问题

策略代码是只读的，自己的代码 怎么插进去

年后，北京一个忠实用户问了几个问题，我整理了下，也方便持续交流。

他给我留言的问题如下：

1. 我们的策略回测时，用的模型有没有把验证集的数据学习了？
2. 滚动回测的效果远远不如常规的 可能原因时什么？
3. 短期交易，大户资金流比较重要，有什么帖子或者研报发我提供点思路？
4. 预测明天股票，一定要放在回测里，收通知吗？ 验证集最后一天也成最近一天交易日，可以预测吗？

这是他的原话，一个字没有修改，因为我怕理解有偏差。

回测是否学习验证集数据？

在机器学习算法中，我们把可以获得到的数据分为训练集，验证集和测试集，之所以这样划分，是因

问题

在量化投资中，经常犯的错误有未来函数、过度拟合、偷价漏价、幸存者偏差等，我想知道BigQuant平台是如何处理幸存者偏差这个问题的？

导语

开发好一个策略且回测收益、风险都达到目标，下一步该做什么呢？本文将详细介绍怎么将开发好的策略通过模拟交易推送每日交易信号。

提交模拟实盘

分享策略

第一步：开发出好策略后，在开发界面右上角点击 分享策略。

==重要的事说三遍，在点击开始交易前请检查：==

1. 由于模拟交易需要实现每天更新预测集数据来预测最新日的结果，因此测试集的证券代码列表的开始日期和结束日期请务必

导语

很多朋友都在尝试使用平台的分钟数据，下面介绍一下分钟数据的读取与分时策略的构建。

分钟数据的读取

• 股票分钟数据，以000001.SZA为例：

df1 = DataSource('bar1m_000001.SZA').\
            read(start_date='2015-01-01',end_date='2015-05-01').set_index('date')

欢迎热衷量化研究、Rust 技术的小伙伴，加入非凸！工作地点：北京、上海、成都 一、招聘职位：Rust开发工程师 岗位描述： 1.设计并开发基于Rust的高性能，低时延算法交易系统； 2.设计并开发数据处理平台，监控运维平台； 3.设计并开发面向客户的高可用交易工具等； 4.设计并开发策略相关的回测平台。 岗位要求： 1.本科及以上学历，编程基础扎实，具有良好的计算机理论基础； 2.熟练掌握Linux操作，性能分析，具备Rust/C++/Java/Go丰富开发经验，熟悉常用的设计模式，有分布式相关经验加分； 3.有研发高性能，低时延系统经验加分； 4.对技术充满热情，思考深入，自我驱动，能快速

策略在回测报错，但我在回测主函数并没有使用到报错的特征呢，是训练后的自动生成代码的使用了该特征吗？

https://bigquant.com/experimentshare/48ced170d4d14f46bb6d3e10780173ae

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以双均线策略为例，采用新的DataSource接口实现基金数据的读取及策略回测

https://bigquant.com/experimentshare/ac13b3c580cd4f06ad2cce26dd718ecc

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导语

完成了模型训练和股票预测，生成的股票排序，应该在何时买入卖出？行情突变，怎么止盈止损？交易费、成交率等怎么设置？这些都在“回测”模块中找到答案。

如下图所示，在AI策略开发中回测通常是策略构建的最后一步，通过Trade模块实现。回测是利用测试集数据的模型预测结果编写策略，并用测试集的历史数据对策略进行校验的过程。

\n AI策略的编写思路是**利用AI模型的预测结果构建买卖交易

问题

策略回测时候如何看最大回撤是哪个时间段的？

解答

你可以在回测模块之后接入这样一个模块：策略风险概览

结果如下：

可以看到最大回撤是-15.12% 发生在2021-02-08 。

后续我们可以在收益率曲线图上直接反映出来

问题

我按着5条线连出一个价值选股策略，发现报错context.data.data报错。这个问题是？要怎么改才能运行。

https://bigquant.com/wiki/doc/5-ReCMz2fgNk

策略

https://bigquant.com/experimentshare/36af2ed361fa44f3b316f46ea8260b24

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问题

为啥策略回测的时候显示买入的股票跟实盘推荐的股票不一样？第一天回测的时候跟实盘推荐是一样的，后面就不一样了，哪里出了问题？@woshisilvio @yilong

