介绍

BigQuant SDK 提供 Python API 接口，帮助开发量化投资策略和使用 BigQuant：

• 📊 数据查询：海量金融数据的 SQL 查询接口
• 📈 模拟交易：策略回测与模拟交易管理
• 💰 账户管理：交易账户的持仓、订单、资金查询
• 🔬 回测引擎：高性能

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

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。

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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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

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

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

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

问题描述

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

详细解答

示例策略——“买入并持有”

“买入并持有策略” 是最基

问题描述

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？

详细解答

BigQuant SDK 提供了两种主要方式来查询历史数据：

方法一：使用 DAI SQL 查询（推荐）

适用于需要灵活查询、过滤、聚合数据

问题描述

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？

详细解答

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。

1.获取策略列表

首先查

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

1 模块概述

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：

• 获取个人策略和社区分享策略列表
• 获取策略详情对象（支持管理员特权）
• 查询策略绩效、订单、持仓、计划订单等数据

1 模块介绍

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

2 API 介绍

2.1 自定义 UDF 函数

类名： dai.DaiUDF

功能： 自定义 UDF 函数定义

参数：

• name : str，必填，UDF 函数名

1 模块介绍

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。

2 API 介绍

2.1默认用户首次登陆

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：

• `ak.s

1.引言

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。

1.

文章目标

给出一个保存自己创建的数据列表的示例贴。

数据

本文所展示的数据列表如下：

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数据生成与筛选

利用可

因子研究

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

湘财证券开通账户

==没有湘财证券账号的，请扫下方二维码开户==

湘财证券实盘权限开通

1. **湘财

操作符

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

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。

实时策略的实盘交易流程

1、在宽邦科技的bigquant平台上开发实时