量化交易

量化交易,金融领域之尖端技术,依托强大的数学模型与高速计算机,捕捉市场微妙波动中的盈利机遇。此方法注重数据的分析与模型的构建,利用历史数据预测未来趋势,旨在消除人为情绪对交易决策的影响。其核心在于编写算法,对市场进行快速、准确的反应,实现自动化交易。量化交易的崛起,象征着科技与金融的深度融合,为投资者打开了一扇全新的理性投资之门。

kinghh 作业三

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎:初始化函数,只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader.finance.commission import PerOrder

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点,要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=

更新时间:2026-01-07 09:14

kinghh 作业二

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).。

连续3日收盘价高于5日均线,且当前价格比过去20日最低点高出不超过10%

当日成交量需超过过去10日平均成交量的1.2倍。

15%止盈;高点回撤超过8%止损。


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流程。

观察因子,对因子进行ICIR分析,挑选有效因子进行相关性筛选,挑选剩余的因子进行线性回测,对不错的组合进行大盘风控优化,尝试模拟实盘,实盘

更新时间:2026-01-07 06:17

揭秘量化交易:为什么“趋势跟踪”是散户的最佳选择?

引言: The Rise of the Machines

量化交易已不再是投资圈的遥远概念,它正迅速成为市场的主导力量,越来越多地占据市场龙头席位。尽管与欧美市场相比,量化交易在国内的普及率还有差距,但它无疑是未来的大势所趋。对于普通的散户投资者而言,这既是必须正视的挑战,更是亟待把握的机遇。

当算法在市场中扮演越来越重要的角色时,个人投资者该如何驾驭这片新的投资蓝海?是否存在一种真正适合我们,并且容易上手的量化策略呢?本文将为你深入解析四种典型的量化策略,并揭示在A股市场中,哪一种对散户投资者最为实用和“友好”。

1.核心策略一览:量化交易的四大家族

量化交易的世界广

更新时间:2026-01-07 03:12

Jerry

from bigmodule import M

# <aistudiograph>

# @param(id="m5", name="initialize")
# 交易引擎:初始化函数,只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader.finance.commission import PerOrder

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点,要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, se

更新时间:2026-01-06 07:30

揭秘量化交易:掌控A股市场的无形之手

引言:当今市场的无形之手

你是否曾感到困惑,为何数千只股票会毫无征兆地集体上涨或下跌?你是否曾觉得,市场的波动背后似乎有一只无形的手在精准地操控着节奏?

这种行为并非随机,在很大程度上,它是由“量化交易”的内在逻辑所驱动的。这些高速运行的算法模型,已经成为影响市场最深刻的力量。

本文旨在揭开这些量化基金的核心行为模型。一旦你理解了它们的游戏规则,你对市场的看法乃至你的交易策略,都可能发生根本性的改变。

1.新现实:成功的交易员越来越像机器,而机器越来越像交易员

成功的交易员之所以能够长期盈利,是因为他们依靠一套稳定的、可重复的模型,并像机器一样无情地执行,从而去除了交

更新时间:2026-01-05 06:20

“围剿”量化交易?监管的焦点或许应该转向别处

当“量化”成为众矢之的

近期,A股市场对量化交易的口诛笔伐不绝于耳,负面情绪弥漫。当市场波动与个人亏损叠加,量化交易似乎成了那个最容易被归咎的“罪魁祸首”。然而,在群情激愤之下,我们是否也该冷静思考:通过强制干预的方式“管死”量化,真的是解决问题的最佳方案吗?还是说,我们可能忽略了背后更深层次的制度性问题?本文将从几个核心角度,尝试探讨监管的真正要义。

问题的关键,不在于“管死”量化,而在于规则的稳定与透明

监管的重点,不应是过度干预正常的市场交易,而应是建立一套所有参与者都能清晰预见的、透明且稳定的规则。量化交易由于其在设备、机器和交易程序上进行了巨大的投

更新时间:2026-01-04 06:57

【其他】关于中金高频多因子构建的求助

最近读到中金量化多因子系列中提到一些高频因子,比如50分钟K线最高与最低价相关系数平方的均值、成交量最高50根K线成交量收益率动量等等,那么根据分钟行情数据构建出来的话,应该是计算出多行的数据,那么对于我们量化爱好者来说,做因子测试的话是利用这些日内多行的数据吗?还是需要做降频处理到每日只取一行数据?之前听万老师讲课听过一般会对高频因子做降频处理,这样处理数据算力负担不会太大。所以有些疑惑,一、想确认下刚才所讲的这两个高频因子是需要取多行数据还是可以降频处理?二、如果可以做降频处理,那么采用什么方式处理比较好?比如取它们均值还是什么?

