股票

请问如何在回测模块中添加代码，实现每天开盘时计划买入的股票如果高开9%以上，就取消买入的功能？请平台的技术专家给个代码例子，谢谢

这一问题看起来非常简单，甚至略显傻瓜，资产定价的核心不就是分析影响资产预期收益的因素，而投资更是基于对收益的预期进行选择以获利。但真的仅仅如此吗?

让我们暂且回到大学一年级的微观经济学课堂。玫瑰花的价格在情人节的白天会非常贵，尤其是晚上六七点，但一旦过了晚上 9 点，价格就会暴跌，甚至低于进货成本。OK，我们当然可以说卖花的小男孩可以提前预测到玫瑰花价格的这一时间规律，从而针对性地制定进货量和销售价格策略，比如，在白天卖高价而在晚上 8 点后迅速降价力求在 9 点前卖完，以避免不必要的损失。但事实上，这一价格路径特征跟玫瑰花本身的特征没多大关系，也并非直接由时间决定，而是由时间背后的需求所决

2015-06-12 15:00:00+00:00 [{'amount': -96900, 'dt': 2015-06-12 15:00:00+00:00, 'price': 32.619998931884766, 'order_id': 'a619b2d405a64bd7a2693505c9da7fa1', 'commission': 4109.141265449523, 'position_effect': None, 'offset_display': '', 'tran

https://bigquant.com/experimentshare/7f8b8876e5ae4b98aec2130aa2da259b

第一种选了因子自定义模块，报错如上。

[https://bigquant.com/experimentshare/40bcd9dbc30849229b7ee4b6de3136fd](https://bigquant.com/experimentshare/40bcd9dbc30849229b7ee4b6de3

我们在研究选股逻辑时，经常会有类似这种场景，先识别股票近期是否存在异动，然后调整几天后，股价达到异动那天的某个点位，进行买入动作，但目前平台无法支撑这种场景的取值，希望平台能够支撑下，具体案例如下：

#成交量变化因子

amount_zf=amount_0/amount_1

#是否异动p定义，成交量翻倍，涨幅超过5%

yidong=where((amount_zf>2)&(return_0>1.05),1,0)

#获取最近10天内的出现异动是哪一天 yidong_day=ts_argmax(yidong, 10)

#获取异动那天的开盘价,取值方式一，报错，无法完成取数：

https://bigquant.com/experimentshare/441ae48503214af2af393058ad5676ba

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在“输入特征列表”中输入以下三个特征

ta_rsi_14_0 ta_rsi(close_0, 14) RSI = sum(max(close_0-close_1,0), 14) / sum(abs(close_0-close_1), 14) * 100

随便在代码列表模块中指定了股票和时间，代码列表模块设置如下：

start_date='2022-2-1', end_date='2022-5-10', market='CN_STOCK_A', instrument_list='000001.SZA',

然后用“基础特征抽取”和“衍生特征抽取”两个模块进行特征抽取（均为模块默认

分钟周期股票策略，为什么不能成功运行？

https://bigquant.com/experimentshare/741036f7177146a496561a04f8b40872

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发现Trade (回测/模拟)模块支持的基准收益代码还是比较少的，主要是几个比较大的指数。

但是在做策略回测的时候其实有时候是想比较择时的有效性，真正想对比的可能是股票本身的走势，不知道是否可以自定义某只股票或者行业指数作为基准收益？

回测如何设置一次全仓买入一只股票

回测中貌似有bug，前一天用context.order_target_percent(instrument,0)卖出的股票，后一天在仓位中还有它的信息，只不过持仓量为0。既然仓位中没有这只股票了，为什么仓位中还有它的信息？

顾名思义，相对强弱指数 (RSI) 指标告诉我们资产的相对强弱。换句话说，RSI 告诉我们股票相对于自身的表现（或不表现）。RSI 被视为一种强大的技术指标，可用于分析市场，并且是交易者武器库的重要组成部分，因为它可以帮助他们在市场时机上做出更好的决策。当然，与其他指标一样，始终建议使用多个指标，因为它可以帮助我们避免对一个指标的限制和过度依赖。

