策略回测

策略回测在金融领域中,是一种对历史数据应用特定投资策略以评估其性能的过程。这种方法通过模拟真实市场环境,使投资者能够观察策略在不同时间周期和各种市场条件下的盈利能力和风险水平。这是一种重要的工具,可以帮助投资者在实施新策略之前了解潜在的收益和风险,优化投资策略,提高未来决策的准确性和效率。有效的策略回测能够为投资者提供信心,并为实盘交易提供有价值的参考。

Dai读取高频因子构建一个简单多因子策略

https://bigquant.com/codeshare/3b5c66d6-ed5b-46a0-8dc6-3a48cc76a482

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更新时间:2025-04-24 03:43

模拟交易方法

模拟交易功能是BigQuant特有的量化服务,可以根据用户的策略每日为用户通过手机,email等途径推送信号。

在进行模拟交易信号接收之前需要确保以下几点。


1.账户更新余额充足(如更新数据需要大于1C的资源)

2.已经有一个成功回测的策略。


具体模拟交易提交步骤如下

1.完成回测,绑定实盘日期

2.提交模拟交易定时任务

3.查看模拟交易

4.接收信号

5.分享策略至天梯

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1.完成回测

绑定实盘日期

首先需要保证回测时在数据抽取时需要保证开始和结束日期绑定实盘交易

![](/wiki/api/attachments.redirect?i

更新时间:2025-04-24 03:20

设置交易费率和价格_new

导语

AI量化策略开发第六步:回测教程中,我们介绍了Trade回测/模拟交易模块的重要函数和策略构建的基本流程,本文主要介绍如何在Trade模块中设置手续费和滑点。

在评估策略的时候,我们设置一定的交易手续费和滑点以模拟真实交易。在策略编写中,我们通常在回测模块的初始化函数中进行设置。

设置手续费

通过调用set_commission方法,在初始化函数中加入如下代码块实现相应的功能: 股票,按成交金额百分比设置手续费,手续费不足5元按5元收取

# 示例代码1
# 交易引擎:初始化函数,只执行一

更新时间:2025-04-24 03:20

双均线股票策略-股票日频_new

策略介绍

双均线策略是一种简单而又广泛使用的技术分析工具,主要用于识别市场趋势的变化和生成交易信号。这种策略涉及两条移动平均线——一条短期(快速)和一条长期(慢速)——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。

策略流程

  1. 筛选条件:将5日平均收盘价作为短线,50日平均收盘价作为长线;短线上穿长线买入,长线下穿短线卖出
  2. 策略回测:开盘买入,收盘卖出,回测时间为2017-11-24至2024-11-24

策略实现

输入特征模块

  • 将5日均线作为短线,m_avg(close, 5) AS _mean_short;50日均线作为长线,`

更新时间:2025-04-24 03:20

双均线策略——股票分钟

策略介绍

本策略基于日频双均线策略基础上,衍生至分钟频。涉及两条移动平均线——一条短期(快速)和一条长期(慢速)——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。

策略流程

  1. 筛选条件:将5日平均收盘价作为短线,40日平均收盘价作为长线;短线上穿长线买入,长线下穿短线卖出。
  2. 策略回测:开盘买卖,回测时间为2024-05-20 09:00:00至2024-05-28 15:00:00。

策略实现

输入特征模块

  • 将5日均线作为短线,m_avg(close, 5) AS _mean_short;40日均线作为长线,`m_avg(close

更新时间:2025-04-24 03:20

双均线基金策略-股票日频

https://bigquant.com/experimentshare/5277de40609d4fffa7bbe6df2e5b1231

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更新时间:2025-04-24 03:20

网格交易策略-期货分钟_new

策略介绍

网格交易策略

策略流程

第一步:确定价格中枢、压力位和阻力位 第二步:确定网格的数量和间隔 第三步:当价格触碰到网格线时,若高于买入价,则每上升一格卖出m手;若低于买入价,则每下跌一格买入m手。

