开发量化策略快速教程
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
由qxiao创建,最终由qxiao更新于
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。
BigQuant平台回测主要使用bigtrader中in
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- 适用市场:股票、期货
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本文档介绍如何把平台1.0版本的模拟信号变成3.0版本的模拟信号,并最终接入到3.0的实盘终端。
1、在3.0构建一个新策略。
附件提供了一个模板策略,可以再此基础上修改。
策略主要由3个模块组成:代码列表、python函数和Bigtrader回测模块
![](
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本策略基于破净股的投资思想,主要通过筛选股价低于公司每股净资产的股票,来寻找市场中被低估的投资机会。破净股通常由于市场情绪、短期波动等因素被低估,但从长期来看,这类股票的内在价值往往会被市场重新认识并反映在价格上。策略通过剔除高风险和财务不稳定的股票,专注于那些具备稳健基本面且有较
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查尔斯·布兰德(Charles Brandes)的投资理念可以用“价值投资”的核心思想来概括。布兰德强调寻找被低估的股票,并注重市盈率(PE)、市净率(PB)等财务指标的合理性,以确保投资的安全边际。本选股策略注重选择市盈率和市净率低于市场平均水平的股票,同时考虑如股息收
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字符串用单引号(')来包围,而列名通常不需要引号。如果列名中包含特殊字符(例如空格、连字符、其他符号等),您需要使用双引号(")来引用列名。如下:
%%sql
select date, instrument, close/open as "con
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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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本次实盘终端支持【万和证券】(**湘财证券实盘终端正在升级中),需要开通并申请量化实盘权限:
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DAI (Data for AI) 是BigQuant研发的高性能分布式数据平台
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低风险策略的系统介绍参考文档:[14
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净利润同比增长选股策略旨在通过筛选那些净利润同比增长显著的公司,挖掘潜在的投资机会。该策略核心在于选择那些净利润增长率高的公司,以捕捉其盈利增长潜力,同时确保这些公司具备稳健的财务状况,如资本充足率和流动比率良好。此外,还关注这些公司股价的上涨趋势和成交量稳定,以及它们所处行业的增
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红利策略也叫高股息策略,是价值投资的经典策略之一。简单来说,该策略基于股息率选取高分红个股进行投资,在获取分红收益之余,还能获取股价上涨带来的收益。
“新国九条”出台,红利有望成为中长期的投资逻辑。
新“国九条”落地之后,监管思路已经向“强监管、防风险、促高质量发展”转
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双均线策略是一种简单而又广泛使用的技术分析工具,主要用于识别市场趋势的变化和生成交易信号。这种策略涉及两条移动平均线——一条短期(快速)和一条长期(慢速)——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。
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![](/wiki/api/attachment
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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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新版量化开发IDE(AIStudio):
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略:
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平台:
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每个交易日尾盘需要清仓。
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我们先来看一个策略回测曲线,年化17%多,最大回撤只有十几个点,交易不是特别频繁,但胜率极高。
这就是一个配对交易策略,只买
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最近上传了一个新版的随机森林模块,大家可以尝试使用一下。
![](/wiki/api/a
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本策略AI算法来预测股票的未来表现,并进行排序。这里使用算法StockRanker,BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法,专门用于量化选股排序学习,通过在多个因子/特征的数据上训练,旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。
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动量策略是一种利用历史价格趋势来预测未来价格行为的量化交易策略。这种策略基于一个假设:股票或其他资产的未来价格趋势可能会延续其近期的表现。在实际应用中,动量策略通常会购买表现好的资产并卖出表现差的资产。
动量策略的核心是“追涨避跌”。具体来说,这种策略会:
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