https://bigquant.com/codesharev3/4468c6c2-4beb-4237-9ee7-6c997cecbd8a

K线代码如下

策略社区是BigQuant推出的量化策略交流社区，为平台用户提供一个自由分享、交流学习的互动平台，在这里可以获取到他人分享的优质策略模型。

平台提供【运行策略】功能，开通 ‘[BigQuant Pro-旗舰版](https://bigq

BigQuant进行期货实时交易

\

1. Simnow官网创建注册获取交易交易账号；

(1) https://www.simnow.com.cn 登陆Simnow官网，点击右侧的注册账号

(2) 填入关键信息，手机号、密码等注册账号（==请务必记住自己的密码，后续绑定

股票实时交易策略

1.选择感兴趣的股票实时交易模板（详见模板），点击【克隆】复制对应策略至策略编写页面；

1）运行代码：点击右上角的【全部运行】，看代码运行结果是否报错

2）提交模拟：点击右上的【提交模拟】，进行实时任务提交

![](/wiki/api/attachments

\

本文将介绍

1.如何封装量化策略框架

2.提供多个预先封装好的量化策略框架

\

什么是策略框架？

说到量化，自然少不了策略。可能会有很多人认为A股中有很多不同的量化策略，实际上恰恰相反。就A股而言，可用的量化策略非常少。目前A股主流的量化策略只有2种，分别为筛选策略和多因

复现了4个因子平台的因子，收益都与因子平台的收益相差太多。

复现思路：因子一致，回测时间一致，持仓股票数量500只，score ASC、DESC都可以试试。

老师也可以不复现这四个因子，因子平台上的随便一个都行，看看能不能复现：因子平台上年化20%，复现17%，我认为就是OK的。但是差的太多。

'close < m_avg(close, window=5) AND (close - m_lag(close, period=1)) > 2 * talib.ATR(high, low, close, timeperiod=14)[-1]'

这句出现报错：SyntaxError: inv

1.市场观察和机会发现

许多投资者热衷追逐热门概念，像曾火爆的新能源汽车概念，行业利好时股价飙升，吸引大量资金买入。但市场多变，热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略，每日调仓，初期有涨幅，随后收益震荡下行，到2022年底收益低至-35%左右，最大回撤超45%。

尝试复现 海通的 《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》 的收益方差

论文里前两种方法 ：

方法一

方法

import jqdata

def initialize(context):

# 定义均线周期

context.ma5_period = 5

context.ma10_period = 10

context.ma3_period = 3

def handle_data(c

bigtrader module V2.2.0，pybacktest done, raw_perf_ds:dai.DataSource("_298ab\n

模拟运行时候，如何访问 raw_perf  这个对象\n\n请老师写一个简易的代码示例

导语

机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？本文简要介绍一下机器学习中的常用算法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。

回归算法

在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机

洞见未来·智胜市场

关税冲击下的股市，危中有机，如何破局？瞬息万变的市场中，如何用数据捕捉机会？如何通过量化策略实现超额收益？

本次Meetup聚焦：热点分析+行情复盘+策略分享，助您穿透市场迷雾，掌握量化投资的核心逻辑。

以下为本期Meetup视频回放与相关资料代码（需平台Pro/P

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

\

你是否被以下问题困扰过：

你跟随策略时，是否出现涨停票破板未卖出，导致收益大幅缩水情况？

你跟随策略时，是否出现股票快跌停无法及时卖出，导致未出手，第二天再吃跌停情况？

你跟随策略时，是否出现开盘买入，但买入后就立即下跌情况？

你跟随策略时，是否出现策略提示尾盘出手，但你想在盘中有合

简介

BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎，采用 C++ 核心实现，并提供 Python API 接口和回调函数。它为量化投资者提供了一个全面的交易解决方案，无论您是初学者还是专业投资者，都能轻松上手使用。

核心特性

• 全市场覆盖
  • 多品种支

本文章翻译自MSCI研报《MSCI INTEGRATED FACTOR CROWDING MODEL》下附PDF英文原文

作者：George Bonne, Leon Roisenberg, Roman Kouzmenko, Peter Zangari

时间：2018年6月

摘要

一个月收益30+%的策略是好策略吗？，相信不少人在策略社区选择策略都有这样的问题，也经常会出现买入一个月收益30%以上的策略后，自己跟随进去反而亏钱。我们该如何选择策略，个人给出一些见解（也不一定正确哈）

