# 回测引擎:每日数据处理函数,每天执行一次
def m19_handle_data_bigquant_run(context, data):
#...
# 2. 生成卖出订单
print(f'{today} before cash:{context.portfolio.cash}')
if cash_for_sell > 0:
for instrument in sell_instruments:
res = context.order_target(context.symbol
更新时间:2024-09-19 06:51
站在模拟盘角度考虑,假设今天还未开盘时,我挑选了N只股票,以股票A为例,我自己评估了股票A今天可能会达到的价格假设为10元,当股票A早上集合竞价结束开盘价高于10元,直接挂单开盘价买,否则直接挂单10元,盘中如果达到了这个10元价格就直接买入了,然后我再评估A股票的卖出价格为11元,如果在接下来的某一天,在中午收盘的时候价格低于11元了就直接挂当前价格卖掉了,这个是站在模拟盘的角度,我有一个标杆就是这个买入的10元和卖出的11元,与之做对比的是A股票当天盘中的实时变化价格,这种要依据盘中实时变化价格的模拟盘应该如何创建呢
更新时间:2024-09-18 03:35
更新时间:2024-08-27 06:18
大类资产配置策略(Asset Allocation Strategy)是投资管理中一种基于投资组合理论的策略,其主要目的是通过在不同类型的资产之间分配投资来优化风险与回报的比例。这些资产类别通常包括股票、债券、现金及现金等价物、不动产、大宗商品以及其他替代投资品种。资产配置的目标是利用不同资产类别间的非完全相关性来降低整体投资组合的波动性和风险,同时寻求合理的回报。
大类资产配置策略的盈利逻辑主要基于以下几点:
更新时间:2024-08-22 03:39
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-
更新时间:2024-08-22 02:54
该策略是一个TALIB指标选股策略
买入条件是(1)今日开盘价大于昨日收盘价;(2)5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票
买入后,如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线,则次日卖出。
更新时间:2024-08-22 02:28
更新时间:2024-08-21 09:24
我的策略是:V起来后,V的左肩膀突破了 V的右肩膀时买入(右肩距离V的低点需要>=3.5个点),止盈止损都是0.7个点,最后出来的结果很差,呜呜呜
[https://bigquant.com/codesharev3/1bba9ec1-eabe-4147-9504-d8c5ce032426](https://bigquant.com/codesharev3/1bba9ec1-eabe-414
更新时间:2024-08-01 10:20
更新时间:2024-07-29 03:08
针对交易策略,实现持有三天后卖出,这里的options用法看了文档还是没太理解,参考了bigtrade里面的文档还是没找到问题所在,还请老师帮忙指导一下如何实现股票持有三天后卖出,每天有票就买入。
https://bigquant.com/codesharev3/439d574c-821e-402c-a875-6ec13db3aeae
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更新时间:2024-07-24 02:25
交易策略中实际执行的程序中执行的交易与回测系统中交易出现了偏差,请问一下老师,这种情况如何调节,还是应该在4月25日买入比较合适,可回测中显示为4月26日交易
[https://bigquant.com/codesharev3/2a91e633-3106-413f-916a-4d8f18c4d7b9](https://bigquant.com/codesharev3/2a91e633-3106-413f-916a-4d8f18c4
更新时间:2024-07-24 02:21
positions = context.get_account_positions()
for code, position in positions.items():
print(code,position.last_sale_date, context.trading_calendar.session_distance(position.last_sale_date, data.current_dt))
\
更新时间:2024-06-29 00:03
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
更新时间:2024-06-28 03:55
MeetUP直播答疑 时间:6月27日(周四)19:00
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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
更新时间:2024-06-26 09:50
老师好,自建了一个因子,自己的因子提取完成,但是平台的几个因子提取过程出现了
You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat的问题
请老师指正。
https://bigquant.com/codeshare/c1aa3ebd-a619-4cd6-9efa-dddd77c837be
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更新时间:2024-06-19 16:04
HFTrade是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的高频量化交易策略编写、回测分析、模拟测试和实盘交易的工具。
股票、基金、期货,可转债,未来会支持期权、债券、两融
日线、分钟、Tick、逐笔
名称 | 说明 |
---|---|
initialize | 策略初始化函数,只触发一次。可以在该函数中初始化一些变量,如读取配置等 |
before_trading | 策略盘前交易函数,每日盘前触发一次。可以在该函数中一些启动前的准备,如订阅行 |
更新时间:2024-06-18 10:48
本文为旧版实现,仅供学习参考。
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
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《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
更新时间:2024-06-12 05:57
更新时间:2024-06-12 02:37
更新时间:2024-06-07 10:55
https://www.bilibili.com/video/BV1Jd4y1g7Gi/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973&t=1.3
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详见上述链接
更新时间:2024-06-07 10:55
如何利用60分钟K线来合成120分钟K线呢?
https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1d7tv/
https://bigquant.com/experimentshare/4e081ef44d3246f48551c6eee74f629d
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更新时间:2024-06-07 10:55
如何获取策略模拟资金曲线信息 ,再反向输出集成策略?
https://www.bilibili.com/video/BV1wR4y1C7ZT/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973
[https://bigquant.com/experimentshare/b8a38c78cb844ac3bc3821e42497ff5
更新时间:2024-06-07 10:55
https://bigquant.com/wiki/doc/label4-e9s0WuillY
https://bigquant.com/wiki/doc/bigtrader-hftrade-3gG2rg4jBd
[https://bigquant.com/wiki/doc/5zue5rwl5byv5
更新时间:2024-06-07 10:55
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更新时间:2024-06-07 10:55
【旧版说明】此文档为旧版,相关新版文档可参考:🌟102-第一个AI策略
https://bigquant.com/experimentshare/1c44e0bf56db424d8f2a5e617759a300
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更新时间:2024-06-07 10:55