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问题

有筹码分布指标吗

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Yu411X7C2/

策略源码

筹码理论的探索-筹码分布计算的实现

https://bigquant.com/experimentshare/728eb11c745f400aba4c91a4839b253a

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更新

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

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

[http

看视频

https://www.bilibili.com/video/BV1jh411u7zj/?vd_source=ecd29bbd04cbefdfa426167c55241973

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/d4804cb7b37b40e191de5b196897c33b](https://bigquant.com/experiment

视频讲解

查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/44ce0baf-6d4c-4f9c-9b7b-90ea4b12ab19

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问题

如何更方便地提取平台已整理好的因子，我想获取比如某个申万一级行业的波动率指标，数据源返回了价格交易量换手率等信息，波动率需要自己写函数计算了。有没有更方便的方法，像普通标的一样在特征列表里面写想要的因子，再连连线就能搞定

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Pr4y1g79W?share_source=copy_web

策略源码

[https://bigquant.com/experim

导语

2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me

问题

高频回测模块择时策略

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视频

https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=2&share_source=copy_web

策略源码

8月19日Meetup策略模板：

[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experime

9月24日Meetup 模板案例：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/51adf36b114f4563b853329db07b3595

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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

视频讲解

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策略源码

https://bigquant.com/codeshare/23bb6c6a-c4e3-4a7c-aed4-48c719c64dee

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/c13d6baefe5d4c75bb87eea9364b0f75

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小白如何学习？出现错误提示后，有没有好的解决方案，有没有专门对接的群？

及时答复

加入PLUS会员群，老师和助教都在群里，可以及时答复。

加入PLUS会员

宽客学院

宽客学院 集齐了从基础到高阶的量化课程学习，可以跟着课程来学习。

知识库-交流问答

复杂的问题或者不紧急的问题，可以详细描述并附上策略，发布在社区问答交流版块，方便工程师进行复现。

万能小Q

实盘等紧急问题可以联系小Q进行处理

[视频解读](https:/

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/a04ad103-6217-4484-a57c-81cc1e64fdf6

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

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

新版因子分析代码：

https://bigquant.com/wiki/doc/5zug5a2q5yig5p6q5luj56cb-Od7rjBTNDQ

策略案例

[https://bigquant

视频

https://www.bilibili.com/video/BV11S4y197md?share_source=copy_web

策略源码

龙头战法实盘+AI-量化大赛NO.3-中证150增强[策略分享]

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1p14y1K7mp/

介绍

![{w:90}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=c07884e1-08b3-4073-9bf2-9ebca5efc0

问题

每日涨停/跌停数，每日上涨股票数等情绪指标如何构建和使用？

视频

[https://www.bilibili.com/video/BV1Z94y1Q73b?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240ea373ea6eba1134af8dd086](https://www.bilibili.com/video/BV1Z94y1Q73b?share_source=copy_web&vd_source=2e7dc1240

1.引言

在量化投资领域，概念因子已从市场现象演变为系统性策略工具。从 2024 年 AI 芯片龙头寒武纪 387% 的涨幅，到低空经济概念板块 2300 亿元的资金净流入，概念因子正在重塑 A 股市场的盈利逻辑。我们构建策略的核心，在于将产业趋势的确定性转化为可量化的投资机会。

1.1策略介绍

本策略通过筛选出日涨跌幅最大的概念，并买入成分股市值最大的三只股票，每3日调仓

1.2数据使用

1.2.1 概念每日行情数据

概念指数行情(cn_stock_index_concept_bar1d)

<https://bigquant.com/data/d

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

新版数据平台：

https://bigquant.com/data/home

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

新版表达式算子：

<https://

在全球金融市场波动率加剧的背景下，传统量化投资体系正面临数据维度单一、策略迭代滞后、决策响应缓慢等痛点。iTick 外汇股票报价 API 服务与 DeepSeek-R1 大模型的深度整合，通过 "数据 + 算法 + 场景" 三位一体的创新架构，为量化投资领域带来了革命性突破。

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一、全维度数据生态构建

基于 iTick API 的全品种实时数据接入能力，系统可获取全球 200 多个交易所的外汇、股票、期权等超千万级 Tick

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。

量化交易 是指借助现代统计学和数学的方法，利用[计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易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，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

量化投资模型只是一种工具、一种方法、一种手段，能实现成熟而有效的投资理念，需要不断根据投资理念的变化、市场状况的变化而进行修正、改善和优化，换而言之，有效的模型建立在适应市场环境的有效

随着 AI 技术的不断发展，其应用领域得到进一步扩展。同时，基于外汇API、贵金属API、股票API等量化投资凭借其科学、系统的决策方式，在金融领域中扮演着愈发重要的角色。QLib，作为一个专注于量化投资研究的开源项目，就利用了 AI 技术，结合iTick的免费外汇API、股票API数据接口，为广大研究者和从业人员提供了强大的量化投资工具支持。

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QLib 简介

QLib 是一个由微软开源的量化投资研究平台，其代码仓库地址为

一、定义

在量化投资领域，数据是任何代码的底层架构，模型训练、策略运行都依赖于对应的数据。BigQuant 平台的模拟交易每天会基于策略所需的数据运行策略代码，最终产生下一个交易日的买卖信息。这种工作方式需要保证模拟交易运行前，其依赖的数据需要准备好。如果数据没有准备好会导致当日模拟交易运行结果是错误。

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1. 参数可分为两组：依赖标签和输出标签，输入数据和输出数据；
   • 依赖标签：指该任务运行时需要依赖前置任务的输出标签，用户可通过输入关键字模糊匹配选择用户有权使用的依赖标签；
   • 输出标签：指该任务运行时的输出标签，用户可自由输入定义(该标签可作为用户自己的其他任务