请问这个策略不能用于开通实盘吗？

从策略天梯上选择的策略，实盘信号和bigquant网站每天发送的调仓信号完全不一致。看“实盘常见问题”的说明，解释是因为两者的资金不一样，所以会选出不同的股票。大家有没有遇到这个问题？是不是必须把实盘资金加到和订阅的策略资金一样？

本代码由可视化策略环境自动生成 2024年1月17日 01:02

本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码，粘贴到新建的代码单元或者策略，然后修改。

交易引擎：初始化函数，只执行一次

def m6_initialize_bigquant_run(context): # 加载预测数据 context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df() context.ranker_prediction.set_index('date',inplace=True)

交易引擎：每个单位时间开盘前调用一次。

说明一，选用的策略是2023年7月上架的天成3系列策略，试了两个，都是一样问题。

说明二，选用的策略没有选北交所股票，只有创业板和主板股票。自己的账户开通了创业板。

说明三，风险控制已经把个股仓位调到100%，策略占用资金分配了98%。

说明四，每次给出的交易信号与调仓信号都不一致，而且都不是st股。

说明五，因为才开通实盘10天，这十天模拟盘给出的都是创业板股票，而实盘给出的交易信号是主板股票。难道实盘是因为5万资金才不选创业板股票吗？

有谁知道这个问题原因的，请帮忙解答。谢谢！

昨日收盘价2.42元，早上8点的实盘交易信号是在此价位买入18100股。我设置的委托买入时间是09：16，卖五价位买入。个股最大仓位100%，策略资金占98%。

早上09：16时候，竞价在+8.2%。09：20，查看股票账户，没有委托买单。查看电脑实盘，显示下单失败，资金不够（占用资金到103%）。

我的理解，实盘委托买入的股票数会维持在18100股，因为高开了8.2%，所以导致资金需求超过了账户资金。

难道实盘委托不会自动减少委托买入的股票数量？

我是不是需要把策略资金占总资金的比例设置成80%，才能保证无论如何高开都能委托买单成功？

请问大家是如何解决这个问题

https://bigquant.com/codeshare/ce89ec06-3457-4f59-bfed-70d7bb95e4c7

导入策略试运行日志

[2024-01-02 22:45:32.247550] INFO moduleinvoker: input_features.v1 开始运行.. [2024-01-02 22:45:32.271768] INFO moduleinvoker: input_features.v1

https://bigquant.com/experimentshare/1c2d91278c584f67a3942f639e0be7cf

导入策略试运行日志

[2023-12-22 17:05:54.948181] INFO moduleinvoker: input_features.v1 开始运行.. [2023-12-22 17:05:54.956085] INFO moduleinvoker: 命中缓存 [2023-12-2

新建实盘后为什么看不到信号

答： X-BigQuant/AIQuant量化实盘平台 会在每个交易日23:00-次日8:00间统一运行实盘产生次日交易信号，请耐心等待。

策略信号什么时间推送

答： X-BigQuant/AIQuant量化实盘平台 在每个交易日23:00-次日8:00间产生次日交易信号，请耐心等待并登录 X-BigQuant/AIQuant量化实盘平台 查看。

为什么实盘信号和订阅/开发策略的信号不一致

答：

原因一：实盘信号是根据您的最新资产运行策略，生成对应的交易信号。订阅的策略由开发者自定义的初始资产运行策略。两者资产不

在大宽看了不少策略，有一个关于具体使用当天还是前一天数据的问题

比如B站视频中的稳健深小策略

#==================== 数据准备

today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')

time = data.current_dt

# 根据权重计算排序得分

today_data['总市值_score'] = today_data['总市值'].rank(ascending=True)

today_data['流通市值_score'] = today_data['流通市值'].rank(ascending

导语

实盘交易作为投资环节中最后也是最重要一环，一直是广大投资者最核心的诉求。本着用AI赋能投资的初心，BigQuant与湘财证券联手推出实盘交易功能，助力用户完成从研究、回测、模拟到实盘的闭环，并有效降低冲击成本、消除操作失误、减少情绪干扰，从而大大增加实现策略理论收益的可能性。

