问题

https://bigquant.com/experimentshare/1f261d83b2664aac83f2a3e9f9db4e86

解答

把特征列表里面行的注释都删除掉,如下

[https://bigquant.com/experimentshare/8765045828e841d5bcb98f8010499537](https://bigquant.com/experimentshare/8765045828e84

https://bigquant.com/experimentshare/3e5c4533c9fa4174a16f8784bccfb69b

\

回测如何设置手续费和保证金率

可以在Initial函数中通过context的set_commission设置

def initialize(context):
    """初始化"""
    print("initialize")    

    # 股票设置费率的示例
    context.set_commission(equities_commission=PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5.0))    

    # 期货设置费率的示例
    comm_dict = {

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![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=df515aaf-cef1-460

问题

思路：当一支股票获利10%　有1000股为了保住利润，先卖出500股降低仓位，留下500股扩大利润。

那位大神帮忙写一下回测中的代码。先谢了！！！

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问题

000985.HIX中证全指

如果不能用这个，哪个全A指数可以作为基准收益？

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解答

000905.HIX，中证500可以

问题

分钟级别的AI策略，最后回测是用HFTrade吗？

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解答

日频以上的高频策略都要用HFtrade

问题

例如：策略在7月27日买入了海伦钢琴

尝试打印context.protfolio.positions.items信息 但是打印结果缺显示没有持仓。导致回测中的处理结果出错。除了这一个例子外在同一个策略里还出现了很多出相同的情

问题

回测没有问题，模拟交易报错，无效的金额

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我自己研究了半天，发现回测模块并不支持自己导入回测数据，想请教一下如果想做数字货币的回测应该怎么做？

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/6ac00fc386f74acb886b8168d7809b98

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平时喜欢做研究，分享一个策略，希望和大家多交流！欢迎拍砖！

策略思想：

买入条件

• 市净率尽可能小
• 股价创60日新高
• 3日线上穿5日线，5日线上穿10日线
• 当日成交量是昨日成交量的1.4倍
• macd柱状处于红色区域

卖出条件

• 收盘价下穿7日均线
• 7日均线下穿30日均线

持仓天数

• 持仓天数30天

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/9426627188af4f488644532c01328c14

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问题

5月27日策略计划卖出000909数源科技，该股收盘价为跌停价，但收盘后在跌停价上还有2.3万手的买单未成交，盘后回测结果显示该股未能卖出，原因为尾盘跌停不能卖出

虽然跌停不卖出的逻辑整体上正确，但000909这种情况应该是能卖出才对。涨停不买入，跌停不卖出的设置好像是回测模块默认的，用户无法修改，不知该如何处理。

解答

日频回测没有单独开放处理逻辑。所以这种情况可以将买入卖出点设置为响应的vwap和

问题

需要在当前的持仓中可以通过股票代码来获得当前的持有天数,有哪个方法可以获取到吗

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解答

你好，你可以通过 position = context.get_position(instr) pos_date = position.last_sale_date print("持仓时间",pos_date)

“请问这个天数是交易日还是自然日？“

具体实现代

问题

对系统不熟悉，问个小白的问题吧。

看起来context和data这两个对象是回测中非常重要的全局对象，要写策略的话应该是必须要对这两个对象非常熟悉才行，所以我想看看这两个对象里都有哪些内容，比如看FAQ里了解到data下有current_dt这个属性，但是自己写了一小段代码，发现根本没法用。谁指点一下？

\

解答

是的。context \data这些变量都只能在回测引擎中使用，即，你要调用M.tra

问题

回测运行没有错误，但是绑定模拟交易就一直提示运行失败

if context.extension['datecont'] == 0: KeyError: 'datecont'

ERROR moduleinvoker: module name: forward_test, module version: v5, trackeback: KeyError: 'datecont'

就是之前提问奇偶交易变量的那个note

![{w:100}](/wiki/api/attachments.redirect?id=baac3c98-e070-4a77-a5c9-a2c9467

问题

回测中读取该表，出现错误，IndexError: invalid index to scalar variable

但是在回测外读取就没有问题，包括回测中以同样的方式读取其他表也没问题，为什么呢？

解答

在回测中把instruments,

页面卡住2-3秒后也没有下载的窗口弹出。用的Chrome浏览器。极个别时候有弹窗，显示只能下载10000条或让重新跑回测。

问题

回测时，买了股票后为什么总资产会变成买股票钱的2倍左右？

下单的方式我试过下面3种，都是这样的结果。

    rv = context.order(context.ins, order_num, price, order_type=OrderTyp

问题

比如只在沪深300中回测，若有一支股票在上一季度中买入，一直持仓到下一季度，而在下一季度中这支股票被移出了沪深300指数，因此需要在每一个交易日内都对持仓的股票判断其是否还在沪深300指数里面，不在就卖掉，请问怎么在回测中调取当前季度的沪深300指数？

解答

使用模块 A股股票过滤 即可。股票类型选择沪深300

问题

解决办法

重启开发环境

问题

KeyError Traceback (most recent call last)
in
209 )
210
–> 211 m19 = M.trade.v4(
212 instruments=m9.data,
213 options_data=m21.predictions,
in m19_handle_data_bigquant_run(context, data)
25 context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime(’%Y-%m-%d’)]
26 print (ranker_pre

摘要

在前期发布的行业轮动专题报告中，我们对于有效的行业轮动因子进行了总结，部分基本面因子存在较好的行业轮动能力。然而，对于技术类行业轮动因子，我们并未得到较好的结果。 本文从高频数据的角度出发，借鉴因子选股报告中的高频因子构建行业高频因子，并对于相关因子的行业轮动能力进行了回测。本文主要分为四部分，第一部分介绍了相关因子的逻辑以及计算方法，第二部分对于各高频因子的月度行业轮动能力进行了回测分析，第三部分变换了模型参数，对于相关因子的行业轮动能力进行了敏感性测试，第四部分展示了2017年以来相关因子所选出的多头行业。

可参考高频数据类选股因子构建高频数据类行业轮动因子。考虑到使用日间

摘要

新闻和社交媒体提供的投资信号

首先，该篇文章研究 20 年来投资信号的历史特点，此类信号指标广泛来自新闻和社交媒体，这可以区分每个数据类型的独特性；此外，该文评估社交媒体和新闻的投资相关性随时间的变化；最后，该文进行市场时机策略的回测，该策略基于社交媒体情感和基于新闻情感的信号对超额收益进行预测。

新闻作为市场时机的情感来源胜过社交媒体

基于社交媒体和新闻历史数据，基于社交媒体的情感大多已经被基于新闻的情感所捕捉。尽管在研究期间社交媒体激增，但嵌入式情绪的投资重要性似乎并没有随着时间的推移而提高：社交媒体聊天的嘈杂本质并没有随着数据源的增加而消失。总的来说，