交易规则

TALIB指标选股策略的交易规则

买入条件：满足

1. 今日开盘价大于昨日收盘价；
2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入； 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期
2. 确定买卖条件信号 在输入特征列表m1中通过表达式引擎定义 close_0 因子，并通过基础特征抽取模块m7获取数据； 在自定义模块m10中利用talib库计算macd相关技术指标，通过前移1天macd指标来实现当日收

TALIB指标选股策略的交易规则

买入条件：满足

1. 今日开盘价大于昨日收盘价；
2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入； 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。

策略流程

1. 股票过滤：剔除ST、停牌股、北交所
2. 筛选条件：上市天数大于270，收盘价小于30
3. 信号设定：对符合买入条件（今日开盘价大于昨日收盘价；5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票）的股票设定买入信号，对5日收盘价均线小于10日收盘价均线的股票设定卖出信号，并按照总市值升序排列
4. 交易设定：开盘买入，开

海龟交易的交易规则

今天的收盘价大于过去20个交易日中的最高价时，以收盘价买入； 买入后，当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时，以收盘价卖出；

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期
2. 确定买卖条件信号 在输入特征列表中通过表达式引擎定义 buy_condition = where((close_0 >= ts_max(close_0,20)),1,0)，实现买入信号。 在输入特征列表中通过表达式引擎定义 sell_condition = where((close_0 <= ts_min(clos

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

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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

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

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新版数据平

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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

股票提取：当快线（短期移动平均线）上穿慢线（长期移动平均线）时，形成金叉信号，表明买入机会；当快线下穿慢线时，形成死叉信号，表明卖出机会

股票过滤：过滤ST，过滤北交所，上市天数大于270天

排序规则：按照成交量从大到小

买卖时间：开盘买入，收盘卖出

初始资金：100万

持仓票数：10

持仓周期：5天

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/4bc18ceb-1613-4826-b4b7-914cf843151a](https://bigquant.com/codeshare/4bc1

• 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
• 股票提取：昨日涨跌幅在2%~8%，换手率在3%~8%
• 股票过滤：过滤ST，主要主板，上市天数大于270天，过滤停牌
• 股票排序：按照主力流入金额从大到小排序
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出，
• 初始资金：100万
• 持仓票数：5
• 持仓周期：1天

回测图：

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策略源码：

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• 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
• 交易逻辑：每隔30个交易日，以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量较前一日放大1.5~2.5倍的股票；
• 每隔30个交易日，将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。
• 股票过滤：换手率小于20%，过滤ST，过滤北交所，过滤科创版，上市天数大于270天，市盈率小于50
• 排序规则：按照换手率从大到小
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出
• 初始资金：100万
• 持仓票数：5
• 持仓周期：1天

回测图：

![](/wiki/api/attachments.red

买入条件：

1. 今日开盘价大于昨日收盘价；
2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票
3. 按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入；
4. 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。
5. 股票过滤：过滤ST，过滤北交所，上市天数大于270天
6. 初始资金：100万
7. 持仓票数：10只

\

策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/77a6ec54-de06-49b2-a46d-fdc750de5299](https://bigquant.com/codesha

选出的股不能交易，是写错了吗，这个是策略地址，

https://bigquant.com/experimentshare/d1a0a1335e934cb3afbb4770a53640e0

\

我的策略是当天开盘之后先卖出股票，再买入股票，可是在买入股票的时候，并不能把卖出的金额计算在可用资金内，实盘提示如图1：

图2显示账户前一日可用资金2万，当日预卖出2万，当日卖出后总可用资金

根据【模板案例】盘前撤单再委托

https://bigquant.com/community/t/topic/191526

结合视频

在模板案例及视频中7月14日只有浦发银行成交，但是我克隆了上述策略，发现7月14日，成交了两笔，分别是浦发银行及万科A，为什么不一致？

[https://bigquant.com/experimentshare/55bcf4598c2b40b58f5b74c47af151b3](http

最近，交易员A看到了某人说，一个人应该有3套策略：牛市策略，熊市策略和震荡市策略。当时市场走出牛市的时候，使用牛市策略，当市场处于熊市的时候，就使用熊市策略。而当市场处于震荡市的时候，就使用震荡市策略。

他问我，这样做可行吗？他本身认为，这样做是根本不可行的，因为未来的走势根本无法提前确定，我们根本就没有办法提前的知道未来的行情是牛市或者震荡。

这个问题，其实如果单纯的从思维方式上来看，提出者的思路确实是错误的，想要在合适的走势中采用最合适的策略这种思维模式是错的，是做不到的。原因也正是交易者A所分析的那样：未来走势是不确定的。