前提

实盘权限开通

• 已开通湘财证券账户和实盘权限。尚未开通？请查看实盘申请

AI量化模拟交易策略

• 已在 BigQuant AI量化平台 完成策略的开发、模拟，或者订阅他人策略。未完成？请访问[BigQuant]

如题，自定义的交易逻辑会在模拟交易中执行，在实盘交易中是否执行？

• your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot
• map directly to c-types [inferred_type->mixed,key->block3_values] [items->Index(['instrument', 'name', 'suspend_type', 'suspend_reason', 'suspended'], dtype='object')]
• pytables.to_hdf(
• [2023-11-09 19:42:22

作者：woshisilvio

导语

在以往的认知中我们认为一个量化策略的选股>择时>风控，但经过多次的实盘交易发现风控处理不当会导致我们牛市赚的少、熊市亏更多。因此提出一种次优解的风控思路：风控>择时>选股。根据人工择时的经验，设计执行的固定量化风控准则（交易纪律），可以决定我们收益的下限，以及回撤的上限。

在本次分享中，将从以下四个方面展开：

1.仓位管理的策略。同时，优化上期分享的超跌反弹策略。

2.常用来做优化的工具和方法

3.对抗过拟合的方法

4.彩蛋策略：资金流大单追涨策略。预告下一期meetup

仓位管理策略

一个完整的AI-量化模型由三部

实盘开通流程

开通湘财证券账号

线上申请，当前仅支持湘财证券。如无，可扫描以下二维码开通（重庆营业部）。 注：通过此码开通享受优惠。

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在此点击申请实盘

实盘软件签约

下载湘财百宝湘app

想请问一下，【数据源】模块怎么【绑定模拟实盘日期】呢？ 数据源模块 【模拟实盘参数】功能也用不了，是怎么回事呢？

https://bigquant.com/experimentshare/deeca516f4994eaf9255462c0c574f7c

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两个策略都是，模拟交易运行可以出信号，在实盘中导入策略就开始报错。

策略1报错： 策略2报错：

为什么回测没问题，模拟交易没问题，导入实盘就有问题了呢？

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执行dai.query时报错 <OSError: Could not connect to socket /var/app/data/bigma/sockets/bigma>，能否解答一下是什么原因？

回测模块中盘前处理是可以调用到当日数据的。这个写在回测模块中可以调用当日open判断当日下午交易，这样做并不会产生未来函数。可是实际模拟交易中信号是前一天下午收盘后产生，请问这是程序是否会调用盘前处理功能。

进场逻辑：StockRanker是一个股票排序模型，根据历史数据对全市场所有股票进行排序，优先买入排序靠前的股票。

出场逻辑：优先卖出排序靠后的股票。

stock_num参数，该参数表明每天买入的股票数量。(我的策略stock_num = 5 )

hold_days参数，表明买入的股票理论上持有hold_days是最好的，因为每天都要预测排序，每天都会有买入，相当于每天买入的金额就等于本金除以hold_days。

stock_weights参数，表明每天要买入的股票各自的权重，排序靠前的股票权重越大，并非等权重买入。

可以加一个 模拟实盘运行时间 设置吗 ？或者 加一个模拟实盘 重跑按钮

我的一个策略依赖了，外网的一些 数据，这些数据是晚上12点更新的 ，我想等这个数据下载完，再跑策略

我的策略是当天开盘之后先卖出股票，再买入股票，可是在买入股票的时候，并不能把卖出的金额计算在可用资金内，实盘提示如图1：

图2显示账户前一日可用资金2万，当日预卖出2万，当日卖出后总可用资金

如何固化由tensorflow.keras.models创建的CNN模型到实盘?

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'str' object has no attribute 'read_pickle'

之前写了一个模拟实盘策略，上周还能正常跑的，到了星期五由于报错，我又重新发布了一下。但是发布之后，在一直试运行失败，看日志，日志也没显示任何报错信息。麻烦工程师小哥看一下

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=0