1. 策略定位与适用场景

本策略为两融信用账户下的配对交易（Pairs Trading）/统计套利策略。通过同时交易两只高度相关或同一行业的股票（示例：601328.SH 与 601998.SH），在它们的相对价格出现短期偏离时进行多空对冲交易，目标是获取价差均值回归带来的收

简介

BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎，主要用于策略在历史数据中回测撮合。BigTrader采用 C++ 核心实现，并提供 Python API 接口和回调函数。它为量化投资者提供了一个全面的交易解决方案，无论您是初学者还是专业投资者，都能轻松上手使用。

一、背景说明

在量化研究和机器学习建模过程中，模型训练往往成本较高，如果每次使用都重新训练，不仅效率低，还会带来结果不一致的问题。

因此，模型持久化（Model Persistence） 是一个非常重要的工程实践，核心目标是：

• 一次训练，多次复用
• 回测、实盘、推理

策略介绍

本策略基于 BigQuant 平台的 StockRanker 排序学习算法，通过机器学习方法预测股票在未来一段时间内的相对表现，并对股票进行横截面排序，从而构建可交易的股票组合。

StockRanker 是 BigQuant 自研的一种 **Learning to Rank

BigQuant Financial Quantitative Toolbox - 金融量化工具箱 Python SDK

1 简介

BigQuant SDK 是一个强大且灵活的 Python 软件包，为金融从业者提供全面的金融量化工具和策略开发框架。

• SDK 版本: 0

介绍

• 构建和管理自己的数据与因子
• 分享到策略社区并保护核心逻辑
• 支持数据付费订阅
• 支持他人克隆策略，每日获取信号

技术方案

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什么是DAI

DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台

• 使用简单：通过统一接口访问BigQuant各类数据
• 数据丰富：提供PB级金融数据、另类投资数据和因子数据 ([数据字典](https://bigquant.com/data/ho

在我们跑完回测后，想得到回测结果的绩效分析通常需要调用属性，但不同绩效往往无法用同一的属性查询，使得我们在这上面需要浪费大量时间。在许多文章和代码中，我们可以看到用了许多不同的方式来获取绩效结果，这既不方便记忆，也不方便大家使用，本篇帖子则是提供一个统一方法。

对于可视化代码，我们在M.bigtr

1. 回测 vs 模拟交易，最大的“隐藏差异”是什么？

在回测里，策略通常是一个连续进程跑完整个区间：

• initialize() 只执行一次
• 变量在内存里一直存在（计数器、上次调仓日、上次权重……）

但在模拟交易里，系统很常见的运行方式是：

• 每个交易日（或每次任

BigQuant SDK 是一款为专业量化研究员打造的本地开发工具。它让您在保留本地 IDE 开发自由度的同时，无缝调用 BigQuant 云端的海量数据与分布式算力。

快速安装

BigQuant SDK 支持 Windows、Linux 和 macOS。我们建议在 [Python 3.1

策略简介

本策略面向信用账户（融资融券），在单只A股标的上进行分钟级趋势跟随交易。核心信号为双均线交叉：使用10分钟短均线与40分钟长均线，当短均线上穿长均线（金叉）时触发融资买入做多；当短均线下穿长均线（死叉）时触发融券卖出做空。为贴近可交易性，信号产生后不在同一分钟成交，而是延迟到下一分钟

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。

\

导入DataSource

DataSource相关的方法和属性，定义在库 dai 中，通过以下代

理解 BigQuant SDK 的设计哲学，是构建高性能、可扩展量化交易系统的基础。

1. 本地代理架构 (Local Proxy Architecture)

BigQuant SDK 的本质是一个智能代理。它打破了“本地软件”与“云端服务”的界限：

• 逻辑本地化：您的策

策略介绍

该策略是一个质量投资策略，即基于公司质量指标选择股票

在这里，我们将质量因子（score）定义为盈利能力（Profitability） + 成长性（Growth） + 安全性（Safety）

• 盈利能力指标由资产毛利率GPOA，ROE，ROA，资产流动资金比CFOA，毛利率G

实盘整体流程

1.开通BigQuant合作券商账户（指定二维码开通享手续费优惠），并申请实盘、绑定实盘资金账号。

2.设置对应实盘资金账号的实盘策略，创建计划交易信号（实盘申请通过后：用户的实盘策略可选择用户的所有模拟交易策略）。

3.创建实盘访问凭证，获取对应访问凭证的密

导语

可视化策略开发是一种高效的开发方式，但平台默认只提供了部分经常使用的一些模块，如果用户自己有不同的加工处理逻辑，需要自己写代码。我们怎么新建一个可视化模块并发布上线呢。本文主要对此进行介绍，并给出详细的使用示例：如何绘制一个净值图。

虽然我们的回测模块会输出累计收益率曲线，但这并不是

https://bigquant.com/codesharev3/782046ea-2c71-48a6-98c7-7f1b4bb59c08

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问题描述

我有大量数据需要处理（如批量计算因子、训练多个模型、参数调优等），单机执行太慢，如何使用 BigQuant SDK 进行分布式并行计算，加速处理过程？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 fai 模块（FAI = Fast AI Computing），可以创建多节点集

用户教程

“用户教程” 按场景划分，涵盖了几乎所有 BigQuant SDK 的功能。每个小节都介绍了一个使用场景（例如“编写一个简单的量化策略”），并讨论了 BigQuant SDK 如何解决问题，其中包含许多示例。

如果您是刚接触 BigQuant SDK，请从 [BigQuant SD

BigTrader是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的交易引擎。

在量化研究的过程中，量化研究员（宽客）需要在历史数据里回放模拟，验证策略效果，这就是BigTrader交易引擎的应用场景。

首先，构建简单但能运行的策略

BigQuant平台回测主要使用bigtrader中in

前言

AI量化策略的独特之处在于存在一个AI人工智能模型，模型可以很简单比如是线性回归或决策树模型，模型也可以很复杂，比如是Transformer、CHATGPT等。在BigQuant上使用较多的是一个称为StockRanker的模型，该模型在量化金融数据上进行调优，能取得比xgboost

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（bigqua

https://bigquant.com/codesharev3/25e792d6-06b0-47c3-9150-f1216e4c2cbd

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https://bigquant.com/codesharev3/b035814c-2276-4fdd-b7b5-9265d1011133

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问题描述

我有一些 Python 脚本需要在云端运行（例如需要更大内存、GPU 资源，或访问云端专有数据），应该如何通过本地 SDK 将代码提交到 BigQuant AIStudio 云端执行？

详细解答

BigQuant SDK 提供了 aistudio 模块，可以启动云端 AISt