1000篇研报+900本电子书，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：

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操作符

从常规思路分析，高收益策略需要，抓近期热门策略，波动大，才有机会产生高收益，但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效，所以，在选定近期热门票的基础上，需要在不同的市场行情下，选用不同的选股逻辑去应对。

步骤：

一、定义表达市场情绪方面的因子，如：

#当天涨停数比例

grou

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

• 支持最新版的Python
• 支持可视化模式和代码模式双向切换
• 支持开源自定义模块（欢迎广大开发者交流）
• 一系列的体验优化和稳定性提升

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版本日志

• 3.1 2024-04-19
• 3.0 2024-04-07

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从常规思路分析，高收益策略需要，抓近期热门策略，波动大，才有机会产生高收益，但一种逻辑很难在不同的市场行情下有效，所以，在选定近期热门票的基础上，需要在不同的市场行情下，选用不同的选股逻辑去应对。

步骤：

一、定义表达市场情绪方面的因子，如：

#当天涨停数比例

grou

MeetUP直播答疑 时间：4月11日（周四）19:00 直播地址：B站（https://live.bilibili.com/21929948）

以下问题解答，对应源码请访问[子目录](https://bigquant.com/wiki/doc/5l

如何实现自定义的带有窗口的 macro 函数

创建 macro 函数的语法可参见 create macro.

DAI 提供的滚动窗口函数 `m_aggreg

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=0f39294b-8504-4a43-9b

SELECT
    sf.instrument,
    sf.date as date,
    sf.total_market_cap,

    -- 从技术指标表中选择的字段
    ta.ma_golden,
    ta.ma_long,

量化不仅是用于选股，还有针对货币，期货，期权，基金都可以做出不同程度的量化，本文讨论其中选股注意的事项。有需要写量化代码编写的可私信或者评论区留言！

本文将继

1.什么是海龟交易

海龟交易法则源于两位交易大师理查德丹尼斯(Richard Dennis)和威廉艾克哈特（William Eckhardt）的一段赌约：Dennis认为优秀的交易员能够后天培养，Eckhardt却觉得交易高手天生就有极强的心理素质，不可培养。直到有一次Dennis在新

BigQuant平台的开发者用户：

您好！

为规范财务，税务，审计。平台开发者策略分成提现按照以下方式执行。

分成规则

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• 策略开发者在“我的资产”-“余额”中查看到的分成金额，皆为分享到天梯/商城的付费策略被订阅后产生的每天的实际分成的累计。目前平台提供给订阅用户的订阅产品有两种模

数据中买入、卖出标记逻辑是正确的，但是在K线处理函数中按照下面的参数赋值，回测时发现，买入的是发出卖出信号的股票，卖出的是发出买入信号的股票？

还请大家帮忙看看问题。谢谢！

import dai

def bigquant_run(context, data):

# 获取当前日期

尊敬的用户，感谢您选择 BigQuant 。为了帮助您快速理解并开始使用我们的克隆服务，以下是一份详细的操作流程文档。请仔细阅读并按照以下步骤操作，以确保您能够顺利地克隆并使用 BigQuant 提供的策略数据服务。

第一步：访问[策略社区](https://bigquant.com/

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利用cn_stock_bar1m表计算分钟行情数据时，想选择特定的股票范围，比如正常交易状态的，非st的，主板范围内的股票，但是st_status,list_sector,suspended这些字段又是在cn_stock_factors表里的，那么怎么在分钟行情表里直接筛选出呢? 毕竟利用joi

![https://bigquant.com/codeshare/bfa7bc2b-f7f5-42a2-9a40-6cbe7fc31cd2](/w

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导语

AI量化是未来趋势，金融机构对量化方向的人才求贤若渴，存在大量的人才缺失。对于金融知识一片空白的小白来说，难以听懂量化中专业的术语。因此，BigQuant整理了一套适合金融小白的培训课程，精心挑选量化中所需要具备的金融基础知识，为大家打开金融世界的一扇门。点击下方的视接来学

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量化交易规模突破万亿大关

国内量化交易规模快速发展，今年量化基金已突破万亿大关，并且量化私募的整体业绩十分亮眼，过去5年一线量化私募的超额收益基本在20%~30%，量化交易的占比已达到20%～30%（BigQuant开第一期培训的时候是个位数），可见量化的发展迅猛，未来也会以更快地速度

这是关于股票主动投资组合管理的第一篇教程。在开始介绍正式内容之前，我先简要简要说一下《Alpha系列》的初衷。

近年来，随着国内大数据和人工智能的迅速崛起，量化交易领域也有了长足的发展。 从原来的指标驱动型程序化交易，演化到现在的以机器学习、人工智能为代表的新型量化交易。同时，量化交易的门槛与过去

商品期货多因子模型探索

Jesse et al. (2016)发现，可以用三因子模型（Carry也就是展期收益率，MKT也就是所有期货品种的平均收益率，TSMOM也就是时间序列动量）解释商品期货的现货溢价和期货溢价，用三因子模型作为衡量商品基金的基准，就好比是用Fama-French三因素

MeetUP直播答疑 时间：3月28日（周四）19:00 直播地址：B站（https://live.bilibili.com/21929948）

以下问题解答，对应源码请访问[子目录](https://bigquant.com/wiki/doc/5lia44

一、A股量化是否更适合做基于整个市场的交易策略，而非针对某支个股？

量化投资侧重的是使用技术手段进行金融市场预测

对于全市场分析或者对于个股分析，其实并不是区分量化和主观投资的点

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二、A股量化打板方面是否有什么比较成熟的策略方向

打板策略有两种思路

• 一个是日频策略：