https://bigquant.com/codeshare/ce89ec06-3457-4f59-bfed-70d7bb95e4c7

导入策略试运行日志

[2024-01-02 22:45:32.247550] INFO moduleinvoker: input_features.v1 开始运行.. [2024-01-02 22:45:32.271768] INFO moduleinvoker: input_features.v1

如标题

新手用量价相关性做了个策略，不知道为啥回测报错。请指点，万分感谢

from bigdatasource.api import DataSource
from bigdata.api.datareader import D
from biglearning.api import M
from biglearning.api import tools as T
from biglearning.module2.common.data import Outputs
#
import pandas as pd
import numpy as np
impor

交易引擎：初始化函数，只执行一次

def bigquant_run(context):

context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0001, sell_cost=0.0011, min_cost=0))
context.slippage.VolumeShareSlippage(volume_limit=0.025, price_impact=0.1)

#读取数据
context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df()
context.ranker_predictio

回测中貌似有bug，前一天用context.order_target_percent(instrument,0)卖出的股票，后一天在仓位中还有它的信息，只不过持仓量为0。既然仓位中没有这只股票了，为什么仓位中还有它的信息？

在大宽看了不少策略，有一个关于具体使用当天还是前一天数据的问题

比如B站视频中的稳健深小策略

#==================== 数据准备

today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')

time = data.current_dt

# 根据权重计算排序得分

today_data['总市值_score'] = today_data['总市值'].rank(ascending=True)

today_data['流通市值_score'] = today_data['流通市值'].rank(ascending

如题，自定义的交易逻辑会在模拟交易中执行，在实盘交易中是否执行？

我的策略依赖于我本地的数据，所以，把我本地的数据命名为 data1.csv，上传到开发环境，并编写了策略（策略名：自选模式），策略在开发环境是能正常访问导入的data1.csv文件，也可以完成回测，但把策略上架到模拟交易后，就提示读不到文件，请问如何解决？\n

读取文件的代码是这样的：

def m4_file_path_bigquant_run():

return "data1.csv"

m4 = M.datahub_

环境是AISTUDIO 先是如下报错

然后我在终端对protobuf进行降级后出现如下报错

请教下如何解决这个报错，上周服务器升级之前都是能正常运行的。另外回测成功的策略上传模拟报错试运行失败也问下原因，希望得到解决，谢谢

回测一切正常，以下是错误日志：

ds.read_bdb 时报错 <ArrowInvalid: Object is not allowed to access>

更新：为什么你们的系统时好时坏，第一次试运行没报错，第二天运行又报错了。。。

回测时候是正常的，提交模拟交易就报错了，是因为什么呢？麻烦给看一下。

执行dai.query时报错 <OSError: Could not connect to socket /var/app/data/bigma/sockets/bigma>，能否解答一下是什么原因？

回测引擎：每日数据处理函数，每天执行一次

def m19_handle_data_bigquant_run(context, data):

# 按日期过滤得到今日的预测数据

ranker_prediction = context.ranker_prediction[

context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')]

# 1. 资金分配

# 平均持仓时间是hold_days，每日都将买入股票，每日预期使用 1/hold_days 的资金

# 实际操作中，会存在一定的买入误差，所

[2023-04-06 08:47:29.518657] INFO: algo: TradingAlgorithm V1.8.9

[2023-04-06 08:47:32.865273] ERROR: moduleinvoker: module name: backtest, module version: v8, trackeback: KeyError: 'data'

[2023-04-06 08:47:32.869303] ERROR: moduleinvoker: module name: trade, module version: v4, trackeback: K

麻烦工程师小哥看一下

https://bigquant.com/wiki/doc/shizhi-celve-v-10-Jhc4IN7nXK

直接克隆的知识库-平台使用文档中的样例策略（https://bigquant.com/wiki/doc/shizhi-celve-v-10-Jhc4IN7nXK），回测完全正常。但是模拟交易时，始终不出交易信号。不知道模拟交易时运行各个模块的原理和回测的原理有什么不同？

注：并不是因为22天才调仓的原因，第一天运行都不出信号。感觉在模拟交易时回测模块之前连接的模块运行结果不对，输入给回测模块的数据有误。只是个人猜测。不知道真实原因，请高手指点，谢谢！

模拟交易

https://bigquant.com/codeshare/f88d845e-2f55-45ea-b8b1-4cf7dd5cdde3

在bigtrade里使用可以该方法获取持仓，请问如何在trade模块里获取持仓列表呢

M.hftrade.v2(
    instruments=['300097.SZA'],
    start_date='2023-11-03',
    end_date='2023-11-05',
    initialize=initialize,
    before_trading_start=before_trading,
    handle_data=handle_data,
    after_trading=after_trading,
    capital_base=120000,
    frequency='minute',
    p

在2016-04-01买入000661.SZA16000股，在2016-04-28卖出的时候，股数变成了18466股。如下图所示：

2016-04-27 000661.SZA发生了每10股配3股，每股45.68元。

请问是如何影响的，18466股是如何计算得到的。谢谢！

回测一切正常，但是在模拟交易时一直提示下面的错误。请高人指点原因。不胜感激！

错误内容如下：

RpcTimeout Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-f009ebd387c9> in <module> 506 ) 507 --> 508 m9 = M.hftrade.v2( 509 instruments=m1.data, 510 options_data=m5.data,

/var/app/enabled/biglearning/modul

是否可以导入csv，或者基于平台已有数据，加工出来的数据（已包含开盘价、收盘价、最高价、最低价等数据），使用平台的回测组件进行回测？

日频交易，每日轮仓

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

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来源：SSRN 作者：Sophie Emerson, Ruairi Kennedy, Luke O’Shea, and John O’Brien

机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中，已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么，机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢？

1.常见的机器学习算法

机器学习算法主要有三种：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型，将

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一个简单封装的机器学习滚动的策略框架～可以方便的使用机器学习滚动训练回测～  \n可以在py文件内修改实际使用的模型，把mod2.py放在目录下， 直接import mod2 from mod2   配置一下config就可以一键进行机器学习滚动训练并看到回测了\n

https://bigquant.com/codesharev3/f76dfca2-cbba-44bd-a183-bd10f26619fb

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