导语

本文介绍了因子模型、对冲以及Beta的相关内容，并针对如何进行市场风险对冲给出了具体的案例。

因子模型

因子模型是通过其他若干项资产回报的线性组合来解释一项资产回报的一种方式，因子模型的一般形式是：

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

影响策略效果的因子有很多，每个人所选择的因子也各有不同，选取因子后，如何分析数据，找出有效选股逻辑模型就成为重点。该数据分析工作是策略逻辑编写中最耗时的部分，本文介绍，如何简化数据分析的工作：数据标准化处理

举例说明：

当天收益因子：5000支票，可能会有1000+个不同的值，如：1

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.r

在BigQuant上，您可以对接期货公司进行期货实时交易，当前实盘仅支持日内（实时）交易策略！大致流程如下：

1.在BigQuant上构建实时期货策略。

2.开通申万宏源期货账号。

3.在BigQuant上绑定期货账号。

4.添加实盘策略并设置条件后开始交易。

这里，默认您

是什么原因导致的报错呢？

源码如下：

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_b

1.策略核心目的

1.1市场过度反应假说

过度反应是由投资决策者在不确定条件下系统性心理认知偏差造成的，投资者面对突然的或未预期到的事件时，倾向于过度重视眼前的信息并轻视以往的信息，从而引起股价的超涨或者超跌，等到投资者理解了事件的实际意义，股价的超涨超跌就会反转，最终恢复到理性的

可转债三低策略（CB-Three-Low）

1. 回测结果

2. 策略简介

以“低价格、低溢价率、低余额”为核心筛选可转债

1.https://bigquant.com/live/shared/strategy?id=68076

选择进入主升浪的股票进入股票池；

用多因子策略；

@module(position="-430,-1211", comment="""""", comment_collapsed=True)

m5 = M.input_features_dai.v26\n( mode="""表达式""",

expr="""score""",

expr_

这个策略是基于 A 股市场的短线量化交易策略，核心逻辑是筛选符合特定条件的强势股（连续涨停且属于强势概念，两个条件缺一不可），并在次日特定条件下买入，设置止盈规则卖出。

下面我们从策略各环节详细拆解：

1.回测结果

![](/wiki/api/attachments

在金融科技蓬勃发展的当下，实时股票数据对于投资者、量化交易团队以及金融科技企业而言，犹如基石一般关键。尤其是英国股票市场，其蕴含着丰富的投资机会，吸引着全球目光。获取准确且实时的英国股票数据，离不开高效的 API 支持。那么，在众多免费英国股票实时 API 获取方式中，哪一种更具优势呢？接下来，我们

BigQuant 开始使用

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快速创建一个量化策略

1. 注册/登录 [BigQuant](https

日内卖跨期权策略（Intraday Short Straddle）

1. 回测结果

2. 策略简介

以“日内卖跨+强制清仓

因子评价本质是t时刻因子对t+1时刻未来收益率的corr

大多数研究者其实在因子研究中很少用到未来数据作为信息

但实际中并非使用某一时刻的未来数据就是作弊

例如

day1的数据中涵盖分钟（t）的信息

day1 数据结构为 day1t1～day1t240（日内交易时间为240分钟）

我们都怪错对象了吗？

如果你最近感觉自己的交易节奏完全被市场打乱，甚至开始怀疑人生，那么你很可能掉进了同一个陷阱：把矛头错指给了量化。每当股价上蹿下跳，行情变得诡谲难测，“万恶的量化”似乎成了最便捷的解释和情绪宣泄口。

但如果这只是一个广为流传的误解呢？如果量化本身只是一个工具，而真

cn_stock_prefactors是一个view，但对于北交所不能自动从底表里聚合，比如在2022-04-15查不到920000这只股票的pe_ttm，但在cn_stock_valuation表里可以查到

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=2432c

VWAP偏离度因子 (factor_vwap_deviation)

该因子衡量成交量加权平均价格(VWAP)相对市场中间价的偏离程度,结合报价偏差和日内波动率。

核心逻辑:

• daily_vwap: 日内成交量加权平均价格

• avg_mid_price: 日内平均中间价

策略介绍

小市值策略是一种经典的量化投资策略，旨在通过筛选市值较小的股票，并根据市值对股票进行排序，选取市值最小的一部分股票进行投资。这种策略基于小市值股票在某些市场条件下可能具有较高的增长潜力和投资回报率。

策略背景

小市值策略的理论基础可以追溯到Fama-French三因素模

问答交流

**程序报错，求助！**报错信息：

IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1],

[line 52](

https://bigquant.com/codesharev3/41d72726-3db4-4f25-8566-b2f1398c4ee3

\

代码是这样的，回测没问题，跑的很好，但一提交到模拟盘上就报错，选的是实时交易任务。

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m8", name="initialize")
# 交易引擎：初始

择时研究关注资金的流动。资金流动有两种，债市股市的国家内部资金和外部增量资金。所以股市宽基择时应该是基于汇率对冲，以及长短债对冲获得，而不是简单的股价涨跌。查阅相关研报，居然没有把汇率和债市一起研究的择时。

\

获取数据

获取数据平台的数据到本地：

from bigquant.api import strategy, user, run, dai

# 用户登录(所有业务都需要进行登录)
user.login(username='xxxxxxx', password='xxxxx

更新

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