  1. 确定价格中枢、压力位和阻力位;
  2. 确定网格的数量和间隔;
  3. 当价格触碰到网格线时,若高于买入价,则每上升一格卖出m手;
  4. 若低于买入价,则每下跌一格买入m手。
  5. 策略回测:回测时间为2021-01-05 09:00:00至2021-02-05 15:15:00。

策略实现

输入特征模块

  • 特征:close
  • 过滤条件中

更新时间:2025-04-24 03:20

菲阿里四价策略-期货分钟_new

策略介绍

菲阿里四价指的是:昨日高点、昨日低点、昨天收盘、今天开盘四个价格。 菲阿里四价上下轨的计算非常简单。昨日高点为上轨,昨日低点为下轨。当价格突破上轨时,买入开仓;当价格突破下轨时,卖出开仓。

策略流程

  1. 筛选条件:菲阿里四价上下轨的计算非常简单。昨日高点为上轨,昨日低点为下轨。当价格突破上轨时,买入开仓;当价格突破下轨时,卖出开仓。
  2. 策略回测:回测时间为2023-04-01 09:00:00至2023-05-01 15:15:00。

策略实现

输入特征模块

  • 四价:open, high, low, close
  • 过滤条件中进行

更新时间:2025-04-24 03:20

【历史文档】常见问题-策略回测报错如何处理

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

更新时间:2025-04-21 01:52

常见问题

更新

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新版模版策略:

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新版数据平

更新时间:2025-04-18 01:54

分钟数据获取

策略案例

AIStudio3.0.0分钟数据获取请转移至:

https://bigquant.com/wiki/doc/5yig6zkf5pww5o2u6i635yw-6fK4a8ZOZx

[https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f670293646709](https://bigquant.com/experimentshare/893162aea1dc4c4f953f6

更新时间:2025-03-13 02:08

代码策略

更新

本文内容已经过期,不再适合平台最新版本,请查看如下最新内容:

https://bigquant.com/wiki/doc/stockranker-qFD1Xg1Wz3


代码策略

[https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dccb8f](https://bigquant.com/experimentshare/23b8dad5c75e4e399bb937d498dcc

更新时间:2025-03-13 02:08

机器学习:4-线性回归构建因子

  • 运行环境:AIStudio 3.0.0
  • 线性回归:构建因子+单因子策略回测
  • 策略说明:==本代码以教学目的为主,请自行调参==


回测图:

\

策略源码:

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/cd8638d7-21c0-4df4-8a29-e9f1cc227df0](https://bigquant.com/codeshare/cd8638

更新时间:2025-03-12 06:21

事件策略:动量与反转结合策略

  • 买入条件:选择过去120个交易日涨幅位于前30%的股票作为动量股。同时,选择过去30个交易日内表现最差的前10%股票作为反转股。股票必须在过去5个交易日内有超大单净流入。按照流通市值降序排列
  • 卖出条件:持有期超过30个交易日或涨幅达到20%。
  • 股票过滤:过滤ST,过滤北交所
  • 最大持仓数:15


回测图:

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策略源码:

请克隆下方策略,前往最新版开发环境3.0中运行

{{membership}

更新时间:2025-03-12 06:21

条件选股:小市值高股息低价策略

  • 声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑
  • 声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行
  • 股票提取:筛选出全市场股息率最高的前 25%的股票,并且只选择股价低于 10 元的票
  • 股票过滤:过滤科创板、过滤北交所、过滤 ST、过滤停牌、过滤涨停、过滤跌停,上市天数大于270天
  • 股票排序:按照流通市值,从小到大排序,选择流通市值最小的前 10 只票
  • 买卖时间:开盘买入,收盘卖出
  • 初始资金:100万
  • 持仓票数:10
  • 持仓周期:15天轮动调仓一次,依然排名前 10 的继续持有,掉出前 10 的卖出