更新时间:2026-01-02 12:58

KDJ策略:超买超卖

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易,且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性,此策略选取'605588.SH'为标的股票,000300.SH为参考标准。\n策略逻辑:\n当kt>80,dt>80, jt>100时,卖出\n当kt<20,dt<20, jt<0 时,买入


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策略源码:


{{pro}}

[https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce4-372b28202ccb](https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce4-372b2

更新时间:2025-12-30 09:32

KDJ策略:顶背离,底背离

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易,且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性,此策略随机选取'603896.SH'为标的股票,000300.SH为参考标准。\n策略逻辑:\n当kt-1>80,dt-2>80, jt>100时,股价创50日新高,KDJ指标未创新高,卖出\n当kt-1<20,dt-2<20, jt<0时,股价创50日新低,KDJ指标未创新低,买入


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策略源码:


{{pro}}

[https://bigquant.com/codeshare/823169b0-157a-41a9-b919-d727febb55c2](https://bigqu

更新时间:2025-12-30 09:31

31st Meetup

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更新时间:2025-12-30 06:37

计算股价高低位的方法

问题

有什么方法或因子可以描述股价在高位或低位?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?share_source=copy_web

策略源码


[https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788](https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d33

更新时间:2025-12-30 06:37

如何将回测设置为T+2开盘买入,T+3尾盘卖出?

问题

如何将回测模块设置成T+2开盘买入,T+3尾盘卖出(目前我们支持的是T+1买入)

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1bT411u71x?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/157e67091c1b4534b7ea1f0a4255a38b](https://bigquant.com/experi

更新时间:2025-12-30 06:37

深度学习在期货高频上的应用

8月19日Meetup问题模板:

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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更新时间:2025-12-30 06:37

78th Meetup

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不会变得糟糕?

量化入门及平台使用:[谁都可以学的量化基础【直播】](https://bigquant.com/college/courses/course-v1:plus+training00+2024-06-19/courseware/d70de3d2c4794547ad3b4eadb5058

更新时间:2025-12-30 06:37

参数寻优获得/夏普信息比/最大回撤/胜率

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

更新时间:2025-12-30 06:37

构建一个明日涨跌停状态因子

为什么要构建一个明日涨跌停状态因子?

构建明日涨跌停状态因子的目的是为了提升投资决策的效率和准确性,帮助投资者优化交易策略、管理风险、识别套利机会。此外,通过对涨跌停现象的研究,可以深入了解市场行为,为政策制定和市场监管提供有价值的参考。

如何构建?

要成功构建一个明日涨跌停状态因子,我们需要使用BigQuant数据平台中量化因子分类内股票因子中的cn_stock_prefactors(预计算因子的数据表)。根据需要构建因子的要求,我们需要使用收盘涨跌停状态: 1-跌停, 2-非涨跌停, 3-涨停, SQL 算子: cn_stock_status.price_limit_

更新时间:2025-12-30 06:37

“标记买卖点”代码复习

问题

知识库的策略分析里面有个“标记买卖点”的代码,能不能请老师把这个代码讲解一下,方面以后分析其它策略的时候使用。链接在这里:标记买卖点

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1554y1f7Rf/

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/1f66fd8421044f2a9884c9f1d3614ce1](ht

更新时间:2025-12-30 06:37

75th Meetup

MeetUP直播答疑 时间:6月6日(周四)19:00 视频回放地址:点击此处查看


1、如何通过盘口数据做量化?

