策略介绍

本策略是均线突破策略的期货分钟实现，通过计算均线值，并与最新价比较来进行建仓。

策略流程

1. 筛选条件：计算均线值，如果最新价向上突破均线，建立多头仓位；如果最新价向下突破均线，建立空头仓位。
2. 策略回测：回测时间为2024-05-01 09:00:00至2024

策略介绍

本策略基于日频双均线策略基础上，衍生至分钟频。涉及两条移动平均线——一条短期（快速）和一条长期（慢速）——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。

策略流程

1. 筛选条件：将5日平均收盘价作为短线，40日平均收盘价作为长线；短线上穿长线买入，长线下穿短线卖出

ChatTTS 是目前效果最好的AI驱动TTS人类声音生成方法，支持中英文语音生成，开源两天已获 4,000 stars。模型使用 10 万小时的中英文数据训练，生成的语音自然流畅，语调语气非常接近真人说话模式。

克隆如下代码，在 BigQuant 运行，效果非常好。

[https://bigq

BigQuant的DAI数据平台提供了许多字段运算的表达式函数，完整的函数在这个文档（DAI SQL 函数列表），我们这篇文档总结了一些常见的表达式

1. DAI数据平台表达式函数

在AIStudio中编写的策略，不论是可视化版本还是代码版本，使用的数据来源都是BigQuant的DAI数据平台

DAI数据平台由两个部分组成：

• DAI数据平台的框架是BigQuant自研的分布式高性能数据库，了解数据平台怎么用，可以查看这个链接：[数据平台/DAI](https:/

在使用“输入特征（DAI SQL）”提取数据的时候，可能会遇到缺失值的问题，缺失值的出现可能是因为原始数据表中有缺失值，也有可能是表达式计算的过程中产生了缺失值

对于缺失值，我们主要有两种处理方式，缺失值删除，或者缺失值填充

1. 缺失值删除

要想将缺失值剔除，只需要在“

策略介绍

金叉死叉策略其实就是双均线策略。策略思想是：当短期均线上穿长期均线时，形成金叉，此时买入股票。当短期均线下穿长期均线时，形成死叉，此时卖出股票。研究表明，双均线系统虽然简单，但只要严格执行，也能长期盈利。

策略构建步骤

1、确定标的池和回测时间

• 通

简介

本系列文章为大家介绍了技术分析指标，并且介绍了一些常见的使用技术指标构建的策略

量化投资中的技术分析

量化投资是通过数学模型和算法对市场数据进行分析和交易决策的投资方法。技术分析（Technical Analysis）是量化投资中的一个重要分支，旨在通过分析历史价格和

策略介绍

本策略主要讲解如何在策略中加入个股风控与大盘风控逻辑。

• 个股风控：个股价格低于某一价格时，但是不影响其他股票的买卖信号，也被称为止盈止损逻辑。
• 大盘风控：大盘上证指数最近表现比较差时，将仓内股票全部清空，当日不再交易。

本策略就是在平台的默认可视化线性模板策略的基础上进

https://bigquant.com/codesharev2/d9fb9834-14af-4109-b6d4-6c996e6c5a77

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视频讲解

[点击此处查看视频讲解](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+CS0521+2024-05/courseware/b754a373744d4937aa7fdb92ed746aa1/218075e618b

简单介绍

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

快速入门

启动AIStudio

点击顶部导航栏中的【编写策略】即可启

• 选股：基本信息、指标
• 排序
• 打分
• 仓位
• 交易
• 数据和DAI介绍

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获取策略代码

• 知识库 知识库提供各种策略模版、Demo和交流分享
• 宽客学院 学习课程、很多课程提供策略代码可用于复刻(fork、克隆、clone)

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

本系列文章列举了AIStudio3.0环境中可视化模式下的常用数据处理方式

小伙伴们可以在评论区发你们想了解的其他数据处理方式，我们会在本文持续更新

BigQuant 开始使用

BigQuant 导航

快速创建一个量化策略

1. 登录 [BigQuant](https://

导语

通过数据过滤我们可以在预测的时候避开ST股和退市股，但如果很不幸我们的买入持仓中有股票变成了ST股或者退市股时，我们应该如何快速卖出逃脱呢？本节我们就聊聊如何处理持仓中的“雷”股。

我们知道，模板的策略逻辑是卖出每日预测排序靠后的股票。那么尝试思考这样一个场景：某个持仓的股票突然发布

这是对bigmodule模块开发流程的简单引导，主要面向新手开发者（需要具有一定的python基础知识）。跟随以下步骤，你将一步步实现可用的简单模块，并逐渐熟悉模块的开发流程。

若想了解更多深入的内容，请随时查阅以下相关文章📄：

• **[BigModule简介与入门](https:/

我们将向你简单介绍一个bigmodule模块内容的基本组织结构，为实际开发提供帮助🚀。

BigModule模块结构

下面将以一个bigmodule模块模板为例，向你介绍bigmodule模块的主要内容。

参考 📄BigModule简介与入门，当我们通过命令创建了一个模块模板后

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，大大降低用

structlog

在bigmodule模块执行的过程中，不可避免地需要查看一些关键信息，以让我们更好地了解模块的运行状况，帮助我们进行功能调试。

因此，推荐使用structlog库，它是一个用于结构化日志记录的库，提供了一种简单而强大的方式来记录日志，使得日志更加易于解析和分析。

bigmodule模块的核心在于 run() 函数 ，那么一个函数在定义和执行的时候，自然不可避免地需要接收参数，并且返回结果。

为了加强模块在使用过程中的规范性和通用性，因此在定义 run() 函数时，要求传入参数和传出参数使用bigmodule中的基本类型来显式

DataSource

DataSource是bigmodule原生支持的一种泛用数据类型，在底层实现了许多优化机制，以确保数据准确、安全、便捷地传输和使用是。

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导入DataSource

DataSource相关的方法和属性，定义在库 dai 中，通过以下代码进

https://bigquant.com/codesharev2/0bd7b221-7bfe-4541-a5ee-50d081a7daa4

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