回测图:

![](/wiki/

更新时间:2025-03-12 06:21

【历史文档】策略-策略回测

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新版模版策略:

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新版数据平

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】策略-模拟实盘

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【历史文档】策略-查看与分析结果

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更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】算子样例-Trade回测/模拟

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新版数据平

更新时间:2025-02-27 02:34

【历史文档】算子样例-HFTrade高频(回测\模拟\实盘)

更新

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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

更新时间:2025-02-27 02:34

分钟数据周期转换与分时策略构建

导语

很多朋友都在尝试使用平台的分钟数据,下面介绍一下分钟数据的读取与分时策略的构建。

分钟数据的读取

  • 股票分钟数据,以000001.SZA为例:
df1 = DataSource('bar1m_000001.SZA').\
            read(start_date='2015-01-01',end_date='2015-05-01').set_index('date')

更新时间:2025-02-27 02:34

82nd Meetup

82nd Meetup 直播答疑, 11月21日 19:00 B站直播解答


问题1:在已有策略中筛选:只要20日内出现过涨停的股,请问怎样能最简单用最少的代码来构建?

回答:预计算因子表中,price_limit_status字段表示收盘时刻的涨停状态;往前取20日, 进行滚动求和m_sum(p, 20)>=3; 选出求和结果大于等于3的票.

       [选择历史涨停票进行交易](https://bigquant.com/codesharev3/88e21207-a3b1-46b7-9f18-0d93f411b0d1)\n\n**问题2:请老师仔细讲解一下“

更新时间:2024-11-22 01:56

142-社保重仓基本面选股策略

策略介绍

  • 基于十大股东的持股信息实现一个较为复杂的选股策略模版
  • 此策略可以作为一个选股和线性策略的常用模版使用

策略流程

  1. 选股:选股逻辑——选择前十大流通股东中包含社保基金的股票

  2. 打分:按照社保基金股东持股权重进行打分

  3. 仓位:根据打分和持股数量分配仓位

  4. 回测:设置调仓周期和买卖点等,回测查看效果

    \

策略依据

  • 稳健的投资风格:社保基金作为大型合规机构投资者,其主要目标是保值增值,且通常采取稳健的投资策略。这些基金注重长期持有,避免短期炒作,选择的是预期收益大于预期风险的优质公司。跟随社保基金

更新时间:2024-09-06 06:26

143-银行业均线择股策略

策略介绍

双均线策略是一种简单而又广泛使用的技术分析工具,主要用于识别市场趋势的变化和生成交易信号。这种策略涉及两条移动平均线——一条短期(快速)和一条长期(慢速)——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。

策略流程

  1. 选择股票池:在银行业中利用双均线进行择时选股(结合红利因子主观选择股票池)
  2. 筛选条件:将5日平均收盘价作为短线,30日平均收盘价作为长线;短线上穿长线买入,长线下穿短线卖出
  3. 策略回测:开盘买入,开盘卖出,回测时间为2024-01-01至2024-09-01

策略概述

理论依据

今年以来,国内宏观经济持续弱复苏,

更新时间:2024-09-06 02:34

121-指数择时策略

策略介绍

本策略是一个指数择时策略,基本逻辑是根据市场走势选择是否交易,并调整投资组合,即利用指数特征来进行风控。

策略流程

本策略是指数择时策略的具体实现,该模型的思想如下:

  1. 股票池过滤:剔除ST、退市、停牌股、北交所
  2. 筛选条件:上市天数大于270天,收盘价小于30
  3. 排序条件:按照市盈率TTM 从大到小排序
  4. 择时条件:根据中证1000指数交易量排名(标准化后)作为择时特征,当排名大于等于0.8时进行买入,排名小于0.8时卖出
  5. 策略回测:持股20只等权重、持仓5天、2020-01-01至2024-04-30

策略实现

A股-

更新时间:2024-08-22 02:37

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