量化交易

MeetUP直播答疑 时间：6月27日（周四）19:00

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问题列表

问题1：请问现在量化交易领域中业界和学术界关注的重点问题有何异同？

答：点击此处查看

问题2：在交易引擎中，我想添加新股买入附加限制，例如仓内同行业票数小于等于2

答：[点击此处查看](https://bigquant.com/wiki/doc/5lqk5pit5byv5poo5lit5aac5l2v5re75yqg5

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在

学习量化也有一段时间了，BigQuant平台与知乎可以说是我的主要学习战场了，一直在跟着BigQuant学院那个《AI量化训练营》学习，再从从知乎中寻找优秀文章进行补充，最终在平台进行实践，我觉的这样效率很高，我整理了知乎量化交易话题，及程序化交易、宽客、多因子模型等子话题中的精华帖，筛选了高赞的文章及回复，分享给大家，希望大家可以多多交流。

什么是量化交易？

度娘官方版 — 理论这么说

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术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，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策 。（注：文末含所有量化核心工具）

简介版 — 职场上的量化交易

量化交易主要是根据纯粹的数

什么是时间序列和时间序列分析

时间序列是随时间推移的一系列观察结果，用于所描述现象随时间变化的情况。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。比如以下都是时间序列数据的例子“

• 过去 5 年的每日股价
• 过去 90 天的 1 分钟股价数据
• 一家公司过去 10 年的季度收入
• 一家汽车制造商过去 3 年的月度汽车销量
• 一个州过去 50 年的年失业率

来到时间序列分析，它只是意味着识别那些有助于分析时间序列数据的方法。

由于预测股票市场的未来股票价格对投资者至关重要，时间序列及其相关概念具有组织数据以进行准确预测的卓越品质。在本文中，让我们阅读时间序

AI量化指标的选择和排序取决于特定的投资策略、市场条件和数据可用性。

以下是30个常见的AI量化指标，按照一般在量化分析中的重要性排序：

1. 收益率（Return）
2. 夏普比率（Sharpe Ratio）
3. [波动率](https://bigquant.com/wiki/doc/5roi5y

8月19日Meetup问题模板：

https://bigquant.com/experimentshare/f58dbfb388454407b8a2b99eb14cf1ea

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为什么要构建一个明日涨跌停状态因子？

构建明日涨跌停状态因子的目的是为了提升投资决策的效率和准确性，帮助投资者优化交易策略、管理风险、识别套利机会。此外，通过对涨跌停现象的研究，可以深入了解市场行为，为政策制定和市场监管提供有价值的参考。

如何构建？

要成功构建一个明日涨跌停状态因子，我们需要使用BigQuant数据平台中量化因子分类内股票因子中的cn_stock_prefactors（预计算因子的数据表)。根据需要构建因子的要求，我们需要使用收盘涨跌停状态: 1-跌停, 2-非涨跌停, 3-涨停, SQL 算子: cn_stock_status.price_limit_

MeetUP直播答疑 时间：6月6日（周四）19:00 视频回放地址：点击此处查看

1、如何通过盘口数据做量化？

• 答：盘口数据需要用到L2高频数据，目前我们平台该数据暂未向个人用户开放。之前万笑宇老师有一场直播：《[基于基于咸亨国际的盘口数据，做量化分析》](h

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

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

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问题

知识库的策略分析里面有个“标记买卖点”的代码，能不能请老师把这个代码讲解一下，方面以后分析其它策略的时候使用。链接在这里：标记买卖点

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1554y1f7Rf/

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/1f66fd8421044f2a9884c9f1d3614ce1](ht

问题

如何将回测模块设置成T+2开盘买入，T+3尾盘卖出（目前我们支持的是T+1买入）

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1bT411u71x?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/157e67091c1b4534b7ea1f0a4255a38b](https://bigquant.com/experi

问题

35th Meetup提到的情绪周期中最高板数，涨停家数，跌停家数，昨日涨停今日表现(赚钱效应)等具体代码的编写。

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1nT4y1q7Ut/

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/224aa4076333436ea5a570694376631a](https://bigquant.com/experimentshare/224aa40763334

问题

有什么方法或因子可以描述股价在高位或低位？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1ov4y1Z7Yg?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d332095143b598308c57de203788](https://bigquant.com/experimentshare/9fa4d33