目录：

一、问自己，明确定位

二、保守型策略选择

三、激进型策略选择

四、干

在根据情绪选股时，我们经常会参考股票的涨停时间，有无存在炸板情况和涨停封单，主观上认为涨停早的，不存在炸板的，涨停封单量大的比较好。那么在bigquant里面有无可能构建出来这种因子呢，如果可以的话，能否说下思路？如果目前不支持的话，未来有无可能支持？

简介

bigqunat强大的人工智能分析平台，提供了多元化的数据，方便的数据回测等，今天介绍bigqunat获取市场涨跌停统计数据，并入库，提交定时任务。

编写策略

1.点击编写策略

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=929

介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio，在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意：本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

算法交易策略简单来说就是用计算机语言（如 Python）编码的策略，用于执行交易订单。交易者将这些策略编码，以利用计算机的处理能力，以更高效的方式进行交易，几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者，跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识，帮助你在交易中取得成功。

策略概述

背景介绍

天蝎座0.6是社区用户woshisilvio开发的一个策略，还做过视频讲解。

策略源码和视频讲解请参照：==《天蝎座0.6》BQ天梯NO.2策略源码讲解==

什么是DAI

DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台

• 使用简单：通过统一接口访问BigQuant各类数据
• 数据丰富：提供PB级金融数据、另类投资数据和因子数据 ([数据字典](https://bigquant.com/data/ho

想读取CSV文件中的因子F1和F2，在特征模块进行加工成F1+F2并命名为F3，请问如何实现？

按照文档里的读取SCV文件试了下，结果出现报错。

https://bigquant.com/codesharev3/4833d08f-8823-4a0d-9823-524ca41830a6

from bigmodule import M

<aistudiograph>

@param(id="m2", name="initialize")

def m2_initialize_bigquant_run(context): from bigtrader.finance.comm

https://bigquant.com/codeshare/3a508360-9b9d-429a-867b-ba70f298e0a6

\

https://bigquant.com/codesharev3/96e0f12c-6511-4d44-97b0-8d9a78b2da89

\

原始问题链接，希望能收到回复：【平台使用】策略模板中的125策略有误，请修复

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=b4b56832-b16b-4303-a1c7-26c

如题，用首页Agent的“策略生成V2”编写的，下列期指策略无法运行，请帮忙看下，

https://bigquant.com/quantagent/share/7f48c35f-8a31-4162-8074-b7a17e69e3c3

前言

感谢BQ-小Q送的礼物，礼物已经收到拉，一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。

• 
  ![{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/att

BigModule简介与入门

《彼得·林奇教你理财》通俗解读：普通人的“接地气”赚钱指南 一、核心思想：菜鸟也能打败华尔街 简单说： 彼得·林奇认为，普通人的日常生活就是最好的选股工具。超市里卖断货的零食、小区门口排队的奶茶店、办公室里同事都在用的电子产品……这些“身边的机会”比华尔街的复杂模型更靠谱。 他的战绩：管理基金13年

TerminatedWorkerError Traceback (most recent call last) Cell In[5], line 3 **[1](vscode-notebook-c

老师们好，我本意是想构建一个滚动10年PE分位点的策略，即在PE分位点低时买入，高时卖出，并仅筛选市值大于500亿以上的股票，以下是我的代码，因没有编程基础，经过一顿折腾终于不报错了，但目前回测时无法显示股票成交，显示没有信号。以下是代码，麻烦老师们看看，谢谢：

import 

摘要

文章首先介绍了人工智能在金融市场中的应用，特别是强化学习在投资组合优化中的作用。强化学习作为一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优决策策略，以最大化累积奖励。文章提到，强化学习在动态资产配置中表现出色，能够有效管理交易成本和优化资产配置。

研究方法

研究采用了Fi

分享链接： https://bigquant.com/codesharev3/6d509772-572d-4914-8851-ee467bbfcc8b

1、多空组合为什么用因子排名最高的一组股票收益-因子排名最低的一组股票收益，而不是收益最高的一组股票收益-收益最低的一组股票收益。2、因子分析模板这个不应该是0-9吗，0-9，收益曲线应该在最上面把

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=8637ea12-7

因子分析和可视化是不一样，因子分析数据处理了，那么可视化模块是否需要加入这个功能?