https://bigquant.com/wiki/doc/mokuai-jianjie-tzXIdkJnBW

摘要

正文

/wiki/static/upload/c8/c889ea29-9c9e-4610-883a-d095ba76fca9.pdf

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摘要

中国商品期货市场近30年来取得历史性突破和跨越式发展。近年来，伴随股票市场多因子选股策略的风靡，越来越多的期货界投资人士，在尝试使用多因子框架构建商品市场的CTA策略。这类策略的核心是找到各类可以影响商品市场价格涨跌的公共因子，如资产动量、波动率、宏观基本面等，构建统一框架来评估资产价格上涨、下跌的潜力，进而构建商品市场的组合投资策略，多因子策略是近年来CTA策略的一个重要分支。本文主要尝试对多因子CTA策略构建中一些常用的因子进行测评，并试图构建一个基本的多因子CTA策略，以深入洞察该类策略的运作，供投资者参考

测试的因子包括技术面因子以及宏观基本面两类因子。技术面因子采用横

我通达信里面有买入条件筛选，有买入条件筛选。请问如何讲这些条件放到bigquant呢？具体放在那里呢？

摘要

策略回测效果如何评估？ 量化实践中的过拟合问题一直饱受诟病，我们尝试梳理学术前沿对该领域的思考。在最新的学术文献中，不少学者已经开始反思学术界各类α因子是否只是数据挖掘的产物，一些文章开始提出一个更加严格规范的α因子挖掘框架。我们选取了一篇颇具代表性的论文，借鉴其中关于克服回测过拟合问题的一些技术方法。日常量化实践中研究人员会进行大量实验并选取其中最好的一种进行效果展示，这个过程会带来较大的过拟合问题，本文提出了一种考虑测试次数的策略效果评价调整方法。

正文

[/wiki/static/upload/d8/d83e2de1-71dc-4f14-afc3-a040f4

https://bigquant.com/experimentshare/5f74d02dff0e45d595f7494edb417019

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https://bigquant.com/experimentshare/fd3d5958d8d840e3b8897aaa971443d1

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代码策略

https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dccb8f

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怎么用bigquant的架构来获取每天涨停的个股，不是用传统的代码打出来的那种，试过好多次！老是运行的结果错误！

使用场景

金融标的历史回测。支持日线、分钟回测。优点：功能齐全强大，不足：性能不足，时间较长，适合日频回测。

输入端

• 代码列表。回测标的，可选。
• 其他数据输入。策略回测所需的外部数据，可选。
• 回测历史数据。回测时的回放K线行情数据，可选。
• 基准数据。策略基准数据，可选。
• 交易日历。交易日历数据，可选。

输入参数

• 开始时间：回测的开始时间，选填。若输入端连接了“代码列表”模块，则会继承“代码列表”的开始时间参数。
• 结束时间：回测的结束时间，选填。若输入端连接了“代码列表”模块，则会继承“代码列表”的结束时

使用场景

金融标的历史回测。支持日线、分钟、tick回测。优点：高性能，时间快，适合分钟、tick、逐笔回测。目前可支持股票和期货的高频交易。

输入端

• 代码列表。回测标的，可选。
• 其他数据输入。策略回测所需的外部数据，可选。
• 回测历史数据。回测时的回放K线行情数据，可选。
• 基准数据。策略基准数据，可选。

输入参数

• 开始时间：回测的开始时间，选填。若输入端连接了“代码列表”模块，则会继承“代码列表”的开始时间参数。
• 结束时间：回测的结束时间，选填。若输入端连接了“代码列表”模块，则会继承“代码列表”的结束时间参数。
• 初始化函数：策略最开始的

导语

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

查看策略报错信息

将策略编辑页面滑至最下方查看报错信息，策略最下方均会有 Error 报错提示错误内容，查看内容并进行记录。

回测报错

知识库搜索

如果未在《常见问题》帖中找到您问题的答案，可以通过下方方式直接在BigQuant

摘要

基于CSCV框架计算三组量化研究案例的回测过拟合概率

本文基于组合对称交叉验证（CSCV）框架，以三组量化研究为案例展示回测过拟合概率（PBO）的计算流程，发现两组多因子选股模型的PBO较低，择时模型的PBO较高。案例1为7种机器学习模型的多因子选股策略，指数增强组合PBO大多在15%~50%，“XGBoost表现最佳”的结论大概率不是回测过拟合。案例2为6种交叉验证方法的多因子选股策略，多空组合PBO在20%~50%，“分组时序交叉验证表现最佳”的结论大概率不是回测过拟合。案例3为双均线50ETF择时策略，PBO在50%~90%，“参数组合[11,30]和\