介绍

BigQuant SDK 提供 Python API 接口，帮助开发量化投资策略和使用 BigQuant：

• 📊 数据查询：海量金融数据的 SQL 查询接口
• 📈 模拟交易：策略回测与模拟交易管理
• 💰 账户管理：交易账户的持仓、订单、资金查询
• 🔬 回测引擎：高性能

1 模块概述

本模块提供模拟交易策略管理功能，包括策略列表查询、策略详情获取、绩效数据、交易订单、持仓信息等。支持本地/云端代码无缝切换。

主要功能：

• 获取个人策略和社区分享策略列表
• 获取策略详情对象（支持管理员特权）
• 查询策略绩效、订单、持仓、计划订单等数据

1 模块介绍

本模块提供数据查询、数据源读写、自定义函数等功能，支持远程查询和 BDB 数据管理

2 API 介绍

2.1 自定义 UDF 函数

类名： dai.DaiUDF

功能： 自定义 UDF 函数定义

参数：

• name : str，必填，UDF 函数名

1 模块介绍

本模块提供 BigQuant 平台的用户认证和管理功能，支持多用户登录和信息查询。

2 API 介绍

2.1默认用户首次登陆

命令： bq --save-auth --aksk ak.sk\n功能：默认用户首次使用 AK/SK 登陆\n参数：

• `ak.s

BigQuant Financial Quantitative Toolbox - 金融量化工具箱 Python SDK

1 简介

BigQuant SDK 是一个强大且灵活的 Python 软件包，为金融从业者提供全面的金融量化工具和策略开发框架。

• SDK 版本: 0

1.引言

在量化投资领域，概念因子已从市场现象演变为系统性策略工具。从 2024 年 AI 芯片龙头寒武纪 387% 的涨幅，到低空经济概念板块 2300 亿元的资金净流入，概念因子正在重塑 A 股市场的盈利逻辑。我们构建策略的核心，在于将产业趋势的确定性转化为可量化的投资机会。

1.

文章目标

给出一个保存自己创建的数据列表的示例贴。

数据

本文所展示的数据列表如下：

\

数据生成与筛选

利用可

因子研究

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已

湘财证券开通账户

==没有湘财证券账号的，请扫下方二维码开户==

湘财证券实盘权限开通

1. **湘财

操作符

实盘整体流程

1.开通BigQuant合作券商账户（指定二维码开通享手续费优惠），并申请实盘、绑定实盘资金账号。

2.设置对应实盘资金账号的实盘策略，创建计划交易信号（实盘申请通过后：用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略）。

3.创建实盘访问凭证，获取对应访问凭证的密

本文主要介绍股票的实时交易策略如何实现自动化实盘下单。当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，文末提供的脚本只支持单一实时策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请复制脚本分开运行，略微错开下单时间即可。

实时策略的实盘交易流程

1、在宽邦科技的bigquant平台上开发实时

导语

平台已经整理好新旧因子对比，可以在基础特征抽取里面直接抽取。

A股

量价因子

策略绩效

\

策略思想

策略的核心是捕获 “方差溢价”，即市场中虚值看跌期权的隐含波动率（IV）会系统性高于未来实际实现的波动率

介绍

通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio，在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。

注意：本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。

此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s

注：当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端，为保证实盘和模拟交易曲线一致，实盘是集合竞价下单，因此本代码也是集合竞价下单。

文末提供的脚本只支持单一策略的自动化实盘，如果要运行多个实盘策略，请将脚本复制几份，下单时间略微错开。

功能描述

本功能实现了从云端（bigqua

介绍

• 构建和管理自己的数据与因子
• 分享到策略社区并保护核心逻辑
• 支持数据付费订阅
• 支持他人克隆策略，每日获取信号

技术方案

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=be72745b-dff3-4d11-918a-0dec5f5

使用流程

1. 编写计算程序，并将其提交为任务；
2. 选择任务类型，例如数据任务、因子任务等，接着指定任务的相关参数，例如任务的执行时间等；
3. 在任务管理界面查看任务的执行状态，如果任务执行成功，您可以查看任务的执行结果。

![](/wiki/api/attachment

BigModule

bigmodule模块是由Python语言编写的，主要是在可视化线性策略中使用的可视化部件，可以将繁杂的代码进行封装，而只把输入和输出暴露给使用者，这样用户就无需关心模块的内部实现，而只需提供相应的数据，便可以获得想要的结果。

由此一来，大大降低

📖 文档说明

这个文档是什么

本文档是 BigTrader 量化交易框架的完整 API 类型定义文件（bigtrader.pyi），包含了所有可用的类、方法、枚举和数据结构的详细说明。BigTrader 是 BigQuant 平台的核心交易引擎，支持回测、模拟交易和实

策略概述

本策略是一个简单的趋势跟踪策略，主要思想是：

• 判断趋势：通过计算一段时间内的 Tick 价格的移动平均线（MA），来判断当前价格是高于还是低于平均水平。
• 跟随趋势：当价格高于移动平均线时，我们认为处于上涨趋势，就买入股票；当价格低于移动平均线时，我们

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

BigQuant 开始使用

BigQuant 导航

快速创建一个量化策略

1. 注册/登录 [BigQuant](https

本文介绍量化因子三种常见的处理方式，分别为：

• 标准化处理
• 极值处理
• 中性化处理

这三种数据处理方式，都是截面处理，即当天全市场5000之票做预处理，不涉及时序数据。

标准化处理

把当天的因子值按均值为0，标准差为1进行标准化处理

c_normalize(mkt) as