高频交易
高频交易是金融市场上的闪电般的交易活动，通过先进的算法和极速的计算机网络，在毫秒甚至微秒级别完成买卖决策，追求微小但稳定的利润。这种交易依赖复杂的数学模型，对市场数据进行实时分析并快速做出反应。由于交易速度极快，高频交易能在极短时间内捕捉到市场上的微小变动并从中获利，但也因其高速和大规模的特性，有时可能加大市场的波动性和系统风险。高频交易在现代金融市场中占据重要地位，既是技术进步的产物，也带来了市场监管和风险管理的新挑战。
2023-AI量化Meetup
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更新时间：2025-04-15 07:19
如何开发带有反馈系统的策略？
问题
如何开发带有反馈系统的策略？
解答
比如今天买明天卖的策略，根据股票每天的收益情况，反馈给策略，进行参数调整，这样就可以让策略每天都是新鲜的，并且是真正贴合市场的活的策略。
模型动态更新
深度强化学习
[1] Deep Reinforcem
更新时间：2025-04-15 07:19
高频回测模块择时策略
问题
高频回测模块择时策略
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视频
https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=2&share_source=copy_web
策略源码
8月19日Meetup策略模板：
[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experime
更新时间：2025-04-15 07:19
互信息计算
更新时间：2025-04-15 07:19
高频回测模块择时策略
更新时间：2025-04-15 07:19
超参寻优调参顺序
更新时间：2025-04-15 07:19
高频期货因子分析
此为0527Meetup直播策略讲解，视频详见2021-AI量化Meetup导览
https://bigquant.com/experimentshare/edab29d0ffad4e039a9c1f5fed1fa870
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更新时间：2025-04-15 07:19
按天标注
更新时间：2025-04-15 07:19
2021-AI量化Meetup导览
导语
2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me
更新时间：2025-04-15 07:19
分钟因子加工
更新时间：2025-04-15 07:19
时区瑕疵策略
更新时间：2025-04-15 07:19
高质量AI量化策略
【此文档为旧版策略】具体可参考新版文档：
https://bigquant.com/wiki/doc/103-ai-LpsqDhu8mG
https://bigquant.com/experimentshare/dd9cff01459a41f9be40d7e660164795
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更新时间：2025-04-15 07:19
回测引擎常用功能示例
更新时间：2025-04-15 07:19
日线策略信号进行日内择时
【旧版使用说明】此文档为旧版本，相关文档可参考：
https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH
20210624 Meetup 策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/f235e9ce26dc42b9ae9fb57ca6574bf1
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更新时间：2025-04-15 07:19
简单网格交易日内择时
AI量化Meetup 2021年1月28日期问题，配合视频更容易理解。视频详见：
策略案例
https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a29d4c5d827aeeff05816cfd
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更新时间：2025-04-15 07:19
高频动量策略与主观超短交易
分享主题
高频动量策略与主观超短交易
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视频回放
https://www.bilibili.com/video/BV1eG4y147Ki/
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直播资料
/wiki/static/upload/70/70110d2a-6075-45b4-ad3c-618340dc720f.pdf
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更新时间：2025-04-15 07:19
59th Meetup
本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb
因子挖掘
如何利用市场信息？
利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：
- 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
- 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
- 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
- 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型
更新时间：2025-04-15 07:19
2022-AI量化Meetup导览
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更新时间：2025-04-15 07:19
高频回测算子使用（HFTrade）
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平
更新时间：2025-04-15 07:19
如何将60分钟K线合成120分钟K线
问题
如何利用60分钟K线来合成120分钟K线呢？
视频
https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1d7tv/
策略源码
https://bigquant.com/experimentshare/4e081ef44d3246f48551c6eee74f629d
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更新时间：2025-04-15 07:19
49th Meetup
更新时间：2025-04-15 07:19
用LSTM神经网络模型训练期货高频数据
高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境打包好，做到开箱即用， 文末有获取方式，欢迎大家下载自己动手继续学习和研究。
先看我们最终的模型结果，在训练集和测试集上的表现：
下面开始探索数据。
交易时间
以本文要研究的螺纹钢（RB）为例， 与股票不同，期货不仅在工作日白天交易，很多品种还有夜盘， 每个交易日就是从夜盘开始计算的。
行
更新时间：2025-04-14 03:45
股票市场高频交易与期权做市成本
文章背景
高频交易（HFT）通过高速交易和复杂的算法在金融市场中迅速崛起，显著改变了电子市场的运作方式。尽管已有大量文献研究了HFT对单一市场质量的影响，但很少有研究探讨HFT在不同资产类别（如股票和期权）之间的跨市场影响。本文填补了这一空白，研究了股票市场中的HFT活动如何影响期权市场的流动性。
研究方法与数据
研究使用了2009年纳斯达克HFT数据和期权价格报告机构（OPRA）的交易数据，覆盖了103只股票。主要变量包括HFT的交易量、期权市场的买卖价差、期权的隐含波动率、Delta、Gamma和Vega等。此外，还使用了CBOE的开收盘期权数据、Refinitiv的五分
更新时间：2025-03-03 02:51
【平台使用】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：2025-02-16 01:26
【其他】如何把次日开盘数据加入策略？
如何把次日开盘数据加入策略？比如竞价金额，竞价成交量。开盘涨幅。
更新时间：2025-02-16 01:24