它的通俗易用，均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线（MA）。移动平均线是个什么概念？即通过等权或指数加权的方式，计算一段时期内的平均价格，是将某一段时间的收盘价之和除以该周期。 比如，日线MA5的意思就是说，5天内的收盘价除以5。

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=be71ecb6-a01a-4a99-9a9e-

在量化交易领域，iTick 报价 API凭借其多市场覆盖与高性能特性，成为策略开发者的核心基础设施。其外汇 API支持全球主流货币对（如 EURUSD、USDJPY）的实时行情推送，提供 Tick 级 Bid/Ask 深度数据与波动率指标；股票 API则覆盖 A 股、港股及美股市场，包含 Level-2 逐笔成交和十档盘口信息。通过统一的 RESTful 接口，开发者可免费获取标准化 OHLCV 数据，实现外汇、股票等多资产策略的快速开发。iTick 的免费报价 API不仅支持历史数据回溯（最长 15 年日线级），还提供实时数据流用于策略验证，特别适合 RSI

在量化交易领域，iTick 报价 API凭借其强大的多市场覆盖能力，已成为专业交易员的首选数据解决方案。其外汇 API支持全球主要货币对（如 EURUSD、GBPUSD）的毫秒级行情推送，包含 Bid/Ask 深度报价和实时波动率数据；股票 API则覆盖 A 股、港股及美股市场，提供 Level-2 逐笔成交和十档盘口信息。通过统一的 RESTful 接口，开发者可轻松获取标准化的 OHLCV 数据，实现外汇、股票等多资产策略的无缝适配。凭借高频低延迟特性，iTick API 特别适合日内交易策略开发，其历史数据回溯功能支持长达 15 年的日线级数据下载，为策略回测提供

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

IContext API 文档

IContext 接口类定义了 BigQuant AI 量化平台回测与交易引擎 bigtrader 策略 context 的抽象方法。StrategyContext 会继承 IContext，并实现具体的回测/实盘环境下的 context。 用户在编写策略时，handle_data 函数的第一个参数即为 IContext 类型对象，可以通过该对象访问平台提供的数据和交易接口。

1. 基本属性 (Basic Properties)

instruments

@property
def instr

基本面分析简介

我们先来看一个量化交易策略在本平台的回测曲线和回测数据，该策略在三年期的年化收益率是24.84%，最大回撤为42个点（在2024年初出现严重回撤）。总体来说，这个策略总体是一个正收益系统的策略，但在某些时间阶段出现了大幅波动甚至严重回撤现象。

2023年底和2024年初基本面选股策略结果出现回撤是多种因素综合作用的结果。这些因素相互影响，使得基本面选股在这一时期面临一定的挑战。那么基本面选股究竟是什么呢？本文将简要

如何在AIStudio3.0环境中写出以下因子

-- 统计30天内主力流入占比大于12%的天数

-- 总资产报酬率roa要大于5

-- 5天的收益率/20天的收益率

-- 最近5日的成交额排名

-- 平均10天的换手率

-- 统计30天内主力流入占比大于12%的天数

-- 现金流量

-- 当日收盘价破 56天最高价（创新高）

-- 10天的sma线/30天的sma线

-- SAR抛物线指标

-- 10天的波动率/60天的波动率

-- CCI14天的指标

-- 3天收益率的 排名

-- 判断 当日的资金流入净额>昨日资金流入净额

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Bigquant平台提供了较丰富的基础数据以及量化能力的封装，大大简化的量化研究的门槛，但对于较多新手来说，看平台文档学会量化策略研究依旧会耗时耗力，我这边针对新手从了解量化→量化策略研究→量化在实操中的应用角度，整理了一些视频+配套源码，有兴趣的朋友，可详见链接观看，https://note.youdao.com/s/RlfuJuCB

资料内容主要包括：AI策略编写、非AI策略编写、大盘数据分析等

如：下面这个策略就是非AI策略编写，接合大盘、板块、个股当前的市场特性，自定义选股逻辑。

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

最好更细粒度的， 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。