但是，如果从更深一层次来看，从具体的某些交易环节上

经历了漫长的开发和多次跳票，XTP极速融资融券终于上线了，过程比想象的曲折和艰辛，融资融券具有更加复杂的交易规则，包括8种核心委托类型（担保品买入、担保品卖出、融资买入、融券卖出、卖券还款、现金还款、买券还券、现券还券）还有更多的辅助委托类型。很多委托类型中包含了复杂度更高、涉及面更广的交易规则，在这个复杂的交易规则下，保持低延迟是一个极大的挑战；除了交易规则的复杂，融资融券还涉及更多的风控机制，除了交易双方投资者账户以外，融资融券交易还关系到融出资金证券的证券公司一方，证监会要求开展融资融券业务的证券公司必须具备对应的交易风险管控能力并提出了对应具体要求。因此柜台系统必须增加

订单驱动市场利用交易规则来撮合交易，我们接下来会了解这些市场是如何运作，以及基于此市场机构下对交易策略的影响。

6.1 ORAL AUCTIONS

许多期货、期权、股票交易市场使用持续双边口头报价方式来交易合约和标的，世界上最大的口头报价市场是美国长期政府债券交易市场，在这个市场中，芝加哥交易所经常会吸引到超过500个场内交易者，这可能是流动性最好的的交易市场了。

在口头公开报价中，交易员在交易所内面对面的交易。有些交易员会喊出他们的买价和卖价来吸引其他的交易者，其他的交易员会仔细听是否有他们想要的买价或者卖价，大多数交易者两种行为都有，如果一个买家接受一个交易，他会喊出“take i

问题

怎么设置每只股票每次交易的最低买入金额？

每个品种的开仓时间，存在哪里啊？

价值选股策略的交易规则

每隔30个交易日，以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量的股票； 每隔30个交易日，将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间

   通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期

2. 确定买卖条件信号

   在输入特征列表中通过表达式引擎定义 buy_condition=where((pb_lf_0<1.5) & (pe_ttm_0<15) & (amount_0>0) & (pb_lf_0>0) & (pe_ttm_0>0), 1, 0) 实现买

摘要

可转债的蓬勃发展让多因子方法有了应用空间

2017 年 9 月沪深交易所发布可转债和可交换债相关业务规则以来，可转债市场稳步发展，债券数量与余额持续上升，截至 2021 年 8 月，沪深两市可转债存续数量近 400 只，合计规模近 6000 亿。得益于独特的交易规则，近年来可转债交投活跃，2021 年 7 月，可转债两市成交额达到 1.6 万亿，创下历史新高。可转债数量的增长让我们得以把股票多因子选股方法应用到转债上。

可转债作为一种复杂的衍生品，兼具股票期权与债券的性质。因此，影响其期权价值与债券价值的因素，都会对可转债的定价有所影响。我们可以从三个方面寻找转债多因

随着量化行业的发展，越来越多的大学生将进入量化私募作为职业发展的目标。虽然量化交易是一个非常开放的领域，对背景没有特殊限制，但具备一些基本知识还是很有必要的，比如：

1.对金融市场的基本知识需要有一些了解，熟悉相关的规范和交易的基本规则； 2.具备一定的编程能力以帮助快速成型策略，因策略最终是需要由程序实现的； 3.有一定的科学分析和熟练建模的能力。

除了基本知识外，一些重要的品质非常被看重，比如： 1.热情。做量化交易研究的过程中，会遇到不少挫折和不符合预期的结果，另外研究的道路本身也是非常寂寞的，需要个人的独立自考和面对问题，所以对量化的热情是必不可少的。

2.开放。量化交

双均线策略的交易规则

当收盘价5日均线大于10日均线时，以第二日开盘价买入； 买入后，当收盘价的5日均线小于10日均线时，以第二日开盘价卖出；

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期
2. 确定买卖条件信号 在输入特征列表中通过表达式引擎定义 buy_condition=where(mean(close_0,5)>mean(close_0,10),1,0)，实现买入信号。 在输入特征列表中通过表达式引擎定义 sell_condition=where(mean(close_0,5)<mean(close_

问题

如何将回测模块设置成T+2开盘买入，T+3尾盘卖出（目前我们支持的是T+1买入）

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1bT411u71x?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/157e67091c1b4534b7ea1f0a4255a38b](https://bigquant.com/experi