引言

在量化交易与数据科学领域，特征工程是一个至关重要的步骤，直接影响到模型的预测能力与效果。OpenFE 是一个开源的特征工程框架，旨在帮助研究人员和工程师快速生成高质量的特征。然而，原始版本的 OpenFE 算子虽然功能强大，但在某些应用场景下仍存在一定的局限性。为了更好地满足我们在量化研

知识讲解

筹码集中度也叫筹码分布集中度，反映了一定比例的筹码在某一成本范围的集中度大小。 当资金买入，则会增加筹码，当被卖出，则筹码会减少，所以筹码集中度的本质是成本集中度，反映的是一定成本范围的集中情况。 筹码集中度=成本区间的（高值-低值）/（高值+低值）。筹码集中的成本区间越大，集中度

因子研究

• 因子加工的时候，如何判断加工结果是否准确

两步：1）检查原始数据 2）检查计算加工逻辑

测试数据的覆盖度、准确性。

• 因子挖掘方面的问题，如何去挖掘因子，没有形成一套逻辑

参考研究报告：

着重推荐第一篇：《国盛证券多因子系列之八：日间量价模型研究》

![](

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[https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd6f0f049d8](https://bigquant.com/codesharev3/8e6e2de0-79cd-4198-978b-6bd

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

https://bigquant.com/codesharev3/74d4e97a-0065-4fb0-b442-adabfcb5080d

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目的

BigQuant策略开发兴趣小组，第一期 （2024-05 ～ 2024-07）

• 为BigQuant量化学习者编写策略模版、Demo和复现常见策略
• 通过共同学习，提高兴趣小组成员策略编写能力

如何参与

• 对于策略开发者，扫描如下二维码，添加小Q微信，报名策略开发兴

81st Meetup 直播答疑， 10月17日 19:00 B站直播解答

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问题列表

提问：咱们IC值的计算，是不能自己设计y是多久的收益率么？就是可以更改y值么?

回答：可以。

[https://bigquant.com/codesharev3/e84b5367-4d

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[https://bigquant.com/codesharev3/6fa12484-25f6-406c-b820-f084f77d062c](https://bigquant.com/codesharev3/6fa12484-25f6-406c-b820

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[https://bigquant.com/codesharev3/54f74c7b-49c9-4d1a-8865-fafa36ea9978](https://bigquant.com/codesharev3/54f74c7b-49c9-4d1a-8865-f

策略绩效

其中，年化收益10.6%， 夏普比率0.83，最大回撤8.12% ，如果加上空仓时候的理财收益，收益率有望达到11%。

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。

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU（新版开发环境下的模版目录）

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导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构

MeetUP直播答疑 时间：8月24日（周四）19:00 回放视频请访问宽客学院-双周答疑-79thMeetup

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问题列表

**问题1：我主要使用价格K线形态来进行买入卖出依据，但是仅使用数学公式来描述形态（三角形，W，茶杯，头肩顶等）感觉比较局限，和难

• 运行环境：AIStudio 3.0.0
• 机器学习：线性回归策略：预测收益
• 策略说明：本代码以教学目的为主，请自行调参

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=7d999db6-eec5-4e3a-b613-ff21ae9ce

请大家在本文件夹下创建文档，上传作业，格式如下：

标题：用户名+作业名称

正文：描述+策略链接

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• 使用可视化创建了一个策略模版，转换到代码的形式后，from bigmodule import M，编辑器下方会显示“"M" is unknown import symbol” . Notebook 似乎无法识别这个python包，但是运行正常。

![](/

策略逻辑：价格冲击偏差较小的股票表现较好，即前期容易下跌上涨困难的股票后期表现更佳,买入

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策略源码：

请克隆策略，前往最新版本开发环境3.0中运行

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[https://bigquant.com/codeshare/38959187-211

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引言

目前国内CTA策略和基金发展的如火如荼，截止2021年初，全球对冲基金行业管理的总资产为8263亿美元，其中CTA基金的总资产高达3015亿美元

截至最新数据，目前国内私募中有接近7000只产品正在使用CTA策略，其规模的扩张速度是令人震惊的。同时令人关注的即是他扩张速度的背后惊人的

https://bigquant.com/codesharev3/85fdc63a-4d1b-46a8-9a33-80d5043d36e8

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import pandas as pd 
import numpy as np 
import dai

sql = """
SELECT date, instrument,
m_avg(turn, 20) as avg_turn_20,
m_lead(close,

MeetUP直播答疑 时间：7月25日（周四）19:00 回放视频请访问宽客学院-双周答疑-78thMeetup

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一、量化入门及学习

1. 如何能用来选股，能否教一些用法，软件怎样用？
2. 应该如何学习？
3. 众多策略如何选择？
4. 如何得知量化策略未来