高频交易
高频交易是金融市场上的闪电般的交易活动，通过先进的算法和极速的计算机网络，在毫秒甚至微秒级别完成买卖决策，追求微小但稳定的利润。这种交易依赖复杂的数学模型，对市场数据进行实时分析并快速做出反应。由于交易速度极快，高频交易能在极短时间内捕捉到市场上的微小变动并从中获利，但也因其高速和大规模的特性，有时可能加大市场的波动性和系统风险。高频交易在现代金融市场中占据重要地位，既是技术进步的产物，也带来了市场监管和风险管理的新挑战。
【历史文档】策略示例-基金策略
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
更新时间：2024-05-16 02:29
【历史文档】策略示例-均线突破策略-Tick
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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
更新时间：2024-05-16 02:13
【历史文档】策略示例-基于订单流的高频择时交易策略
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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
更新时间：2024-05-15 10:40
【历史文档】策略-策略构建
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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
更新时间：2024-05-15 09:34
平台回测机制
AI量化策略研究平台回测机制的概览图：
AI量化策略研究平台回测主体有两个使用频率很高的函数：initialize函数和handle_data函数，理解了这两个函数开发策略就再也不是什么难事了，结合上面K线图来理解这两个函数。
从图中可以看出，其实一共有26个事件，即26根K线，第一根K线既对应
更新时间：2024-05-15 02:10
基于tick的日内接刀策略
更新时间：2024-05-15 02:10
华安证券-高频视角下成交额蕴藏的Alpha：市场微观结构剖析之七
20200610-华安证券-高频视角下成交额蕴藏的Alpha：市场微观结构剖析之七\n该篇研报介绍了一系列的高频因子，主要思想是探寻日内特定的一些时间段的成交量，占全天总成交量的占比，之后将这些因子在时序上进行求平均、方差、偏度、峰度等操作
研报地址：
/wiki/static/upload/05/0559d196-babd-4007-a12c-be1b55adf0e6.pdf
\
策略源码：
{{members
更新时间：2024-04-28 06:59
为啥order_percent()有错误？（HFTrade (高频 回测/模拟/实盘) (v2) 中）
- 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
更新时间：2023-11-15 06:20
如何把次日开盘数据加入策略？
如何把次日开盘数据加入策略？比如竞价金额，竞价成交量。开盘涨幅。
更新时间：2023-10-17 01:36
为什么 高频特征抽取输出值为None?
更新时间：2023-10-09 03:36
期货不能用代码列表这种组件吗？
输出：：：
\
更新时间：2023-10-09 03:29
有期货相关的AI策略吗？
求一个范例，谢谢
更新时间：2023-10-09 03:24
有小时级别的AI策略范例吗？
最好更细粒度的， 比如分钟级别。
好像没找到。 求例子。
更新时间：2023-10-09 03:04
日历效应实现——回测模块
更新时间：2023-10-09 02:36
WorldQuant Alpha101因子 附录三：所有因子的SQL实现
更新时间：2023-08-21 10:56
策略报错
更新时间：2023-08-02 06:00
BigQuant 最佳实践
- BigQuant使用案例
- 最佳使用方式
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更新时间：2023-06-29 06:56
5-9 直播代码 潮汐因子
更新时间：2023-05-31 07:22
2023.5-直播代码-惊恐收益因子研究
更新时间：2023-05-31 07:19
5-10 直播代码 高频潮汐因子
更新时间：2023-05-31 07:19
网格交易策略-期货分钟
更新时间：2023-05-23 02:30
量化择时
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更新时间：2023-05-04 15:10
如何高效、优雅地进行高频策略回测？
今天与大家探讨高频策略的回测框架。高频策略的研发，有两个显著的特点： 一是数据量大，与日频相比，分钟频率就是百倍的数据量， 到秒级别更达到上千倍的差异。 二是对交易细节敏感，回测系统要尽可能去模拟真实交易的情形，甚至要比真实交易更严格，这样研发出来的高频策略才有实盘的价值。所以高频策略要考虑的细节很多，决策时间点，成交价，手续费，流动性等。细节考虑的不到位，策略回测和实盘交易就会差异很大，降低策略研发的价值和效率。 如何在大数据量前提下，尽可能的将细节考虑到位，就是高频策略回测系统的挑战，也就是严谨和高效的权衡。
下面和大家一起构建一个秒级别的策略回测框架。 一般来说，回测框架会包含以下几个
更新时间：2023-04-10 09:18
用LSTM神经网络模型训练期货高频数据
高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境打包好，做到开箱即用， 文末有获取方式，欢迎大家下载自己动手继续学习和研究。
先看我们最终的模型结果，在训练集和测试集上的表现：
下面开始探索数据。
交易时间
以本文要研究的螺纹钢（RB）为例， 与股票不同，期货不仅在工作日白天交易，很多品种还有夜盘， 每个交易日就是从夜盘开始计算的。
行
更新时间：2023-04-10 09:17
chatgpt
编写线段树代码
更新时间：2023-02-10 06:37