1. 引言

在投资领域，不少投资者热衷于追逐热门概念，期望短期内获取高额收益。其中，追涨热门题材股策略曾备受追捧。以过去几年的新能源汽车概念为例，在行业利好消息频出时，相关股票价格大幅飙升。众多投资者被短期的股价上涨所吸引，纷纷重仓买入。然而，市场风云变幻，当行业热度稍有减退，这些热门

运行我编写的行业轮动模型，系统一直崩溃。我的回测系统是D2，请老师帮我检查一下原因？

from bigquant import bigtrader
from bigquant import dai
import pandas as pd

def initialize(

bigQuant的线性策略 可以实现对比买入排名和当前排名进行卖出动作吗？ 例如: 小市值10股策略， 股票A在1月1日 总市值最小 记排名为rank1， 在2月1日其排名变为第5名 此时将其进行卖出 自定义卖出规则为 当前排名 - 买入排名 >= 4则卖出 我们平台可以实现吗？ 如果可以实现

这是你们学院的策略，上涨标签为1，下跌为0，随机森林预测标签0的概率，然后降序排列。标签设置对吗？这里预测标签不是应该为1吗

[https://bigquant.com/codesharev3/9bb304c1-7225-4e77-97b6-dc7f763925ad](https://bi

我们的回测模块能实现这个功能吗？\n目标：每天开盘后用open价格卖出持仓，然后用卖出的资金以open价格买入股票。\n我自己测试的情况：调整模块的买卖价格都为open之后，早盘卖出的资金，无法用于当天买股票！ 有实现的方法吗？

例如取自选股中红宝丽20250322日09:24:57时刻的竞价价格和未匹配量

中证1000成分股 2023年7月26日有1001只

import dai
df = dai.query("""
    SELECT
        date, instrument, member_code
    FROM cn_stock_index_compo

万和证券简介

万和证券股份有限公司是一家拥有证券经纪、证券自营、证券投资咨询、融资融券、证券投资基金销售、证券资产管理、代销金融产品、证券承销与保荐、与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问等各类业务资格的综合类券商。

万和证券开户

1. 扫码开通万和证券账号（通过此开通的账号方可

策略

传统投资想法主要存在于人脑，并由人脑运行产生决策信号。

在量化投资中，我们把投资想法编写为策略代码，使用数据来验证和完善想法，并将最终的策略部署到计算机/服务器上运行，产生策略信号。

BigQuant提供用于策略研究开发的数据、算法、算力和平台，同时也提供策略部署和托管运行。我们先

一、策略概述

1.1 背景介绍

行业轮动策略是一种量化交易策略，旨在通过在不同行业之间进行资金分配，捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。

1.引言

在学术研究中，Alpha是数学表达式、计算机源代码和配置参数的组合，可以与历史数据一起用于预测各种金融工具的未来走势。而在实践中，Alpha通常意味着进行交易的合理“预期回报”。两者并不一定相同。许多情况下，能够带来合理“预期回报”的Alpha并不容易构建，因此，对于Alpha的挖

什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派，对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域，但由于它的通俗易用，均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线（MA）。移动平均线是个什么

1. 策略核心思想

1.1 定义

可转债是一种公司债券，赋予持有者在特定时间内、按特定条件将债券转换为公司股票的权利。它兼具债券和股票期权的特性，因此也被称为“混合证券”。

1.2 策略逻辑

本策略基于机构研究体系，通过量化模型筛选高评级、低估值可转债，构建长期稳健组合。核心

$a^2+b^2=c^2$

1. 策略核心思想

1.1定义

可转债是一种公司债券，赋予持有者在特定时间内、按特定条件将债券转换为公司股票的权利。它兼具债券和股票期权的特性，因此也被称为 “混合证券”。

1.2 策略

可转债作为兼具债券属性与权益期权特性的混合金融工具，在大

摘要

股市预测是一个经典但具有挑战性的问题，吸引了经济学家和计算机科学家的关注。交易活动涉及高风险，投资者可能会损失部分或全部投资金额，因此需要更智能的技术来辅助投资决策。

除了传统的金融数据，如价格和交易量，文本数据（如新闻和社交媒体）和宏观经济数据（如GDP和CPI）也可用于预测。这些

\

1.为什么计算开盘15分钟成交量因子？

开盘15分钟是市场交易最活跃的时段之一，也是换手率计算基础，开盘15分钟总成交量是计算开盘15分钟换手率的核心数据，而换手率能进一步反映市场参与度和流动性。

具有以下显著特征：

信息集中释放：隔夜消息、政策变化、公司公告等信息在开盘前集中发酵，导

策略核心思路：高抛低吸\n找股价处于有线级别相对较低的位置，采用打分排名的方式，进行买入，当股票上涨后打分就会变低，排名就会降下去，排名低于预设范围，则进行卖出换票，换的票又是打分较高的票（即换一支相对更低位的票，前一支票卖出利润到手），逻辑虽然简单，但很实用，无法在各种行情下都赚，一年内一般会有几

