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）。

1-过去是用的程序化交易，主要在期货上，魔改的海龟和aberration

2-现在不知道怎么结合，希望结合风控、因子、仓位等

3-我想测试一下这个逻辑

1-低pe

2-大盘股

3-长均线在短均线上

4-偏中高频因子，看看能不能在上面的股票跑得转

2、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。

①根据市场观察，构思因子

②因子检验

③调参优化

④策略制作，加风控，回测

⑤模拟检验

⑥实盘，并监测，修改，继续优化

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:股票池筛选:当连续10日最小值大于34日均线的0.99倍时纳入初选股票池;若获利筹码高于73%，则买入；当最大值低于34日均线时卖出。

2、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:1、进行单因子分析筛选出IC和IC_IR较高的因子,积累初步的因子库;

2、对有效的因子进行单因子选股回测，看看初步效果，确定哪些因子是核心收益率因子，哪些可用于控制风险，并对这些有效因子进行相关性分析；

3、选择前面有效的收益因子进行机器学习或

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）。

以前股票都是瞎买的，不成体系，不好总结出来。买ETF基金多一些，长期定投（10年以上）并持有，都是选择的指数基金，如上证50，恒生科技指数以及纳指

2、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。

①确定自己的选股策略，无论好坏，都需要有自己可量化的选股方针

②确定自己的买卖逻辑，如果有风控措施也要落实下去

③选择一个时间区间做回测，不断修改优化选股和买卖逻辑

④跑一段时间的模拟，至于多久要看个人喜好了

⑤实盘，并监测，修改，继续优化

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

答：我认为量化投资是利用计算机程序，从过往市场数据中筛选出具有更高上涨概率的标的，按照设定的买入和卖出逻辑进行交易的方法。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

答：与主观投资相比，量化投资主要有以下优势：

1）视野更广阔：人的精力有限，主观投资往往只能聚焦于小范围的标的物，而量化投资则可以短时间内历遍整个市场。

2）可以通过回测验证策略的有效性。

劣势方面：

1）过度依赖回测导致策略过拟合；

2）过多人聚集在某个策略上可能导致相互踩踏；

3）随着策略的透明化，可能出现针对性围猎。

1、请用自己的话解释什么是量化投资。

用数学统计和分析的方法，结合历史数据及计算机技术来进行投资决策的方法，就叫做量化投资。

2、请你列出你认为的量化投资的优势和劣势。

优势：

①有相对严谨科学的分析过程，能对海量数据进行高效的统计和分析

②计算机程序能严格的执行具体投资决策的过程，尽可能的脱离人性

③能对投资策略进行历史数据回测，科学的判断策略的有效性

劣势：

①有一定的技术门槛和学习成本，需要了解及熟悉计算机及金融领域的诸多知识，学习起来较辛苦

②虽然对策略可以回测，但历史数据跑得好不一定实际就好，有过拟合风险

③如果用了人工智能算法，那投资者对于策略本身就不可知，虽然

可视化编程状态下DNN模型针对沪深300、中证500、中证1000指数的ETF策略，策略回测正常，但提交模拟失败，请解决？\n策略分享链接： https://bigquant.com/codesharev3/079766cb-7157-4e26-abf1-d2faf4c965c7\n提交模拟链接： https://bigquant.com/aistudio/studios/5d309e0c-0f38-11ed-93bb-da75731aa77c/?folder=/home/aiuser/work\n

请问管理员，策略回测代码中，如何显示下面这些图表，谢谢？

我在学习平台策略过程中发现 st_status = 0 语句无法完全排除退市整理期股票。在Quant Agent里提问，得到的答案是“在BigQuant平台的A股数据规范中，股票的st_status 字段用于区分普通股票、ST股票以及处于退市整理期的股票。st_status = 0 表示该股票既不是ST，也不是*ST，也不处于退市整理期间。”

但在我克隆复制的策略“学习目标 - 三年盈增稳健轮动策略”回测中发现：普利制药 300630，4月28日从*ST变为普利退，回测中5月7日至22日还是会出现4次交易。 ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=d

1.市场观察和机会发现

许多投资者热衷追逐热门概念，像曾火爆的新能源汽车概念，行业利好时股价飙升，吸引大量资金买入。但市场多变，热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略，每日调仓，初期有涨幅，随后收益震荡下行，到2024年9月收益低至-50%左右，最大回撤超55%。原因在于过度关注短期热点，忽视股票基本面和内在价值。

