州茅台近一年收益是-7，还是-3。智能体生成的策略，基准收益是对的，累计收益是错的。

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在bigquant平台可视化那个模块加的呀，训练集的实际参数可以，就是测试集不行。我尝试了test_data和eval_data都不行诶

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import jqdata

def initialize(context):

# 定义均线周期

context.ma5_period = 5

context.ma10_period = 10

context.ma3_period = 3

def handle_data(c

因子原理

市销率（P/S Ratio），是一种估值指标，用于衡量公司股票价格与其销售收入之间的关系。市销率可以帮助投资者了解公司股票的估值水平，相对于其收入而言是否被高估或低估。

在不同的行业中，市销率的合理区间也存在差异：

• 技术行业：技术公司通常具有较高的成长潜力，投资者预

《彼得·林奇教你理财》通俗解读：普通人的“接地气”赚钱指南 一、核心思想：菜鸟也能打败华尔街 简单说： 彼得·林奇认为，普通人的日常生活就是最好的选股工具。超市里卖断货的零食、小区门口排队的奶茶店、办公室里同事都在用的电子产品……这些“身边的机会”比华尔街的复杂模型更靠谱。 他的战绩：管理基金13年

大田老师上课不是提到可以用之前特朗普1.0的时候那个关税政策做分析，然后来预测这一次的关税政策效应嘛，然后我就想用去上一次的数据做一个政策分析，请问有没有什么推荐的策略和数据呢？

介绍

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

复现了4个因子平台的因子，收益都与因子平台的收益相差太多。

复现思路：因子一致，回测时间一致，持仓股票数量500只，score ASC、DESC都可以试试。

老师也可以不复现这四个因子，因子平台上的随便一个都行，看看能不能复现：因子平台上年化20%，复现17%，我认为就是OK的。但是差的太多。

1.市场观察和机会发现

许多投资者热衷追逐热门概念，像曾火爆的新能源汽车概念，行业利好时股价飙升，吸引大量资金买入。但市场多变，热度减退后股价急跌。以2021年1月4日起跟踪买涨幅最大的策略，每日调仓，初期有涨幅，随后收益震荡下行，到2024年9月收益低至-50%左右，最大回撤超55%

import os
from bigmodule import M
import numpy as np
from bigtrader import PerOrder
import pandas as pd 
from bigtrader  import Directi

想读取CSV文件中的因子F1和F2，在特征模块进行加工成F1+F2并命名为F3，请问如何实现？

按照文档里的读取SCV文件试了下，结果出现报错。

https://bigquant.com/codesharev3/4833d08f-8823-4a0d-9823-524ca41830a6

因子篇

因子构建

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追涨策略的关键因子如何选择

[基于财务数据构建策略](/wiki/doc/

7月16日Meetup模板案例;

策略案例

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作者

徐耀杰（woshisilvio）

常见算法优劣比较

算法没有最好，只有更好。 这个问题的答案取决于许多因素，例如股票市场的条件，数据集的质量和特征工程的有效等。接下来，我们来看看这些算法的优势和劣势：

1. 神经网络：适用于复杂的非线性问题，可以有效地捕捉市场的非线性特

问题

laosha+如何计算前5-10个交易日收盘价的斜率。

思路

![](/wiki/api/attachments.red

问题

BQ平台策略的买卖时间，除了固定的上午9点和下午3点外，能不能自由的设置一天当中的任意时间买卖？

参考

WAP价格回测功能

视频

[https://www.bilibili.com/vid

https://bigquant.com/codesharev2/0ec845ff-da81-4927-842b-86730c2a2f00

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交易引擎简介

1.1 交易引擎的作用

交易引擎回测模块的功能是实现用户的交易逻辑

• 当用户将策略编写好之后，我们需要在一段时间当中，用策略逻辑，模拟一下在金融市场中的买卖，通过收益情况判断策略的好坏
• 如果想测试策略在某段历史时期上的表现，只需在本地运行回测模块即可
• 如果想测

更新

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[https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW](https://bigquant.com

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https://bigquant.com/wiki/doc/ai-rq8QOC2fDb

策略案例

[https://bigquant.com/experim