API接口

策略请求接口

context.order(symbol, volume, limit_price=0, order_type=OrderType.MARKET, offset=Offset.NONE)

• 适用市场：股票、期货

1.引言

在量化投资领域，概念因子已从市场现象演变为系统性策略工具。从 2024 年 AI 芯片龙头寒武纪 387% 的涨幅，到低空经济概念板块 2300 亿元的资金净流入，概念因子正在重塑 A 股市场的盈利逻辑。我们构建策略的核心，在于将产业趋势的确定性转化为可量化的投资机会。

1.

1. 引言

六脉神剑策略其核心思想是融合多维度技术指标，综合考量股票的多空态势、趋势变化、动量情况、相对强弱、买卖信号以及超买超卖状况，从而筛选出具有投资潜力的股票。该策略以日为频率进行交易操作，旨在通过对不同指标的精准把握和有机结合，实现投资组合的收益最大化。

![](/wiki/a

因子原理

市销率（P/S Ratio），是一种估值指标，用于衡量公司股票价格与其销售收入之间的关系。市销率可以帮助投资者了解公司股票的估值水平，相对于其收入而言是否被高估或低估。

在不同的行业中，市销率的合理区间也存在差异：

• 技术行业：技术公司通常具有较高的成长潜力，投资者预

如题，【125-多头排列回踩买入策略】在文档中并没有将买入和卖出信号加入到k线处理函数中， 请检查是否有误

https://bigquant.com/codesharev3/54891dfd-8e8b-4db1-81bf-d8e5a0e98d02

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您可以去社区论坛问答交流板块反馈咨询 去发帖>> ---------------------------------------------------------

在我的策略中， 实盘策略，设置，修改策略对应的资金规模，从10w 升级到11w， 希望自动化的扩从持仓信息， 我使用过的qmt 实盘

发现qmt 无法收到增加的扩仓信息，并自动加仓

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=4d2b57ff-7131-465d

我想上传一些外部的数据或者模型到studio，可是找不到上传的入口！

多空股票策略涉及在各种股票中持有多头和空头头寸，鉴于其本身较低的风险状况，对冲基金通常采用这种策略来提高风险调整后的回报。

在本指南中，我们将深入研究此策略的机制，探索其实现并使用 Python 回溯测试结果。我们将介绍基本知识，例如历史背景、驱动其回报的来源，以及高级主题，例如它与仅做多和市场中

策略提交模拟是成功的，总是没信号。

已经去掉了绑定开始日期，还是不行，启动日志总是读不到持仓信息，见下面日志第一行len=0

[2025-03-28 01:47:16] [info     ] extract_planned_orders len=0 for acco

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

预计算因子表[数据平台] <https:/

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第九十七篇。本文提出了一种离散型的交易策略，将投资组合的回撤控制在目标水平内，同时最大化长期投资组合的收益。本文将损失控制目标定义为滚动窗口内的回撤(REDD)。本文使用三个大类资产来测试动态资产配置策略：标准普尔500总收益指数(SPTR

策略原理

行业轮动策略是一种量化交易策略，它依赖于在不同行业之间进行资金分配，以期捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。

本策略是曾经在社区里

投资组合风险和收益率的计算涉及多个财务概念和数学公式。让我们首先了解一些基本概念，然后进入具体的计算方法。

投资组合收益率的计算 假设投资组合由多种资产组成，每种资产的预期收益率和投资占比各不相同。

投资组合的预期收益率可以通过以下公式计算：Rp ​=∑(n,i=1) (wi ×Ri​ )

策略概述

本策略是一个简单的趋势跟踪策略，主要思想是：

• 判断趋势：通过计算一段时间内的 Tick 价格的移动平均线（MA），来判断当前价格是高于还是低于平均水平。
• 跟随趋势：当价格高于移动平均线时，我们认为处于上涨趋势，就买入股票；当价格低于移动平均线时，我们

