from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m2", name="initialize")
# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m2_initialize_bigquant_run(con

sql = """
select date,instrument,
volume, -- 成交股数
free_float_shares, --自由流通股数
total_assets_lf, --总资产最新一期
total_assets_yoy_lf, --总资产同比

    for instrument in set(context.get_account_positions().keys()):
        if (data.current_dt - context.get_position(instrument).last_sal

https://bigquant.com/codesharev3/2ff43e8c-0fcc-4c0c-90e1-0dc88673ca05

\

https://bigquant.com/codesharev3/f01ea352-30fd-4957-beb1-b01ff0a620a4

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策略介绍

• 在 102 中我们使用了 [仓位分配](https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-HVwrgP4J1A#h-%E4%BB%93%E4%BD%

什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派，对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域，但由于它的通俗易用，均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线（MA）。移动平均线是个什么

from bigmodule import M

<aistudiograph>

@param(id="m2", name="initialize")

def m2_initialize_bigquant_run(context): from bigtrader.finance.comm

策略

传统投资想法主要存在于人脑，并由人脑运行产生决策信号。

在量化投资中，我们把投资想法编写为策略代码，使用数据来验证和完善想法，并将最终的策略部署到计算机/服务器上运行，产生策略信号。

BigQuant提供用于策略研究开发的数据、算法、算力和平台，同时也提供策略部署和托管运行。我们先

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快速创建一个量化策略

1. 注册/登录 [BigQuant](https

在机器学习算法里，这个是不需要排序的，那么我把这些因子放到线性模板，做收益对比，在线性模板里给哪个因子排序呢，每一个因子都给他一个score吗

报错，没有这个模块？怎么处理这种情况？

随着 AI 技术的不断发展，其应用领域得到进一步扩展。同时，基于外汇API、贵金属API、股票API等量化投资凭借其科学、系统的决策方式，在金融领域中扮演着愈发重要的角色。QLib，作为一个专注于量化投资研究的开源项目，就利用了 AI 技术，结合iTick的免费外汇API、股票API数据接口，为广大

随着 AI 技术的不断发展，其应用领域得到进一步扩展。同时，基于外汇API、贵金属API、股票API等量化投资凭借其科学、系统的决策方式，在金融领域中扮演着愈发重要的角色。QLib，作为一个专注于量化投资研究的开源项目，就利用了 AI 技术，结合iTick的免费外汇API、股票API数据接口，为广大

• [2025-03-03 17:54:26] INFO: extract_data_dai.v18 开始运行 ..
• [2025-03-03 17:54:26] WARNING: start_date='2025-01-01', end_date='2025-03-04', query_

from bigmodule import M

<aistudiograph>

@module(comment="选股模块")

m1 = M.cn_stock_basic_selector.v8( exchanges=["上交所", "深交所"], list_sectors=["

按提示我获取2024年1月份的数据应该是能获取到的，但是数据是空的

\

训练了一个lightgbm的模型，想把模型保存到我的数据，让模拟策略可以调用，可是保存一直不成功

![](/wiki/api/attachmen

all_quantile_count(pe_ttm,0.1)这个函数是不是有问题呢，所有股票得出来的结果是一样的

https://bigquant.com/codesharev3/287c4094-0a36-4cf9-8a4a-ded806709ef4

\

2025-03-03 21:25:42 任务运行开始调度 state=trigger event= e4260c5e-5658-40cc-9fe4-36e2c55468c2 ..

2

2025-03-03 21:25:46 任务运行状态更新 state=scheduled event=20250

文章摘要

金融市场的复杂性、非线性、非平稳性和时间变异性使其成为一个充满挑战的领域。随着技术的进步，AI技术在金融市场中的应用越来越广泛，尤其是在自动化交易、投资、保险和风险管理等领域。AI技术能够通过分析大量数据来提高金融服务的效率、安全性和个性化。然而，金融市场数据的质量、高频数据处理以

策略介绍

本策略是104选股策略（🌟104-选股策略）模板的具体应用。基本逻辑是股息率较高的公司能够持续支付较高的现金股息，这通常意味着这些公司拥有较为稳定和可预测的现金流。投资者通过持