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【策略魔改】选股结果存疑

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请问有关“选取总市值从大到小排名前80%”

你好老师们

在107 “股息率策略”中

1. 选取总市值从大到小排名前80% 讲解文案使用的是：c_pct_rank(total_market_cap) > 0.20 z

而在文章末尾有网友提出

“选取总市值从大到小排名前80%”的

日频交易，每日轮仓

[https://bigquant.com/codesharev3/7f53a613-ea73-41da-aca1-01e4c4900ba1](https://bigquant.com/codesharev3/7f53a613-ea73-41da-aca1-01e4c4

1.0版本因子导入到3.0存在问题，麻烦看下这个策略里面的DAI因子是否能正常提取。

[https://bigquant.com/codesharev3/969d6d27-e552-4c06-ab25-09fe5a1fc34c](https://bigquant.com/codeshare

请问1.0模型固化了的策略怎么样才能在3.0中继续使用呢？

手里基本都是固化模型的策略，这种策略应该怎么导入3.0呢？

$$ s=1>2 $$

\

转债凸性的量化表达（gamma）

证券研究报告2024 年 12 月 24 日

可转债量化专题

转债凸性的理论逻辑虽然和衍生品 greek 中的 gamma 类似，但实际操作思路上更类似于债券的凸性。这主要是因为转债在目前的 A 股市场中的主流投资策略是持有买入，而非 delta 对冲

请问如何让策略在固定月份（比如一月）空仓？

是在回测模块的初始化函数里加代码吗， 还是在仓位分配模块里加代码，应该怎么加呢？谢谢

[https://bigquant.com/codesharev3/fd66537f-dd22-4b89-b0b2-b1a89f1ea800](https:/

cn_stock_prefactors表中

1. 因子：deal_number，北交所的标的没有数据
2. 因子：net_active_buy_amount_rate_main 北交所的标的没有数据

\

【第三方库】请安装dune_client

请安装dune_client>=1.7.7，用于下载区块链数据。

强化学习（RL）是机器学习中最令人兴奋的领域之一，尤其是在交易领域应用时。RL之所以如此吸引人，是因为它允许你优化策略并增强决策方式，这是传统方法无法做到的。

它最大的优势之一是什么？

你不需要花费大量时间手动训练模型。相反，RL可以自行学习和做出交易决策（取决于收到的反馈），并根据市场

快速开始第一个策略

新建策略

打开 编写策略 > 点击左侧 + AIStudio 新建策略 > 点击模版 可视化线性策略 > 回车确认

![新建可视化

算法交易策略简单来说就是用计算机语言（如 Python）编码的策略，用于执行交易订单。交易者将这些策略编码，以利用计算机的处理能力，以更高效的方式进行交易，几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者，跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识，帮助你在交易中取得成功。

自动化交易是一种利用自动化系统执行交易订单的方法，速度更快。凭借你在交易领域的专业知识，你可以将交易方法自动化，而不是手动执行交易。在这篇博客中，你将了解有关自动化交易方法的一切，并开始学习如何入门。

内容大纲

• 什么是自动化交易？
• 自动化交易的历史
• 自动化交易的工作原理
• 自

简介

BigTrader 是 BigQuant 推出的专业级量化交易引擎，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。

核心特性

• 全市场覆盖
  • 多品种支

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

获取策略代码

• 知识库 知识库提供各种策略模版、Demo和交流分享
• 宽客学院 学习课程、很多课程提供策略代码可用于复刻(fork、克隆、clone)

策略

传统投资想法主要存在于人脑，并由人脑运行产生决策信号。

在量化投资中，我们把投资想法编写为策略代码，使用数据来验证和完善想法，并将最终的策略部署到计算机/服务器上运行，产生策略信号。

BigQuant提供用于策略研究开发的数据、算法、算力和平台，同时也提供策略部署和托管运行。我们先

BigQuant 开始使用

BigQuant 导航

快速创建一个量化策略

1. 登录 [BigQuant](https://

StockRanker

StockRanker 是 BigQuant 平台提供的高性能排序学习算法(list-wise)，为量化投资场景做了优化。StockRanker可以根据输入的多个股票特征训练模型和做出排序预测。

在量化投资中，排序任务指的是根据某些标准对一组股票进行排序。例如，投资

为什么使用TGAN？

在量化交易中，你可能会遇到日常金融数据不足以回测策略的情况。然而，遵循真实数据分布的合成数据可以非常有用，可以帮助你用足够数量的观测值来回测策略。生成对抗网络（GAN）将帮助我们创建合成数据。具体来说，我们将使用用于时间序列数据的GAN模型。

文章大纲

在这篇

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

研究结论

2016年，周期股崛起，市场风格发生明显切换，各类alpha因子的相对强弱态势也发生剧烈变化。我们认为周期股是否会持续强势有待讨论，但随着IPO增速、市场监管加强以及量化产品规模的扩张，传统偏小盘、偏技术的低资金容量alpha因子的效用会减弱，估值、盈利等基本面因子的作用会

一、定义

净利润N年复合增长率（CAGR，Compound Annual Growth Rate）是衡量一个公司在特定时间段内净利润增长的平均年增长率。它反映了在每年的增长率都保持一致的情况下，净利润从一个初始值增长到最终值的速度。

CAGR的计算公式为：

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