回测

交易是每天的排名第一，日频，怎么看回测和模拟交易的预测结果是是否一样

请问：在回测时报性能告警，是什么原因，如何避免？

/usr/local/python3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py:2605: PerformanceWarning:

your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot

map directly to c-types [inferred_type->mixed,key->block3_values] [items->Index(['instrument

什么也没变,甚至用固化的策略,回测2022年,效果都大变样了, 请教, 要作何修改,才能恢复到以前一样?

这是自带的我的文档/因子分析代码策略.ipynb，我使用这份代码进行简单的快速因子回测。在上周五之前是没问题的，最近无法运行了，提示TypeError: set_global_opts() got an unexpected keyword argument 'tooltip_opts'。完整代码如下：

https://bigquant.com/codeshare/51c8cc81-4866-4fe5-907c-c45285e68994

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在这个模块中买入点和卖出点选项中的 open 和 close，如果买入选择 open，卖出选择 close，那么是意味着在同一天进行买入和卖出吗？在实际交易中，沪深 A 股当天购买的股票是不是第二天才能卖出，这一点是不是有些问题，如果想要将卖出点设置在第二天，应当如何设置？

有时候滚动回测完了跑两三多小时结果跑出来发现模型不能保存。。。

错误代码为

NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-0a1ea060cc6f> in <module> ----> 1 pd.to_pickle(m10.output_model.read(), 'xgboost16少函数.csv') 2 model_info = pd.read_pickle('xgboost16少函数.csv') 3 feat

最近在使用“自定义Python模块”时，发现个问题，如果勾选了”启用缓存加速”, 在回测时，即使修改了自定义模块的代码，也会出现直接命中缓存，不更新内容的情况。如果是在模拟交易中，运行这个策略，则第一天正常运行了“自定义Python模块”的内容，而第二天直接显示命中缓存，不更新数据。不知道其他网友遇到类似问题没有？……

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策略请求接口

order(symbol, volume, price, order_type=OrderType.LIMIT, offset=Offset.NONE)

• 下单[股票、期货]，必须指定标的、下单数量、下单价格

想要每次以当日开盘价购入10手,文档里写必须指定下单价格。价格可以不输入，自动获取么？

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在今年7月份平台升级之前，我想要使用这个函数，直接在代码里引用是datetime.timedelta(0)，没有报错，回测，模拟交易和实盘交易都可以正常运行、

然后在平台升级后，在AIstudio中，还是这么用，报错如下：

当我删掉前面的datetime，而直接使用timedelta(0)的时候，同样也报错，提示找不到这个timedelta，所以请教下如何在可视化的模式下优雅的解决这个问题，谢谢

回测曲线的相对收益线的计算公式

回测中，11-26号新出现的平安银行，直接就盈利了20w，持仓均价错了，导致回测结果错误

买入/卖出点均为twap_2，改为open调仓之后从曲线上看就没有突然的拉升了。

https://bigquant.com/aistudio/studios/a29733f8-0f37-11ed-93bb-da75731aa77c/?folder=/home/aiuser/work

新手课程里面的源码，运行回测是好的，但是提交模拟之后就会报错。错误和源码附上，求助大神帮我解答一下，谢谢

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AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-b2f5bb4c55e4> in <module>
    191 
    192 # @module(position="

https://bigquant.com/college/courses/course-v1:public+2023110601+110601/courseware/7708009442174480802b3dd339f4ede0/45dafc16ea744216af376a7dc2961fa5/

老师您好，

我学习上面的视频文章，想试运行代码，但运行不下去，没办法回测，是我哪里没有配置对吗？谢谢老师！

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  # 我们取前0.6的数据量作为训练集
  date = data['date'].unique

刚接触BigQuant，就想从最简单的模板“买入并持有可视化策略”开始学习，里面属性都没改过直接运行，但发现我的回测没有基准数据，不知道为啥。\n模板用的HTTrade，换成Trade也是有问题，说date报错

[https://bigquant.com/codeshare/c48664c8-6d59-4824-b791-fd73b75100e9](https://bigquant.com/codeshare/c48664c8-6d59-

• your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot
• map directly to c-types [inferred_type->mixed,key->block3_values] [items->Index(['instrument', 'name', 'suspend_type', 'suspend_reason', 'suspended'], dtype='object')]
• pytables.to_hdf(
• [2023-11-09 19:42:22

在回测与交易目录下，可以看到有好几个回测模块，Big Trader，HFTrader，Trader等，这三个回测模块有什么区别？如何挑选回测模块，以及什么情况下使用？谢谢

使用超参搜索 对特征列表进行调优，当列表因子数量为1的时候，夏普值可以对上，但是当因子数量大于1时，夏普值与回测的不一样，请问这是什么原因。

当因子只有一个时

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=6fd026

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  https://www.bilibili.com/video/BV1HP411L7P6?p=41&vd%5Fsource=7b9ab936cb0f75af7a02774d32537c9d

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1.我想要实现滚动训练，使用平台官方给的AL模板策略（比如stockranker、LightGBM），再拖入一个滚动训练模块，修改滚动训练模块的run函数里的各个模块id和训练周期是否就能实现，还需要注意改哪里吗？怎样确认回测没有用未来数据训练？ 2.同时拖入一个滚动训练模块，和一个超参搜索模块，是否能实现每次滚动训练都进程超参数搜索。 3.滚动训练后的策略跑模拟盘时，是否会到时自动训练？

Exception Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-16424a2d66d6> in <module> 163 ) 164 --> 165 m23 = M.select_columns.v3( 166 input_ds=m22.data, 167 columns='date,instrument',

Exception: invalid module name: select_columns, version: v3, frie

在aistudio种，用平台的提供xgboost方法回测，参数改了无数次，回测结果的走势图一模一样，没有变化，xgboost的缓存参数也是关闭的，m_cached=False。

![虽然改变了不同的xgboost参数，但是回测结果一直是如图所示，一个小数点都不变{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=1295616f-94b0-4