因此，在本博客中，除了了解 RSI 指标外，我们还将了解它的局限性以及何时使用它们。我们将在这篇博客文章中介绍以下几点：

• [RSI 图、公式和示例](/wiki/doc/zhibiao-gupiao-gongshi-celve-eUeAulP

交易引擎介绍

HFTrade是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的高频量化交易策略编写、回测分析、模拟测试和实盘交易的工具。

支持的品种

股票、基金、期货，可转债，未来会支持期权、债券、两融

交易频率

日线、分钟、Tick、逐笔

策略编写

策略程序架构

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

运用风险平价策略投资

风险平价策略的产生及概念

产生：雏形是Bridgewater的“全天候”，要建立一个在任何经济环境下都能表现不错的资产组合；但风险平价这一概念出现较晚，产生于2006年；2008年以前，风险平价策略还主要集中在股票、债券、大宗商品等传统的资产类别，仅有少数人利用了高收益债券、投资级债券及新兴市场债券的利差。2008年，AQR首次推出了其他风险因子otic/Alternative Risk Factor）,将对冲基金等作为该策略资产组合的一部分。

概念：基于目标风险水平，有多种e资产构成投资组合，并给组合中的不同资产分配相同的风险权重的一种投资策略。

不会代码也可以使用量化工具提升投资效率和收益概率的。

今天简单介绍下量化交易如何快速入门。

量化交易是什么意思

量化交易是一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法，应用范围一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场。它主要依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素。

量化交易者可以通过使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。

![量化交易平台](/wiki/api/attachments.redirect?id=05

量化交易软件是一种专门设计用于执行量化交易策略的软件工具，广泛应用于金融市场。这种软件使投资者能够运用数学和统计方法，自动化地进行交易决策和执行。（tips：文末含所有量化交易软件平台入口及核心工具）

概念

量化交易软件基于预设的算法和模型，进行市场分析、决策制定和交易执行。它通常包括数据分析、模型构建、回测、风险管理和自动化交易等功能。量化交易的核心是将投资策略数学化，使交易过程标准化和

金钱的故事视频合集

https://www.bilibili.com/video/BV1hQ4y1P7Td

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金钱的故事

金钱的故事(又名: 金钱本色 / 金钱崛起 / 金钱的故事 / A Financial History of the World)以最简单的方式，讲解大家难以理解的金融现象，现金、资本、货币、财产……它有无数个代名词。但究竟“金钱”是什么？它从何而来，要往哪里去，又是怎样影响到我们今天的社会？本系列节目从一个全新的角度为大家讲解金钱的故事，让你知道金融演化进程背

前言

早在1993年，Fama和French两个人就已经发表了他们的三因子模型，认为股票的超额收益可以由市场风险、市值风险、账面市值比风险来共同解释。后来，这两个人发现了除了上述风险，还有盈利水平风险、投资水平风险也能带来个股的超额收益，并在2013年发表了五因子模型。本文旨在对五因子模型以及这几个因子进行简单的介绍，并给出一个简单而有效的五因子选股策略。

![{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}](https://bigquant.com/community/uploads/default/

在平台策略编写文件导航器中，有近20个模板策略，可供大家借鉴学习，本文进行简要介绍。

编写策略里的策略模板

在编写策略界面下，我们可以找到模板策略文件夹，存放了一些常用的策略/功能实现模板。

进入模板策略文件夹，可以看到股票和期货两个文件夹，分别存放了股票策略模板和期货策略模板。

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=7f852357-2290-

https://bigquant.com/experimentshare/116fdc30e1944051ba43f73e74837776

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更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

本文来自方正证券研究所于2022年4月12日发布的报告《成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005。

摘要

在股票市场中，成交量的边际变化隐含着非常重要的信息，特别是在技术分析领域，成交量被认为是股票市场的原动力。俗语“量在价先”深刻的反

https://bigquant.com/experimentshare/5715a53b7df741f9be882f46e44f444e

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• 在仓位分配模块设置权重：

代码

https://bigquant.com/codesharev2/29e63d23-f18a-4e65-86bc-ee5f96f9f8fd

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导语

本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。

LSTM的股票价格预测

LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。

汇丰银行全球资产管理开发副总裁Jakob Aungiers在他的个人网站上比较详细地介绍了LSTM在Time Series Prediction上的运用（[http://www.jakob-aungiers.com/articles/a/LSTM-Neural-Network-