加入仓位控制的代码就运行不了了，显示是空值，前面代码已经定义过sma了。

Bigquant平台近期推出了与国金QMT结合的实盘自动交易方式，解决了策略实盘自动化交易问题，平台的优势在于封装了很多种类开因子，也具备AI能力，大大简化了策略研究门槛，回测效率也很高，便于策略研究。

新模式的推出，大家可能会有较多问题，我这边有4年的bigquant平台研究经验、2年的QM

一个月收益30+%的策略是好策略吗？，相信不少人在策略社区选择策略都有这样的问题，也经常会出现买入一个月收益30%以上的策略后，自己跟随进去反而亏钱。我们该如何选择策略，个人给出一些见解（也不一定正确哈）

目录：

一、问自己，明确定位

二、保守型策略选择

三、激进型策略选择

四、干货判

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

操作系统：Mac OS

浏览器：chrome

操作：

在编写策略板块中，新建一个模板策略，不做任何修改，直接运行，就报错了。

按道理平台是服务器端部署的，所有的库都是平台部署的，为什么还有这种无法解析的问题呢？

求助。提前感谢。

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

https://bigquant.com/codesharev3/5841235c-c631-4016-9df1-0e9c72754770

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https://bigquant.com/codesharev3/369f88a1-86d1-45cf-89aa-1c35fae19d1f

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策略介绍

本策略是根据新国九条进行改良的新版微盘策略从而更好筛选需要的股票。

自从2024年新国九条出来后，小市值策略逐渐失效，部分小票退市概率变大，我们先看看国九条中关于股票ST的内容：

可能影响股票被ST或退市的关键因子，这些因子可以作为投资者避免潜在风险的参考：

1、分红情况：如

在全球金融市场波动率加剧的背景下，传统量化投资体系正面临数据维度单一、策略迭代滞后、决策响应缓慢等痛点。iTick 外汇股票报价 API 服务与 DeepSeek-R1 大模型的深度整合，通过 "数据 + 算法 + 场景" 三位一体的创新架构，为量化投资领域带来了革命性突破。

![](/wiki

为什么我加入私有变量因子也会影响回测结果？

# 问题描述
1，下面的策略代码，可以正常回测、可以正常模拟运行、但是到第二天模拟运行会报错
2，报错如下：
3，[2025-03-11 22:22:07.338366] ERROR: pypapertrading:moduleinvoker.py:38:_module_run 

https://bigquant.com/codesharev3/a5d436a4-6a1f-4d7f-b3f7-f79925d270db

\

from bigmodule import M



# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m5_initialize_bigquant_run(context):
    from bigtrader.finance.commission import Pe

策略社区的XGBoost模板，只是修改了训练、回测数据日期，执行回测时正常，但提交模拟就报错，策略已分享给小Q，下面是报错信息

2025-03-10 20:24:00 任务运行开始调度 state=trigger event= 5ec3d941-73b9-47ca-8183-759397725f7

因子表达式：c_indneutralize(pb, sw2021_level1) AS pb_

我检查了pb因子原始值，并没有缺失

\

Trade

AIStudio 常用模块和开源

BigTrader 量化交易引擎

[交易引

麻烦老师帮忙看一下，策略提交模拟几天了一直没有交易信号，但是回测这几天是有交易的。（策略链接在最下面）

我的策略链接：

[https://

研究背景

金融领域越来越依赖文本数据（如金融新闻、监管文件和社交媒体）来预测经济事件和市场走势。

传统的情感分析方法（如基于词典的方法）存在局限性，无法充分捕捉文本中的复杂信息。

大型语言模型（LLMs）如BERT、OPT、QuantAgent和FinBERT等在自然语言处理（NLP）任

引言

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。

策略思想

因子和标签选取

![](/wiki/api/a

[https://bigquant.com/aistudio/studios/f9b674f0-0f37-11ed-93bb-da75731aa77c/?payload=[["openFile"%2C"vscode-remote%3A//bigquant.com/home/aiuser/work

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规

Qbot 不仅功能全面，在技术架构上也独具匠心。平台提供 GUI 前端 / 客户端（部分功能也支持网页），无论你是喜欢桌面端操作的稳定，还是钟情于网页端的便捷，Qbot 都能满足你的需求。后端则专注于数据处理、交易调度，通过事件驱动的交易流程，确保每一个交易指令都能迅速、准确地执行。在策略研究方面，