1.什么是量化投资

量化投资是采用数学定量的方法进行投资，包括通过数据和因子进行选股和买卖。其内涵上包括因子研究、量化选股、量化交易、风险控制等。在分类会包括：在时序和截面上的量化，对应量化择时和量化选股；从因子类型上分量价多因子量化、基于事件的量化、基于指标的筛选量化。在频率上可以分为高频量化（日内交易）、中低频量化。

2.量化投资的优势和劣势

量化投资的优势：（1）通过因子分析可以找到更科学的选股依据；（2）通过量化择时、风险模型和多策略的组合可以控制和降低投资风险；（3）以量化信号为买卖基础，减少对人性的依赖，也减少由于人性弱点带来的主观投资错误；（4）对策略效果的跟踪

1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

答：我自己主要做技术分析，一般是看MACD和布林线，再结合均线。 如果我的投资思路用量化的方式表达，那就是：

股票池：过滤（北交所，科创版，ST， 市值5亿以下和500亿以上）

选股：K线站上5日均线，MACD在水上， 价格在布林线的中轨上方（突破的时候入场）

持股：一般是5只左右

\n2、在看完从0-1开发量化策略之后，请自己总结一下量化策略开发的主要流程。

答：我觉得前提条件是有一个合理的预期，然后才是做策略。 具体的做法，我会基于自己对市场的

0. 策略名词解释

（1）StockRanker模型 (LightGBM Ranker模型)

StockRanker 在bigquant平台支持排序、回归、二分类、log loss四种算法。而在排序算法中: 使用 LightGBM 提供的排序模型（LightGBM Ranker）来实现排序任务。

github链接: https://github.com/microsoft/LightGBM

• 该模型通过将排序问题转化为多个 样本对之间的比较任务进行训练

$$ 每一对样本 (i, j) 中，如果 yi​>yj​，模型应学习让 \hat{y}_i >

https://bigquant.com/codesharev3/534ccc2e-0cd1-4bb5-9e32-1364235eac4e

以上选股策略原理建立，选出当天有过跌停的股票，收盘价收在-7%以上的股票，市值在15亿到23亿之间，比如2025年3月5日选出的华阳新材，3.24的法尔胜，请问老师这种选不出来是什么原因，还请帮忙进行解答谢谢。\n

本文分享一个长期正收益的成长因子选股策略，以及分享如何在bigquant平台上利用M.tune工具进行不同参数的任务并发，统计并发运行结果，再寻找较优绩效的参数组合。

走势截图

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策略思想

基于成长因子和规模因子开发量化选股策略，股票原始过滤条件如下：

策略实

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1.市场观察和机会发现

1.1中高价蓝筹股的特点及风险

• 购买门槛较高：中高价蓝筹股通常是大型知名企业，其股价相对较高。这是因为这些公司具有较大的市值、稳定的业绩和较高的行业地位，市场对其有较高的认可度，所以其股票价格也处于较高水平。例如贵州茅台，其股价长期在千元以上，购买一手（100 股）就需要十几万元甚至更高，这对于资金量有限的投资者来说，进入门槛较高。
• 存在戴维斯双杀风险：戴维斯双杀是指当公司业绩下滑时，不仅每股收益（EPS）会下降，而且市场对其预期也会降低，导致市盈率（PE）也随之下降，两者的双重作用会使股价出现大幅下跌。以三安光电为例，2021

希望可以在画布中对使用的模块进行rename，这样之后自己回看策略时可以一目了然。

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👉 还在用单一财务指标选股？连续型财务因子将助你捕获穿越周期的优质企业！\n👉 从0到1手把手教学：如何搭建「连续3年净利润增长＞20%」智能筛选体系\n👉 揭秘机构级多因子组合：ROE连续提升+现金流断层预警+研发投入强度指标的共振策略

点击此处查看直播回放

代码演示：

问题

多因子选股如何筛选有效因子

回答

参考研报:

1. 多因子系列之一：华泰多因子模型体系初探-华泰证券-20160921
2. 多因子系列之二：华泰单因子测试之估值类因子-华泰证券-20160929

因子分析参考：

1. [因子分析](https://bigquant.com/wiki/doc/yinz

备注：本策略含有未开放的数据，故克隆之后无法运行。

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/b6e80d6b-f5e0-4778-97cf-77fcadb7b488

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策略原理

行业轮动策略是一种量化交易策略，它依赖于在不同行业之间进行资金分配，以期捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。

