高频因子投研一直是一个专业研究员头疼的问题，主要难点有以下几点。

1.高频因子计算速度慢，通常高频因子是指股票分钟数据或更高频率数据。每只股票每天有240条分钟k线，数万条level2数据，如果按照数据量计算的话，每天仅分钟数据约有5000*240 = 120万条。是日频数据的240倍。1

传统的量化投资主要依赖于金融时间序列分析、统计学和经济学原理来构建模型。然而，金融市场是复杂、非线性、高噪声的动态系统，传统的线性模型在处理海量、高维和非结构化数据时常常力不从心。

机器学习和深度学习技术的崛起，为量化投资带来了革命性的工具。它们能够从海量数据中自动挖掘复杂的非线性模式，极大地

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• 如何用2C8G玩转高频因子？
• 如何实现高频因子快速计算投研框架？
• 如何在高频信息中寻找TRUE ALPHA？

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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。

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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经显示出对投资回报的显著影

70年代，随着计算机技术的快速发展，量化投资开始迅速崛起，计算机的广泛应用使得大量历史数据的存储和处理成为可能，从而促进了量化分析方法在投资决策中的应用。

此时期，许多基于统计和数学模型的量化策略被开发出来，如指数化投资、算法交易等。

进入21世纪，量化投资经历了爆炸式的增长，数据的爆炸

运行轮动宝策略参数调优时内存不足，python内核崩溃？

内存不够不用怕！看我内存优化大法，单核6G内存照样跑全程！

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《别再追微盘股了！“轮动宝”策略回撤更低、收益更稳》\n——打造实战价值策略\n\n🔥 亮点抢先看：\n1️⃣ 哪些标的是长期正收益\n2️⃣ 如何确定有效因子\n3️⃣ 如何进行组合优化\n4️⃣ 如何提升策略稳定性

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一、视频回放与课件

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这个策略是基于 A 股市场的短线量化交易策略，核心逻辑是筛选符合特定条件的强势股（连续涨停且属于强势概念，两个条件缺一不可），并在次日特定条件下买入，设置止盈规则卖出。

下面我们从策略各环节详细拆解：

1.回测结果

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导语

大家好，今天详细介绍下私享会成员如何使用SDK。关于SDK的更多介绍，请移步：BigQuant终端本地SDK使用文档，原文介绍了用户管理、策略运行、策略查询等功能，本文只介绍数据相关功能。

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做量化投资，参数优化是绕不开的关键步骤。很多人靠盲目试错调参数，要么陷入过拟合陷阱，实盘一塌糊涂；要么找不到核心规律，浪费大量时间。今天就以低估值 + 小市值双因子策略为例，带你搞懂参数平原的核心逻辑，用可视化方法高效找到既赚钱又稳健的参数组合。

一、什么是 “参数平原”？

参数

【因子理论基础】

在股票市场中，成交量的边际变化隐含着非常重要的信息，特别是在技术分析领域，成交量被认为是股票市场的原动力。俗语“量在价先”深刻的反应了成交量的变化对于股票价格波动的预测具有指示性作用。

成交量的大小，可以衡量股票市场或者个股的活跃程度，并由此来观察买卖双方进入或退出市场的状况。

可转债三低策略（CB-Three-Low）

1. 回测结果

2. 策略简介

以“低价格、低溢价率、低余额”为核心筛选可转债

日内卖跨期权策略（Intraday Short Straddle）

1. 回测结果

2. 策略简介

以“日内卖跨+强制清仓

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桥水全天候策略探析：穿越经济周期的资产配置范式重构

一、投资的本质：资本跨期配置的风险与价值平衡

从金融史维度审视，投资的核心并非短期市场波动的博弈，而是基于经济规律与资产属性的资本跨期配置。其本质是在不确定性环境中，通过对资产内在价值与风险收益特征的判断，构建能够抵御周期冲击、实

本文介绍一个股指日内交易策略，该策略在2024年大放异彩，当时好多私募靠这个策略博得客户好感，毕竟那段时间股票策略持有特别难受。策略思想比较经典和简约，也可以在其他日内活跃的品种上运行，比如螺纹钢、橡胶、铜。

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1.回测截图

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ETF是场内基金，近年来越来越受到交易员的青睐，主要是因为其是一篮子股票的基金，所以大众理解其风险可控。本策略是基于金融理论体系进行仓位优化和强势ETF基金的挑选。从2021年初回测到2025年10月，年化收益为27.15%，最大回撤接近-11%，夏普比率1.41，总体波动和回撤是低于股票策略的。

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