  • 答:盘口数据需要用到L2高频数据,目前我们平台该数据暂未向个人用户开放。之前万笑宇老师有一场直播:《[基于基于咸亨国际的盘口数据,做量化分析》](h

更新时间:2025-12-30 06:37

情绪周期中涨跌停数、最高板数等代码编写

问题

35th Meetup提到的情绪周期中最高板数,涨停家数,跌停家数,昨日涨停今日表现(赚钱效应)等具体代码的编写。

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1nT4y1q7Ut/

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/224aa4076333436ea5a570694376631a](https://bigquant.com/experimentshare/224aa40763334

更新时间:2025-12-30 06:37

高频回测算子使用(HFTrade)

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

更新时间:2025-12-30 06:37

76th Meetup

MeetUP直播答疑 时间:6月27日(周四)19:00

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问题列表


问题1:请问现在量化交易领域中业界和学术界关注的重点问题有何异同?

答:点击此处查看


问题2:在交易引擎中,我想添加新股买入附加限制,例如仓内同行业票数小于等于2

答:[点击此处查看](https://bigquant.com/wiki/doc/5lqk5pit5byv5poo5lit5aac5l2v5re75yqg5

更新时间:2025-12-30 06:37

量化交易不是科技创新?散户总被“收割”的3个惊人真相

如果你和我一样,也是一位散户,你一定感受过今天股市带来的心惊胆战:上午还看着账户红红火火,下午盘面就毫无征兆地集体跳水;板块轮动快如电风扇,小盘股动辄上演20%的“天地板”行情。这过山车般的体验,究竟是市场情绪的自然波动,还是背后有一只看不见的手在操纵?

今天,我们将从一位资深博士的视角,层层揭开量化交易的内幕,看清散户在这场游戏中总是被“收割”的三个惊人真相。这不仅关乎你的钱包,更关乎市场的公平与正义。

这不是公平博弈,是“降维打击”:量化基金的交易特权

量化基金与散户的博弈,从踏入市场的那一刻起,就注定是不公平的。其最核心的优势,并非什么高深莫测的算法,而是赤裸裸的交

更新时间:2025-12-25 02:17

量化缠论技术指标与股票API结合实现策略交易

在金融市场股票API中,投资者们始终在探寻一种既精准又高效的交易策略。缠论,作为一种独特而强大的技术分析理论,自问世以来便吸引了无数投资者的目光。如今,随着科技的飞速发展,将缠论与先进的实时报价数据及历史数据相结合,为投资者带来了前所未有的交易体验。本文将深入探讨如何利用 iTick 的实时报价数据和历史数据,实现基于缠论的策略交易,助您在市场中抢占先机。

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缠论:市场投资的智慧灯塔

缠论,全称为 “市场哲学的数学原理”,由缠中

更新时间:2025-12-23 09:11

A股“高铁”被限速:量化新规,为何散户终于能和机构站上同一起跑线?

一场突如其来的“公平革命”

对于A股市场的普通投资者来说,面对技术装备精良、速度快如闪电的量化交易,常常有一种无力感,就好比“骑自行车追高铁”,无论如何努力,似乎总慢人一步。

然而,一场震撼性的变革正在发生。监管为何突然重拳出击?核心原因只有一个:量化交易已经太强势了。数据显示,在A股活跃时段,量化成交占比已超过50%,高频交易的申报量更是占了三成以上。过去作为市场流动性补充者的量化,如今却因其毫秒级的速度优势,俨然变成了“收割者”。在此背景下,监管机构突然加速推出了一系列旨在实现“技术平权”的量化交易新规,原计划在2026年才实施的公平交易方案,被雷厉风行地要求在一个月内

更新时间:2025-12-23 03:00

实盘自动化交易功能

注:当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端,为保证实盘和模拟交易曲线一致,实盘是集合竞价下单,因此本代码也是集合竞价下单。

文末提供的脚本只支持单一策略的自动化实盘,如果要运行多个实盘策略,请将脚本复制几份,下单时间略微错开。

功能描述

本功能实现了从云端(bigquant.com)策略信号生成到终端自动获取并下单的完整闭环。用户在BigQuant云端平台运行量化策略后,系统会自动生成交易信号,用户在本地终端通过Python程序自动获取这些信号,最终将信号保存到文件单目录,实现下单功能。

此功能旨在提升量化交易的效率和自动化程度,减少人工干预,确保交易信号能够快

更新时间:2025-12-22 12:10

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