调仓

从策略天梯上选择的策略，实盘信号和bigquant网站每天发送的调仓信号完全不一致。看“实盘常见问题”的说明，解释是因为两者的资金不一样，所以会选出不同的股票。大家有没有遇到这个问题？是不是必须把实盘资金加到和订阅的策略资金一样？

请问因子分析模块中的调仓周期是指过去N天的收益还是未来N天的收益。比如调仓周期为2，那么模块结果中的收益比如最大分位收益，是指当前因子值最大的股票持有两天，还是指它过去两天的收益？

我以前一直以为比如最大分位收益，就是当天因子值最大的股票持有调仓周期天数的收益的累计。最近看了平台的一个文章，感觉自己理解有问题，我看了平台的文档都没有明确说明，然后回顾了2021量化训练营中因子分析一节，有讲到自定义导入数据进行因子分析的，可以具体看到导入的是什么数据。

![{w:100}{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirec

高手你好, 不好意思之前没表达清楚, 我想给代码的调仓函数移到调仓管理或其他函数中, 好让自定义运行扫描不同的调仓周期.

所以我之前问假设加上每5天调仓, 模块该在图中哪里加上, 线该怎么连?

https://bigquant.com/codeshare/a5bf9487-3e53-40ed-87b2-b1f614f10c08

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高手你好, 我想给代码加上每5天调仓, 模块该在图中哪里加上, 线该怎么连?

https://bigquant.com/codeshare/157a00b1-6b68-4016-9a82-69b8a50aaaf0

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刚接触BigQuant，很多基础不理解。求高手指点。我做了一个简单的任务，发现最后的回测模块里面的主函数不知道怎么修改。

任务：有一个指定了10只股票的股票池，按照5日收益率return_5升序排列，希望每天调仓，排序前5的股票作为买入列表，卖出不在列表中的股票。

问题：做到最后的“回测模块”，其中的主函数，不知道如何修改，如何获取排序后的结果数据，实现买卖逻辑。看了代码

instruments=m1.data,
options_data=m2.data,
history_ds=m6.sorted_data,
从前面模块获取的数据到了这3个变量，难道从他们可以取出数据？

说明一，选用的策略是2023年7月上架的天成3系列策略，试了两个，都是一样问题。

说明二，选用的策略没有选北交所股票，只有创业板和主板股票。自己的账户开通了创业板。

说明三，风险控制已经把个股仓位调到100%，策略占用资金分配了98%。

说明四，每次给出的交易信号与调仓信号都不一致，而且都不是st股。

说明五，因为才开通实盘10天，这十天模拟盘给出的都是创业板股票，而实盘给出的交易信号是主板股票。难道实盘是因为5万资金才不选创业板股票吗？

有谁知道这个问题原因的，请帮忙解答。谢谢！

问题描述：

    新手学习中，目前跟着课程实现了一个小市值策略，想在模拟交易中看看运行效果，这几天发现一直没有任何变化

看日志也没有发现任何错误信息，有些日志信息还看不太懂，比如最近一次执行结果如下：

[2023-11-16 21:07:04.245966] INFO 基础特征抽取: 年份 2023, 特征行数=311576
[2023-11-16 21:07:04.349232] 

更新

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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：

https://bigquant.com/data/home

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子：

<https://

问题

在组合策略中，有没有办法读取 单个策略的当前夏普比率 对组合策略进行调仓?保持让每期调仓的时候选择夏普比率最高的那个策略进行下单?

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Ug411M7iz?p=5&share_source=copy_web

策略源码

接口获取模拟交易信号和指标进行仓位调整

更新

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新版模版策略：

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新版数据平

更新

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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：

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新版数据平

更新

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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

研究结论

传统多因子模型采用月频调仓，但实盘中提高调仓频率会带来两个好处

一是减小技术类alpha因子的IC衰减

二是提高风控频率降低风险。随着2016年底开始的技术类因子失效

前者的作用减弱，但后者的作用仍在

固定月频的调仓模式忽略了月中组合的风险敞口变化，所以有必要在月中实施风险监控，提升组合的调仓频率，从而同时改善组合的收益与风险。动态调仓监控风险的核心策略是：在原有固定月频的调仓基础上，在月中每日监控市值因子的暴露情况，如果市值因子敞口超过一定的阈值，我们就在下一个交易日调仓，从而使得组合风险再次中性。

和固定周频调仓模式比，在市场低波动、组合风险敞口变化不大

摘要

传统因子表现不佳，因子择时大显身手在历史上表现良好的规模、反转和流动性因子在17年以来都出现了明显的回撤，导致主流多因子选股策略表现欠佳。在这样的大背景下，如何把握Alpha因子的风格轮动，选择最有效的风格因子，成为重要的研究课题。

基于机器学习的因子择时框架本报告选择常见的7个风格因子，通过机器学习方法，基于历史数据提炼因子风格轮动的规律，将因子IC历史信息、宏观经济变量、市场变量等信息作为特征，采用性能优良的XGBoost模型对因子未来的IC进行预测，来衡量不同风格因子未来选股的有效性。在因子配权时，赋予预期表现好的因子更高的权重，而减小预期表现不佳的因子的权重。