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版模版策略：

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新版数据平

AI量化重要指标包括：

ADX（平均方向性指数）；布林带（Bollinger Bands，简称BBANDS）；MACD（Moving Average Convergence Divergence）；

CCI（商品渠道指数）；阿隆上行（Aroon Up）和阿隆下行（Aroon Down）；ATR指标；指数移动平均值；MFI；MOM；

OBV；RSI；SAR；简单移动平均值；STOCH (KDJ) ；TRIX；WILLR；加权移动平均值；

AI量化选股利用AI的强大数据处理和分析能力，旨在寻找那些被市场低估但具有增长潜力的投资机会。

[BigQuant](https://bigquant

分享一些量化交易相关的常识信息。

五因子模型公式及应用

五因子模型是哪五个因子

**[多因子选股模型及优缺点](https://bigquant.com/wiki/doc/5asa5zug5a2q6ycj6ikh5qih5z6l5zcn6kn6ke

**概念定义：**一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法。

**应用范围：**一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场；

**主要原理：**依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素；使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。（文末含量化核心资源）

核心工具

数据分析

历史数据分析：通过分析历史价格、成交量等数据来预测市场趋势。

实时市场数据：收集实时交易数据，对市场

在这个数据驱动的时代，量化交易不仅是金融领域的革命，更是智慧投资的未来。

通过精确的数学模型和强大的算法，洞察市场动态，捕捉那些传统交易方法难以觉察的盈利机会。

量化交易赚钱的核心包括以下要点：

1 市场分析与策略开发

量化交易的核心在于市场分析和策略开发。这包括使用历史数据来测试和验证交易策略的有效性。

例如，通过回溯测试（backtesting），交易员可以评估一个策略在过去市场条件下的表现。

这种方

量化交易是利用数学模型和算法交易的方法，依赖于精确的数学模型和计算机算法来分析市场数据，并在合适的时机进行买卖。

对于散户来说可以通过自动化量化分析及交易减少人为情绪对交易决策的影响。

通过BigQuant量化平台系统可以分析大量历史市场数据，提升投资抉择效率，还可以使用多种组合量化因子降低投资风险。

散户在选择量化交易平台时，需要考虑选择知名度高、安全性好的平台，以确保平台的声誉和可靠性。

同时，平台

量化交易软件是一种专门设计用于执行量化交易策略的软件工具，广泛应用于金融市场。这种软件使投资者能够运用数学和统计方法，自动化地进行交易决策和执行。（tips：文末含所有量化交易软件平台入口及核心工具）

概念

量化交易软件基于预设的算法和模型，进行市场分析、决策制定和交易执行。它通常包括数据分析、模型构建、回测、风险管理和自动化交易等功能。量化交易的核心是将投资策略数学化，使交易过程标准化和

BigQuant量化交易开发平台是专为量化投资和交易设计的综合软件平台。提供一系列量化开发工具和服务，使交易者和投资者能够开发、测试、优化和执行复杂的量化交易策略。（文末附开发资源汇总）

基本概念

量化开发平台通常包括数据分析、策略开发、回测、风险管理和自动化交易功能。它们为量化交易者提供了一个集成环境，用于构建和实施基于数学和统计模型的交易策略。

核心功能

BigQuant是国内领先的适合个人投资者的量化交易软件开发平台，基于Python语言且支持AI人工智能以及机器学习的量化交易投资平台，帮助量化开发者和投资者更好地使用量化策略进行交易。

一 核心模块

1、 AiStudio — 量化交易策略开发平台

AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，专门为使用AI量化开发者设计的免费量化交易软件开发工具，包括数据分析、因子挖掘、模型开发、回测和自动化交易； 通过AIStudio可以分析金融市场数据，挖掘可能影响股票价格和市

不会代码也可以使用量化工具提升投资效率和收益概率的。

今天简单介绍下量化交易如何快速入门。

量化交易是什么意思

量化交易是一种使用高级数学模型、统计分析和计算机算法进行交易决策的方法，应用范围一般包括股票、期货、外汇和衍生品等金融市场。它主要依赖于金融市场中的价格、交易量、经济指标等大量历史和实时数据，用以识别市场趋势、估值、波动性等关键因素。

量化交易者可以通过使用复杂的数学（包括统计学、概率论、机器学）模型来分析数据和预测市场行为，并通过计算机算法预设的规则和模型自动执行交易。

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