BigTrader AI量化交易终端（新实盘）

• BigTrader AI量化交易终端（新实盘）开始内测。

  • 使用文档：

    [https://bigquant.com/wiki/doc/bigtrader-ai-qFJMtRjeY1](https://bigquant.com

我们为广大量化爱好者整理了120套量化策略源码，全部源码向plus会员开放，本文档预计于==5月中旬整理完毕==。

本合集旨在==提供量化思路和常见的策略模板==，学习和魔改，==请勿直接实盘==。==若您希望增加其他策略，请于页尾留言或告知小Q==。

• 注意： ==本合集均使用3.0开

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取：在财报公告日当天，筛选出净利润同比增长小于1的，并按照净利润同比增长排序

股票过滤：剔除ST、退市、非主板、上市时间小于365天的

买卖时间：开盘买入，收盘卖出

初始资

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取：提取昨天和前天均涨停（2连扳），股价在五天均线上方运行，市盈率5-30倍左右，近一个季度利润增速超10%

股票过滤：过滤ST，过滤北交所，过滤科创版，上市天数大于270天，

目标

• 提供高质量的服务
• 提供可信赖的服务
• 提高服务透明度

服务质量监控

• https://status.bigquant.com/status/monitor

2024年

2024-04-10

系统登录超时、页面加载超时

• [2

/wiki/static/upload/15/155c3445-595b-4419-98f2-fb8ba6636edf.mp4

回测图：

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值、换手率、收盘价做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创板和北交所），市盈率大于0，流通市值<=25亿
• 排序条件：按照日期、tota

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将总市值、流通市值、收盘价做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创板和北交所），市盈率大于0，流通市值<=25亿
• 排序条件：按照日期、tota

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值、收盘价、每股收益率做截面排序，并乘以系数，组成因子total_score
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，过滤北交所，市盈率大于0小于25，资产负债率<0.3，主营业务比率>0.8，营业利润/利润总额

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将流通市值和每股收益率做截面排序，组成因子total_rank
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创版和北交所），市盈率大于0
• 排序条件：按照日期、total_rank（从小到大）排序
• 数据

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们选择一定条件下小市值的股票，来研究策略的历史表现
• 股票条件：过滤ST，过滤已停牌，上市天数大于365天，只要主板（过滤科创版和北交所）
• 排序条件：按照日期、流通市值（从小到大）排序
• 数据表名：cn_stock_factors_

因子1示例：

 "factor1":"""
            SELECT 
                date, 
                instrument, 
                -1*pct_rank_by(date, 

回测图：

\

策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆策略选择最新开发环境）

{{

因子1示例：

"factor1":"""
            SELECT
                date,
                instrument,
                m_CORR(close/m_lag(close,

回测图：

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==策略源码：==

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆策略选择最新开

回测图：

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策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆策略选择最新开发环境）

回测图：

\

策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆策略选择最新开发环境）

\

策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆策略选择最新开发环境）

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/ecaabbc7-2464-4221-bb2b-d5127befd0ab](http

回测图：

\

策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆策略选择最新开发环境）

{{

回测图：

\

策略源码：

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行（点击克隆之后-选择最新环境）

{

一、实时股票数据的重要性

股票市场的实时股票数据对于投资者和金融机构来说至关重要，实时股票API成为了获取最新股票数据的重要工具，准备及时的股票数据、港股数据、美股数据、A股数据等实时股票数据可以帮助他们做出明智的决策。 实时股票API提供了一种可靠且高效的方式，这些实时股票API可以获

1000篇研报+900本电子书+300G机器学习，我们从网络渠道收集了量化学习资料，整理为合集，==获取方式请查看文章最后==。

资料合集目录如下：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=4cc98e68-b563-4dc7-9768

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

前言

在金融投资领域，股票指数是投资者们最为关注的重要指标之一,这些指数实时数据代表着特定市场、行业或者资产类别的整体表现例如：A股数据，港股数据，美股数据等，对于投资者来说，了解和跟踪股票指数的走势至关重要，股票指数API就是很好的工具，它不但提供股票指数，指数实时数据，A股数据，港股数据

想知道如何利用量化策略接入全球股票指数API接口吗？别担心，我们这篇文章将用通俗易懂的语言，手把手教您如何快速获取全球市场的股票指数最新动态，轻松掌握实时港股、实时美股指数等股票指数相关的实时数据。全球股票指数API要求稳定，快速，实时，股票指数API接口还要求产品种类数据繁多。

一、获