-- cci_120: 商品通道指数。指标解释:计算方法: TP=(最高价+最低价+收盘价)÷3,CCI=(TP-TP的n1日均值)/(0.015*TP的n1日平均误差)。 
(high + low + close) / 3 as _tp
(_tp - m_ta_sma(

滚动训练完成后的模型，如何保存最终模型？

是我这样操作保存吗？请指导一下。

[https://bigquant.com/codesharev3/8a40eb97-c600-49ce-a354-59b24e8c45ef](https://bigquant.com/codesharev3/8

https://bigquant.com/codesharev3/5bf0b7f2-728c-4154-be3b-d16e3ea57a22

\

https://bigquant.com/codesharev3/b2f8d4b6-b3f8-47cb-9163-a8c9946c23e7

\

麻烦老师帮忙看一下，调整了一下，开始时间不再绑定实盘参数，但是观察了两天还是没反应。

[https://bigquant.com/codesharev3/be2022d4-5adb-4f40-8819-9df8da3d9984](https://bigquant.com/codesharev3/b

在外汇交易领域，利用外汇数据 API 接口获取实时市场数据并结合量化策略实现自动化交易已成为趋势。本文将介绍如何通过 iTick 免费外汇报价 API 接口与 Cursor AI 代码工具快速实现量化策略的自动编写与部署，涵盖外汇数据 API 调用、策略逻辑生成、代码自动生成及回测全流程。

![

为什么我加入私有变量因子也会影响回测结果？

能不能根据我历史一段时间交易操作记录，智能生成一策略

rank_return_0

rank_return_5

rank_return_10

rank_return_40

avg_turn_5

avg_turn_10

avg_turn_20

avg_turn_5/turn_0

rank_return_5/rank_return_10

r

(close - m_min(low,10)) / (m_max(high,10) - m_min(low,10

平台的3.0不会用,找人帮忙

我记得之前dai是可以直接操作dataframe的，现在是不是不行了？

例如：

1. 先读取数据到dataframe（变量名叫df）
2. dai.query(“select * from df”)

以前这样是可以操作的，现在似乎是不可以了

\

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://b

https://bigquant.com/codesharev3/48aebc8c-55fc-4066-8d60-2d61d1496320

\

获利盘函数、筹码理论中，是否可以取到 股指IF、IC、IH的值？

[用因子分析模块出现覆盖率不足的情况，如何解决？](/wiki/doc/mokuai-fugaishuai-qingku

\

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @module(po

加入仓位控制的代码就运行不了了，显示是空值，前面代码已经定义过sma了。

在量化交易领域，iTick 报价 API凭借其多市场覆盖与高性能特性，成为策略开发者的核心基础设施。其外汇 API支持全球主流货币对（如 EURUSD、USDJPY）的实时行情推送，提供 Tick 级 Bid/Ask 深度数据与波动率指标；股票 API则覆盖 A 股、港股及美

在量化交易领域，iTick 报价 API凭借其强大的多市场覆盖能力，已成为专业交易员的首选数据解决方案。其外汇 API支持全球主要货币对（如 EURUSD、GBPUSD）的毫秒级行情推送，包含 Bid/Ask 深度报价和实时波动率数据；股票 API则覆盖 A 股、港股及美股市

策略介绍

巴菲特（Warren Buffett）的投资理念以“价值投资”为核心，强调长期持有优质公司股票，通过复利增长实现财富积累。本策略主要关注公司的账面价值、估值和盈利质量，以确保投资组合具备长期稳定的回报。

策略概述

本策略基于三个主要财务因子构建评分体系，分别是账面价值（B

我在使用贵平台编写股票交易策略代码时遇到了问题，希望能得到你们的帮助。

我编写的代码旨在实现一个股票交易策略，该策略包含底仓和浮动仓的管理，同时会根据股票的 1 分钟高频数据计算 5 分钟数据，并使用 MACD 指标进行日内交易决策。

代码中涉及 5 分钟数据的部分老是出错，具体体现在以下几

策略简介

本策略名称叫空中花园策略，是一个比较经典的日内交易策略。网上有大量的材料，感兴趣的可以搜索下。

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策略思想

隔夜跳

国金证券简介

国金证券股份有限公司，1990年12月成立，335亿元市值，超5000人公司员工人数，8家分公司、75家证券营业部、分布全国24个省市，经营范围包括证券经纪、证券自营、承销与保荐、资产管理投资咨询、财务顾问业务等。(数据日期:2024年4季度)

国金证券开通账户

==