实盘

BigQuant量化交易平台支持实盘交易。实盘,从金融角度来看,指的是按照实际市场价格和交易规则进行的真实投资操作。在这样的交易中,投资者根据市场走势和自身投资策略,实际买入或卖出金融产品,如股票、债券、外汇或期货等。实盘操作与模拟交易不同,它涉及真实资金的流动和风险的承担,因此要求投资者具备较高的市场认知、风险承受能力和投资决策能力。实盘是投资者实现资产增值、分散风险或进行对冲等金融目标的主要手段,同时也是检验投资策略有效性和提升投资技能的重要途径。

【历史文档】常见问题-模拟实盘报错如何处理

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更新时间:2024-05-16 06:09

【历史文档】高阶技巧-开箱实盘即用,批量测试因子的实盘策略模板

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【历史文档】策略-实盘常见问题

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【历史文档】策略-实盘操作文档

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更新时间:2024-05-16 02:56

【历史文档】策略-实盘开通

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【历史文档】策略-模拟实盘

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更新时间:2024-05-16 01:49

【历史文档】策略-实盘交易

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更新时间:2024-05-15 10:07

【历史文档】算子样例-HFTrade高频(回测\模拟\实盘)

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更新时间:2024-05-15 08:45

策略商城的策略在实盘运行时候出错

请问这个策略不能用于开通实盘吗?

更新时间:2024-01-23 09:44

bigvip开通的实盘选股信号和订阅策略给出的调仓信号完全不同是不是正常的?

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?

更新时间:2024-01-22 02:27

请老师们看看,回测正常,但是模拟、实盘不交易

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。

更新时间:2024-01-18 10:18

用5万资金开通实盘,选用策略天梯上的策略,但是实盘给出的交易信号总是和模拟盘给出的调仓信号不一致,请问有谁知道原因?

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!

更新时间:2024-01-18 07:06

当天高开,会不会导致实盘按照昨日收盘价计算的委托买单资金不够?

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

更新时间:2024-01-12 06:03

回测正常,实盘报错

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

更新时间:2024-01-09 06:15

实盘导入报错

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

更新时间:2023-12-29 10:55

求问回测和实盘的日期使用问题

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

更新时间:2023-12-14 07:34

模拟回测模块的交易逻辑代码是否会在实盘中执行

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?

更新时间:2023-11-27 06:10

为啥order_percent()有错误?(HFTrade (高频 回测/模拟/实盘) (v2) 中)

  • 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

更新时间:2023-11-15 06:20

提升实盘的仓位管理策略


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

更新时间:2023-11-10 09:21

实盘时候,如何查看 运行log

更新时间:2023-10-25 03:04

数据源怎么绑定模拟实盘日期

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?

{w:100}

https://bigquant.com/experimentshare/deeca516f4994eaf9255462c0c574f7c

\

更新时间:2023-10-09 09:01

【实盘报错】策略在模拟交易运行的好好的,导入实盘就报错了

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: {w:100}策略2报错:

{w:100}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?

\

更新时间:2023-10-09 08:25

模拟实盘执行出错,回测正常

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?

{w:100}

更新时间:2023-10-09 07:10

实盘中会不会用盘前处理?

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。

更新时间:2023-10-09 07:08

StockRanker实盘交易的策略逻辑。

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。

更新时间:2023-10-09 07:08

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