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策略源码

龙头战法实盘+AI-量化大赛NO.3-中证150增强[策略分享]

策略源码

A：《提升实盘收益的仓位管理策略》

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标题一张嘴，内容全靠吹。

量化玩数载, 学废占多数。

基础不打牢, 进阶两行泪。

人工与智能, 玩好人上人。

曲线与真实, 理想与现实。

问我怎么办, 闭眼直接上。

单票+满仓, 不死也重伤 。

分仓+风控 , 还好有点用。

为啥搞量化, 数据说实话。

人言不可信, 都是韭菜命。

师从百家长, 悟道一朝夕。

只晓一两招, 天梯屠榜客。

学尽屠龙技, 恨无龙可屠。

废话那么多, 源码在哪里？

链接直接粘，克隆就完事。

调参随便改，画图随你心。

回测皆浮云，实盘屌炸天。

发帖撞撞X， 深藏功与名

策略天梯链接： https://bigquant.com/live/mall/strategy?id=65216 需要源码、量化交流的可加WX，WX号：gplhjy

策略当前效果： 运行2个月，每支票持仓2天胜率65%，累计收益60%，最大回撤6%，年化收益1000%+，夏普比率6+，多次上天梯HOT策略榜 

策略介绍： 平台策略主要分成二种，AI策略、自定义编码策略。
 A

问题

话说实盘什么时候能上传-..-

https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=63844

需要策略源码进行量化开发交流的

许多朋友在运行策略遇到策略报错时，都不知道该如何处理，本文将为大家提供一个解决思路，帮助大家一步步解决问题。

目录

第一步.查看策略日志

第二步.查看报错信息

第三步.社区搜索

第四步.问题分享

第一步

查看策略日志 此步骤仅针对模拟实盘策略，报错后有Error提示，若是回测报错可直接跳至第二步。

1. 前往策略详情

   PC端用户点击 我的交易→报错策略

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

作为平台的铁杆用户，本文主要分享下使用StockRanker模型来实盘交易的一些经验。

在机器学习领域，预测的结果依赖于：数据、算法和特征，因此真正好的策略一定是特征选择和特征构建非常好。

平台的StockRanker模型策略生成器只是搭建了一个策略框架，输入不同的特征就可以看到不同的策略效果。去年的时候，我构造出了大约10个特征进行回测，从12年到16年底，平均年化收益达到了76%，因此就打算先用一部分小资金实盘，进一步验证特征的有效性。

因为政策原因，目前国内股票实盘交易接口并没有开放，因此量化平台都不会说自己平台上可以实盘交易，免得监管部门叫去喝茶。于是只有手动下单，好在股票持仓时

schedule_function(func, date_rule, time_rule)中timerule的every_minute 是否在回测，模拟盘和实盘中都生效，都是指当日的 刚过去的1分钟 ，还是说只在回测生效？

https://bigquant.com/experimentshare/21cd4bdf097e4a51aac597bf5da071d2

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前言：

当初接触到vnpy，一开始当然是按照该项目在GitHub上的指南，开始安装，配置，阅读Wiki，但是作为一个python新手，并不能马上利用vnpy来写策略回测甚至实盘。所以我决定还是从源码看起，一点一点摸透整个框架的细节。虽然看源代码对于一个python初学者真的很困难，特别是期间得了干眼症，看显示器那叫一个难受，但还是坚持下来。

看了一遍之后，把自己对vnpy的一些理解发上来，一来，希望和大家多交流，毕竟自己编程方面不是高手，肯定有理解的不对的地方，希望大家指正，二来再阅读一次代码，看看之前有没有遗漏疏忽的地方，另外，我确实认为vnpy是一个非常好的项目，非常适合学习和

还有很多功能再以后整理为笔记，这篇是近期最后更新关于VNPY的文章了。

实盘逻辑：

首先打开runCtaTrading.py,主函数执行： runChildProcess()

# 创建日志引擎
le = LogEngine()
le.setLogLevel(le.LEVEL_INFO)
le.addConsoleHandler()
le.addFileHandler()

le.info(u'启动CTA策略运行子进程')

ee = EventEngine2()
le.info(u'事件

各位宽粉，大家好！ 明日（6月23日）平台升级：

• 6月23日平台的模拟/实盘交易更新将延迟，数据将在第二个交易日开盘前更新。
• BigQuant平台及XBigQuant实盘可正常使用。
• 微信/QQ客服正常提供在线服务。

如未添加微信客服小Q，请扫描以下二维码添加：

From：BigQuant 团队 Date：2021年6月22日

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