本地生成因子 并提供给线上策略
问题描述
我想在本地计算自定义因子(如技术指标、基本面因子等),然后上传到 BigQuant 平台,供线上模拟交易策略使用,应该如何实现?
详细解答
BigQuant SDK 提供了 DataSource 类,可以将本地计算的因子数据上传为数据源,然后在线上策略中通过 SQL 查询使用
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我想在本地计算自定义因子(如技术指标、基本面因子等),然后上传到 BigQuant 平台,供线上模拟交易策略使用,应该如何实现?
BigQuant SDK 提供了 DataSource 类,可以将本地计算的因子数据上传为数据源,然后在线上策略中通过 SQL 查询使用
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我是量化交易新手,想用 BigQuant SDK 对策略进行本地回测,应该如何实现?
P.S “本地回测” 功能因官方包发行版本不支持 mac 的原因,暂时仅支持 win / linux 平台
“买入并持有策略” 是最基
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我想用 BigQuant SDK 查询股票的历史行情数据(如日线、分钟线等),并在本地进行分析处理,应该如何实现?
BigQuant SDK 提供了两种主要方式来查询历史数据:
适用于需要灵活查询、过滤、聚合数据
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我在 BigQuant 平台上运行了模拟交易策略,想在本地查询策略的持仓、订单、成交、绩效等信息,应该如何实现?
BigQuant SDK 提供了 papertrading 模块,可以方便地在本地查询和管理模拟交易策略的各类数据。
首先查
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本模块提供模拟交易策略管理功能,包括策略列表查询、策略详情获取、绩效数据、交易订单、持仓信息等。支持本地/云端代码无缝切换。
主要功能:
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本模块提供数据查询、数据源读写、自定义函数等功能,支持远程查询和 BDB 数据管理
类名: dai.DaiUDF
功能: 自定义 UDF 函数定义
参数:
name : str,必填,UDF 函数名由small_q创建,最终由small_q更新于
本模块提供 BigQuant 平台的用户认证和管理功能,支持多用户登录和信息查询。
命令: bq --save-auth --aksk ak.sk\n功能:默认用户首次使用 AK/SK 登陆\n参数:
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在量化投资领域,概念因子已从市场现象演变为系统性策略工具。从 2024 年 AI 芯片龙头寒武纪 387% 的涨幅,到低空经济概念板块 2300 亿元的资金净流入,概念因子正在重塑 A 股市场的盈利逻辑。我们构建策略的核心,在于将产业趋势的确定性转化为可量化的投资机会。
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给出一个保存自己创建的数据列表的示例贴。
本文所展示的数据列表如下:
\
利用可
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在金融投资领域中,因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段,以揭示影响投资回报的基本因素。
因子研究的核心价值在于,它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量,如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已
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==没有湘财证券账号的,请扫下方二维码开户==
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| 函数名称 | 描述 | 例子 |
|---|---|---|
+ |
加法 | 1 + 2 = 3; '2023-1-1'::DATE + INTERVAL 1 MONTH = '2023-2-1'::DATE |
- |
减法 | `1 - |
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本文主要介绍股票的实时交易策略如何实现自动化实盘下单。当前仅支持万和证券BigTrader量化交易终端,文末提供的脚本只支持单一实时策略的自动化实盘,如果要运行多个实盘策略,请复制脚本分开运行,略微错开下单时间即可。
1、在宽邦科技的bigquant平台上开发实时
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导语
平台已经整理好新旧因子对比,可以在基础特征抽取里面直接抽取。
| 老版因子 | 新版因子 | 字段描述 |
|---|---|---|
| adjust_factor_* | 当期值: adjust_factor\n滞后值: m_lag(adj |
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\
策略的核心是捕获 “方差溢价”,即市场中虚值看跌期权的隐含波动率(IV)会系统性高于未来实际实现的波动率
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通过本地 VSCode 连接到BigQuant AIStudio,在本地 VSCode 里开发、调试、运行等。
注意:本地 VSCode 没有 AIStudio 可视化开发等功能。我们仍然推荐使用 AIStudio。
此功能 [旗舰版](https://bigquant.com/s
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,包含了所有可用的类、方法、枚举和数据结构的详细说明。BigTrader 是 BigQuant 平台的核心交易引擎,支持回测、模拟交易和实
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本策略是一个简单的趋势跟踪策略,主要思想是:
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1)运行代码:点击右上角的【全部运行】,看代码运行结果是否报错
2)提交模拟:点击右上的【提交模拟】,进行实时任务提交
交易策略!大致流程如下:
1.在BigQuant上构建实时期货策略。
2.开通申万宏源期货账号。
3.在BigQuant上绑定期货账号。
4.添加实盘策略并设置条件后开始交易。
这里,默认您
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BigQuant 导航
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本文介绍量化因子三种常见的处理方式,分别为:
这三种数据处理方式,都是截面处理,即当天全市场5000之票做预处理,不涉及时序数据。
把当天的因子值按均值为0,标准差为1进行标准化处理
c_normalize(mkt) as
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本策略选取60日成交量与收盘价相关性作为因子,观察了进行股票筛选之后等权持股10只,持仓5天的策略表现。量价因子是投资中常见的一种因子,结合了交易量(量)和价格行为(价)的信息来预测股票的未来表现,盈利逻辑主要基于以下几点:
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