下图是追逐热门概念的选股策略回测收益

2.假设提出

股价变动背后

一、策略概述

1.1 背景介绍

行业轮动策略是一种量化交易策略，旨在通过在不同行业之间进行资金分配，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。与单纯持有某个行业或个股相比，行业轮动策略通过分散投资风险，提高了组合的抗风险能力，并且能够在不同的市场环境中寻找最佳的投资机会。

1.2 研究目的

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-uKB4qr0I

82nd Meetup 直播答疑， 11月21日 19:00 B站直播解答

问题1:在已有策略中筛选：只要20日内出现过涨停的股，请问怎样能最简单用最少的代码来构建？

回答：预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态；往前取20日, 进行滚动求和m_sum(p, 20)>=3; 选出求和结果大于等于3的票.

       [选择历史涨停票进行交易](https://bigquant.com/codesharev3/88e21207-a3b1-46b7-9f18-0d93f411b0d1)\n\n**问题2：请老师仔细讲解一下“

MeetUP直播答疑 时间：3月28日（周四）19:00 直播地址：B站（https://live.bilibili.com/21929948）

以下问题解答，对应源码请访问子目录， 本次MeetUP 直播答疑大纲如下：

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一、因子分析中的行业因素

1. 如何构造板块因子或行业因子？
2. 行业间涨跌的相关性，对于行业的划分颗粒度和行业

麻烦老师帮忙看一下，调整了一下，开始时间不再绑定实盘参数，但是观察了两天还是没反应。

https://bigquant.com/codesharev3/be2022d4-5adb-4f40-8819-9df8da3d9984

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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

老师您好：两个策略无法回测 ，帮忙看一下，哪里出问题。

https://bigquant.com/codesharev3/eed8f2e7-95f0-43ff-93c0-0c03682f2309

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https://bigquant.com/experimentshare/b8dcb35f303e4f16a7e6f5e24d3a704b

我的策略想要调仓周期为5天，想要先卖出转债，再买入转债，让账户始终处于一个满仓状态，可是现在出现卖出后，买入转债仅仅买入10手的情况，想问问在调仓时的代码是哪里写错了吗？

输出：：：

\

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？

https://bigquant.com/codeshare/e498cbde-bca0-4c63-a7b8-f2e411abf7ed

大佬们好，我刚刚了解这个平台，用得不太熟练，请问大家知道这个ETF RSI的策略为什么最后回测的时候报错吗？

https://bigquant.com/codeshare/ce89ec06-3457-4f59-bfed-70d7bb95e4c7

导入策略试运行日志

[2024-01-02 22:45:32.247550] INFO moduleinvoker: input_features.v1 开始运行.. [2024-01-02 22:45:32.271768] INFO moduleinvoker: input_features.v1

在大宽看了不少策略，有一个关于具体使用当天还是前一天数据的问题

比如B站视频中的稳健深小策略

#==================== 数据准备

today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')

time = data.current_dt

# 根据权重计算排序得分

today_data['总市值_score'] = today_data['总市值'].rank(ascending=True)

today_data['流通市值_score'] = today_data['流通市值'].rank(ascending

接续：

![](/wiki/api/attachments.red

模拟交易功能是BigQuant特有的量化服务，可以根据用户的策略每日为用户通过手机，email等途径推送信号。

在进行模拟交易信号接收之前需要确保以下几点。

1.账户更新余额充足（如更新数据需要大于1C的资源）

2.已经有一个成功回测的策略。

具体模拟交易提交步骤如下

1.完成回测，绑定实盘日期

2.提交模拟交易定时任务

3.查看模拟交易

4.接收信号

5.分享策略至天梯

\

1.完成回测

绑定实盘日期

首先需要保证回测时在数据抽取时需要保证开始和结束日期绑定实盘交易

![](/wiki/api/attachments.redirect?

策略介绍

菲阿里四价指的是：昨日高点、昨日低点、昨天收盘、今天开盘四个价格。 菲阿里四价上下轨的计算非常简单。昨日高点为上轨，昨日低点为下轨。当价格突破上轨时，买入开仓；当价格突破下轨时，卖出开仓。

策略流程

1. 筛选条件：菲阿里四价上下轨的计算非常简单。昨日高点为上轨，昨日低点为下轨。当价格突破上轨时，买入开仓；当价格突破下轨时，卖出开仓。
2. 策略回测：回测时间为2023-04-01 09:00:00至2023-05-01 15:15:00。

策略实现

输入特征模块

• 四价：open, high, low, close；
• 过滤条件中进行