本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来，策略链接为：

https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0ITq

本文在之前的基础上有一些优化，从后文的回测结果上看出，优化后的版本效果更好，盈利水平更高。

交易规则

• 选出动量得分前3的大行业
• 行业动量按近期收益率

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。投资者通过持有这些股票，可以获得相对稳定的股息收入，这在市场不确定性较高时尤其有吸引力；此外，从价值投资角度来看，高股息率股票往往被视为被市场低估的价值股。价值投资者认为，这些股票的市场价格低于其内在价值，因此具有上升潜力。随着市场对这些股票估值的修正，除了股息收入外，投资者还可能获得资本增值；当然，股息率高可

基本面分析简介

我们先来看一个量化交易策略在本平台的回测曲线和回测数据，该策略在三年期的年化收益率是24.84%，最大回撤为42个点（在2024年初出现严重回撤）。总体来说，这个策略总体是一个正收益系统的策略，但在某些时间阶段出现了大幅波动甚至严重回撤现象。

2023年底和2024年初基本面选股策略结果出现回撤是多种因素综合作用的结果。这些因素相互影响，使得基本面选股在这一时期面临一定的挑战。那么基本面选股究竟是什么呢？本文将简要

我想将选取前十名股票的选股策略的基础上，融合亏损5%则卖出； 获利10%则止盈，换股的策略。

同一个问题，因为刚上手，原来可以1分钟解决的搞了1天，其实一开始文心一言就已经帮我改正了错误，只是我认为不是这个问题。

第一步

第二部

在修改交易代码时，遇到将原来的context.df = context.options['data'].read_df()与`positions_cost = {e.symbol: p.cost_bas

https://bigquant.com/codeshare/1d87d715-5139-432b-9267-5b99154e598b

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

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问题

深度学习选股策略需要更大的资源吗？

https://bigquant.com/experimentshare/1c9b4b73bd534982bc6beb2e8c07d0f1

解答

跑DEEPALPHA模块建议升级开发环境到C2甚至C3档。

看你用的标准化模块比较老了，还剩V8， 你可以换成最新的模块，从左侧模块区拖一个就行，最新的标准化模块性能有很大提升

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

你好！请问AI选股策略输入特征无均线特征量，在回测部分特征抽取也是前述特征量，在最后回测部分卖出时想加上均线判断：

2. 生成卖出订单：hold_days天之后才开始卖出；对持仓的股票，按StockRanker预测的排序末位淘汰

if not is_staging and cash_for_sell > 0:
    equities = {e.symbol: e for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
    instruments = list(reversed(list(ra

https://bigquant.com/wiki/doc/xinhao-fangfa-oxACTyy7MT我看到知识库里有个大神有这个再次分类提高选股策略的方法。但是，在测试集中把return_5_day=(shift(close_0, -5)-shift(open_0, -1))/shift(open_0, -1)给当作特征写进去了啊，这岂不就是用了未来函数么？还是说我理解错了

如标题

如何把我的因子中创建的因子，引入输入特征列表模块中

假设我们采用新的模版代替原来输入特征列表的部分？直接用“输入特征（DAI SQL）”代替，貌似报错了。或者有相关用新模版建立线性-回归算法策略的文档吗，这样就可以用自己的数据进行策略分析了。

![](/wiki/api/attac

在知识库/策略模板/Demos中的104选股策略项目中M4模块输出的结果只有显示前5行和后5行。 有什么方法可以输出完整的表格12910 rows × 5 columns

\n吗？

https://bigquant.com/codesharev2/92fa19f0-1722-492f-a08b-a634738ea5e0

【策略魔改】选股结果存疑

由 您创建，

你发布于

1 分钟前

• 评论 • [被浏览 仅您自己](https://bigquant.com/wiki/doc/IVkiSwYyLT/in

策略介绍

• 基于十大股东的持股信息实现一个较为复杂的选股策略模版
• 此策略可以作为一个选股和线性策略的常用模版使用

策略流程

1. 选股：选股逻辑——选择前十大流通股东中包含社保基金的股票

2. 打分：按照社保基金股东持股权重进行打分

3. 仓位：根据打分和持股数量分配仓位

4. 回测：设置调仓周期和买卖点等，回测查看效果

   \

策略依据

• 稳健的投资风格：社保基金作为大型合规机构投资者，其主要目标是保值增值，且通常采取稳健的投资策略。这些基金注重长期持有，避免短期炒作，选择的是预期收益大于预期风险的优质公司。跟随社保基金

选股条件

动量指标选股

仓位设置

等权重

调仓规则

1-5个交易日

风险管理

无

回测设置

• 初始资金：500000

• 起始时间：2023-06-01

• 结束时间：2024-08-20

• 交易成本：买入万3，卖出千分之1.3，不足5元按5元收取

• 撮合价格：开盘价

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  回测与分析

  绩效指标

  总收益：16%

  年化收益：13%

  夏普比率：0.87

  最大回撤：6%

  
  结果分析

  整个策略表现不错，年化收益远超银行理财产品，其中最大回撤为5%，主要是行业