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

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

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

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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

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

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

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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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

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_

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

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

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

什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派，对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域，但由于它的通俗易用，均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线（MA）。移动平均线是个什么概念？即通过等权或指数加权的方式，计算一段时期内的平均价格，是将某一段时间的收盘价之和除以该周期。 比如，日线MA5的意思就是说，5天内的收盘价除以5。

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=be71ecb6-a01a-4a99-9a9e-

在量化交易领域，iTick 报价 API凭借其多市场覆盖与高性能特性，成为策略开发者的核心基础设施。其外汇 API支持全球主流货币对（如 EURUSD、USDJPY）的实时行情推送，提供 Tick 级 Bid/Ask 深度数据与波动率指标；股票 API则覆盖 A 股、港股及美股市场，包含 Level-2 逐笔成交和十档盘口信息。通过统一的 RESTful 接口，开发者可免费获取标准化 OHLCV 数据，实现外汇、股票等多资产策略的快速开发。iTick 的免费报价 API不仅支持历史数据回溯（最长 15 年日线级），还提供实时数据流用于策略验证，特别适合 RSI

在量化交易领域，iTick 报价 API凭借其强大的多市场覆盖能力，已成为专业交易员的首选数据解决方案。其外汇 API支持全球主要货币对（如 EURUSD、GBPUSD）的毫秒级行情推送，包含 Bid/Ask 深度报价和实时波动率数据；股票 API则覆盖 A 股、港股及美股市场，提供 Level-2 逐笔成交和十档盘口信息。通过统一的 RESTful 接口，开发者可轻松获取标准化的 OHLCV 数据，实现外汇、股票等多资产策略的无缝适配。凭借高频低延迟特性，iTick API 特别适合日内交易策略开发，其历史数据回溯功能支持长达 15 年的日线级数据下载，为策略回测提供

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

量化投资模型只是一种工具、一种方法、一种手段，能实现成熟而有效的投资理念，需要不断根据投资理念的变化、市场状况的变化而进行修正、改善和优化，换而言之，有效的模型建立在适应市场环境的有效

基本面分析简介

我们先来看一个量化交易策略在本平台的回测曲线和回测数据，该策略在三年期的年化收益率是24.84%，最大回撤为42个点（在2024年初出现严重回撤）。总体来说，这个策略总体是一个正收益系统的策略，但在某些时间阶段出现了大幅波动甚至严重回撤现象。

2023年底和2024年初基本面选股策略结果出现回撤是多种因素综合作用的结果。这些因素相互影响，使得基本面选股在这一时期面临一定的挑战。那么基本面选股究竟是什么呢？本文将简要

如何在AIStudio3.0环境中写出以下因子

-- 统计30天内主力流入占比大于12%的天数

-- 总资产报酬率roa要大于5

-- 5天的收益率/20天的收益率

-- 最近5日的成交额排名

-- 平均10天的换手率

-- 统计30天内主力流入占比大于12%的天数

-- 现金流量

-- 当日收盘价破 56天最高价（创新高）

-- 10天的sma线/30天的sma线

-- SAR抛物线指标

-- 10天的波动率/60天的波动率

-- CCI14天的指标

-- 3天收益率的 排名

-- 判断 当日的资金流入净额>昨日资金流入净额

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Bigquant平台提供了较丰富的基础数据以及量化能力的封装，大大简化的量化研究的门槛，但对于较多新手来说，看平台文档学会量化策略研究依旧会耗时耗力，我这边针对新手从了解量化→量化策略研究→量化在实操中的应用角度，整理了一些视频+配套源码，有兴趣的朋友，可详见链接观看，https://note.youdao.com/s/RlfuJuCB

资料内容主要包括：AI策略编写、非AI策略编写、大盘数据分析等

如：下面这个策略就是非AI策略编写，接合大盘、板块、个股当前的市场特性，自定义选股逻辑。

![{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments

最好更细粒度的， 比如分钟级别。

好像没找到。 求例子。

请问这个卖出是否哪里设置不对，用这个trade去跑回测是可以正常运行的 也会买入卖出，但是放到模拟里面 他只买入 不卖出

回测引擎：每日数据处理函数，每天执行一次

def bigquant_run(context, data): # 按日期过滤得到今日的预测数据 ranker_prediction = context.ranker_prediction[ context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')] #----------------------------------

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？

量化交易中，多因子合成是针对因子收益率的合成还是对于因子暴露值的合成？

摘要

本文探讨了如何利用机器学习技术在加密货币交易中利用动量效应。加密货币交易近年来在私人投资者中越来越受欢迎，而动量效应对底层市场的影响已被多项研究证实。量化交易系统可以通过动量指标来开仓和平仓，但现有的利用动量效应的方法并未依赖机器学习，而是基于人工制定的规则，这些规则在加密货币市场这种高度波动的环境中并不适用。本文提出利用机器学习方法自动检测加密货币市场数据中的动量效应，并预测下一个交易日加密货币受动量效应影响的可能性及其方向。通过对比测试，机器学习模型能够较好地预测短期价格波动，减少错误交易信号的数量，并提高投资回报率。

研究内容

研究背景

加密