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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

一个十五年前开始研究量化模型的人，在A股量化择时的研究上有了一些看起来还不错的成果，发个简介出来大家围观下，有兴趣的朋友可以讨论、交流下。

模型所使用的都是万得日线级别数据，没有未来数据，根据前一日收盘的各种数据使用在EXCEL表格中数百列既定公式（模型）得出当日看多/看空（择时）及交易对象。

模型详细介绍放在附件里，里面的图都是EXCEL基于万得数据的回测效果图。模型做出来有几年了，22年前主体有些小优化，之后在研究应用。论坛里不要问有没实践。谢谢！

[/wiki/static/upload/52/52303662-927c-4aa0-96d5-af90cc49af8b.pdf](

数据导入部分使用了dai

https://bigquant.com/codesharev2/6cfc9123-1ada-40b1-a96d-c84a27bfdadf

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导语

本文我们将讨论如何使用平均值来描述一组数据。

https://bigquant.com/codesharev2/6b17586e-a9e3-4cfd-8b82-32f2f13eb67b

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{{membership}}

https://bigquant.com/codesharev2/cff38b96-bc86-42ef-8eec-24c93591eff0

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文档代码有更新, 请移步:

https://bigquant.com/wiki/doc/5oyh5a6a5lqk5pit5pel5yaf5ps255uy5lu355qe5pac546h6k6h566x-3vmHty3GJJ

问题

laosha+如何计算前5-10个交易日收盘价的斜率。

思路

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirec

https://bigquant.com/experimentshare/6508a3b7858b4d098a358a880b18b332

训练结果展示： \n

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新版模版策略：

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

新版数据平

问题

laosha+如何计算前5-10个交易日收盘价的斜率。

思路

我们来基于斜率, 选出斜率最大的五支票来写一个策略:

[https://bigquant.com/codesharev2/884d4ae5-2ba0-40ad-9604-65672124cdbd](h

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导语

本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章上编写。 附示例及实现代码，可直接前往文末一键克隆代码进行实践研究。

简介Seaborn

在本文中，我们将研究Seaborn，它是Python中另一个非常有用的数据可视化库。Seaborn库构建在Matplotlib之上，并提供许多高级数据可视化功能。 尽管Seaborn库可以用于绘制各种图表，如矩阵图、网格图、回归图等，但在本文中，我们将

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if (open>close or price_limit_status_0=1,1,0) as _yxdt,

m_max(amount_0, 20)/最近阴线的成交额？？？？？？？？？？？

导语

了解量化投资是成为宽客道路上的一块重要的敲门砖。本文从量化投资定义、量化投资特点、量化投资优势及量化投资实践流程四方面简要为大家介绍量化投资相关知识。

什么是量化投资？

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。

提起量化投资，就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。视频地址：“[横扫华尔街的数学家](https://bigquant.c

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/837517eb-68a0-411f-beb8-bc991c8f69c1

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https://bigquant.com/codeshare/a7f6fb4b-fc0e-4364-a6fa-de10e828c02b

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/wiki/static/upload/d2/d2d6827c-71b2-425b-81ce-b957dcc55763.mp4

回测图：

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策略源码：

• 运行环境：AIStudio 3.0.0

1、数据分析

[https://bigquant.com/codesha

简单介绍

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

快速入门

启动AIStudio

点击顶部导航栏中的【编写策略】即可启动AIStudio，或点击AIStudio超链接直接跳转。

初次启动可能需要一些时间，请耐心等待。

启动过程中可以点击"签到领宽币"，获得50宽币的奖励。

![加载页面](/wiki

一、认识因子看板

因子研究平台汇集了平台开发者提交的众多量化因子，其他用户可：访问因子数据、查看因子绩效、生成单因子或多因子策略。

因子看板的入口为：官网上方导航栏— 因子研究

*因子研究平台目前处于内测期，如您在使用过程中遇到任何问题，**请联系客服（[点击此处联系客服小Q](https://cdn.bigquant.com

https://bigquant.com/codeshare/37cf23b2-25d3-4cba-8846-09dd7701ab07

一直有报错，没有跑通，希望老师能帮忙找出问题。