基

摘要

传统因子表现不佳，因子择时大显身手

在历史上表现良好的规模、反转和流动性因子在17年以来都出现了明显的回撤，导致主流多因子选股策略表现欠佳。在这样的大背景下，如何把握Alpha因子的风格轮动，选择最有效的风格因子，成为重要的研究课题。

基于机器学习的因子择时框架

本报告选择常见的7个风格因子，通过机器学习方法，基于历史数据提炼因子风格轮动的规律，将因子IC历史信息、宏观经济变量、市场变量等信息作为特征，采用性能优良的XGBoost模型对因子未来的IC进行预测，来衡量不同风格因子未来选股的有效性。在因子配权时，赋予预期表现好的因子更高的权重，而减小预期表现不佳

问题

https://bigquant.com/experimentshare/c1953300ad2a4c2da30fae2ba5336e57

解答

您好，您给出的策略分享缺少m9模块，没办法复现，还麻烦您重新做一个策略分享。编辑重新上传即可。

问题

请教多个模型，模拟 运行后有一次买入信号，后面一直无调仓。而用原模型回测到今天，一直有买卖调仓动作。这问题要如何处理呢？

问题

在提示调仓时，对同一个股票既提示开盘购买，又提示收盘卖出，这正常吗？

解答

有的策略，在提示调仓时，对同一个股票，既提示开盘购买，又提示收盘卖出。这 正常吗？是因为市场低迷，选不出好股票了，还是说这支股票当天有很大概率上涨，第二天会跌？

问题

请帮忙看下，设置了每日调仓，怎么回测7日才调仓，模拟也不会调仓

策略

https://bigquant.com/experimentshare/ad6ecb9d63cf4b3b8ae7d397f7fd205a

把回测模块的主函数这个地方注释即可。这个代码表示持仓5天才判断交易逻辑

![{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=b7f8ae9d-aa05-4ebb-

问题

2020.9月就提了这个问题，也没见解决！我账户的模拟交易模块问题么？一个简单的排序策略，是模拟交易问题。

解答

注意三点：

1. m10代码列表的结束日期 要绑定实盘交易参数 ；
2. m17基础特征抽取模块的“向前取数据天数”最好写大一点，比如60个交易日。
3. 注意一的绑定实盘参数是代表列表模块的一个属性设置，如下图，这样提交模拟后，结束日期才能每日被更新成最新日期

如果有问题可以把模拟交易的id发出来看看

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问题

如题，目前看只能按交易日调仓，怎么设置成按自然月呢？

今年双周频调仓的GP_RF(“遗传规划+随机森林”模型)超额收益4.42%

今年以来双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型表现较好，换手率限制为60%的情况下，该模型上周超额收益为0.44%，最近一个月超额收益为2.82%，今年以来超额收益为4.42%。对于月频调仓的“遗传规划+随机森林”模型，换手率限制为120%的情况下，模型上周超额收益为-0.55%，最近一个月超额收益为0.44%，今年以来超额收益为1.78%。

全A选股模型中，今年以来收益率为标签的模型表现最好

全A选股模型中，收益率为标签的模型上周超额收益为0.87%，最近一个月超额收益为1.69%，今年以来超额

摘要

指数调样短期效应成因假说及检测沪深300指数调仓日前后收益率序列的Wilcoxon检测结果表明，调入个股短期股价上涨及调出个股价格下跌的短期调样效应主要集中在调仓日前N天的时间窗口。

指数调整成分股的长期表现测试结果表明，1）沪深300指数上市之初的成分股组合持有至今，回报率高于沪深300指数；2）分别持有指数调样时调入及调出个股等权组合，调出个股等权组显著跑赢新纳入指数的成分股等权组合。

沪深300指数调样对收益率削弱现象成因解释根据测试结果来看，成分股调整对指数收益存在削弱现象，主要可能原因：1) 纳入股票权重大于剔除股票权重2)优质个股的估值修复降低调仓频率的指数投资

研究结论

因子选股研究通常采用月频调仓模式，但是Alpha因子的效用并非在未来一个月均匀分布，而是呈现逐步衰减的形态，也就是说我们从月初获得的alpha要比月末获得的alpha高，持仓一个月不动的调仓方式在当月后半段资金利用效率较低，有必要在alpha衰退之前调仓

因子的alpha衰减速度可以用其IC的半衰期度量，基本面因子、估值因子的衰减速度较慢，例如CFP_TTM指标的半衰期长达四个月；而技术类指标的衰减速度较快，CGO_3M指标11天左右IC即衰减了一半。

实证发现，不论是做主动量化还是做指数增强组合，周频调仓方式在交易成本较低的情况表现都明显优于月频调仓组合，但当单

量化策略从角度上分为高频策略和低频侧率。高频策略基于分钟、快照等行情数据开发策略，持仓周期同样相对较短。低频策略一般基于基本面财务因子等低频，因为数据更新较长，调仓周期一般在月度或季度，甚至年度。

目前BigQuant平台上的模板策略一般是根据持仓周期进行调仓回测的，比如5日持仓、30日持仓等。这里，我们举一个简单的逻辑代码说明如何判断调仓周期为22个交易日：

1.在回测模块初始化中，设定调仓周期 rebalance_days = 22；并创建一个extension[‘index’]用于保存记录K线运行数量。

2.在handle_data模块中，每当新的一个K线即交易日来临后，e