1、请回顾你过去的交易经验，选择一个你曾经使用过的交易方法，尝试用量化的方式重新表达出来（用文字描述，无需代码实现）。

答：我自己主要做技术分析，一般是看MACD和布林线，再结合均线。 如果我的投资思路用量化的方式表达，那就是：

股票池：过滤（北交所，科创版，ST， 市值5亿以下和500亿以上）

选股：K线站上5日均线，MACD在水上， 价格在布林线的中轨上方（突破的时候入场）

持股：一般是5只左右

\n2、在看完从0-1开发量化策略之后，请自己总结一下量化策略开发的主要流程。

答：我觉得前提条件是有一个合理的预期，然后才是做策略。 具体的做法，我会基于自己对市场的

https://bigquant.com/codesharev3/534ccc2e-0cd1-4bb5-9e32-1364235eac4e

以上选股策略原理建立，选出当天有过跌停的股票，收盘价收在-7%以上的股票，市值在15亿到23亿之间，比如2025年3月5日选出的华阳新材，3.24的法尔胜，请问老师这种选不出来是什么原因，还请帮忙进行解答谢谢。\n

希望可以在画布中对使用的模块进行rename，这样之后自己回看策略时可以一目了然。

\

策略原理

行业轮动策略是一种量化交易策略，它依赖于在不同行业之间进行资金分配，以期捕捉市场趋势和行业表现的周期性变化。 从名字即可看出，经济周期导致任何市场状态下可能都会存在股市价格表现较好的行业，因此我们如果能布局这些行业并定期轮动调整，那会取得还不错的投资效果。

本策略是曾经在社区里的一个策略复现而来，策略链接为：

https://bigquant.com/wiki/doc/v10-uKB4qr0ITq

本文在之前的基础上有一些优化，从后文的回测结果上看出，优化后的版本效果更好，盈利水平更高。

交易规则

• 选出动量得分前3的大行业
• 行业动量按近期收益率

基本面分析简介

我们先来看一个量化交易策略在本平台的回测曲线和回测数据，该策略在三年期的年化收益率是24.84%，最大回撤为42个点（在2024年初出现严重回撤）。总体来说，这个策略总体是一个正收益系统的策略，但在某些时间阶段出现了大幅波动甚至严重回撤现象。

2023年底和2024年初基本面选股策略结果出现回撤是多种因素综合作用的结果。这些因素相互影响，使得基本面选股在这一时期面临一定的挑战。那么基本面选股究竟是什么呢？本文将简要

我想将选取前十名股票的选股策略的基础上，融合亏损5%则卖出； 获利10%则止盈，换股的策略。

同一个问题，因为刚上手，原来可以1分钟解决的搞了1天，其实一开始文心一言就已经帮我改正了错误，只是我认为不是这个问题。

第一步

第二部

在修改交易代码时，遇到将原来的context.df = context.options['data'].read_df()与`positions_cost = {e.symbol: p.cost_bas

https://bigquant.com/codeshare/1d87d715-5139-432b-9267-5b99154e598b

选出的股不能交易，是写错了吗，这个是策略地址，

https://bigquant.com/experimentshare/d1a0a1335e934cb3afbb4770a53640e0

\

问题

深度学习选股策略需要更大的资源吗？

https://bigquant.com/experimentshare/1c9b4b73bd534982bc6beb2e8c07d0f1

解答

跑DEEPALPHA模块建议升级开发环境到C2甚至C3档。

看你用的标准化模块比较老了，还剩V8， 你可以换成最新的模块，从左侧模块区拖一个就行，最新的标准化模块性能有很大提升

![{w:100}{w:100}](/wiki/api/a

你好！请问AI选股策略输入特征无均线特征量，在回测部分特征抽取也是前述特征量，在最后回测部分卖出时想加上均线判断：

2. 生成卖出订单：hold_days天之后才开始卖出；对持仓的股票，按StockRanker预测的排序末位淘汰

if not is_staging and cash_for_sell > 0:
    equities = {e.symbol: e for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
    instruments = list(reversed(list(ra

https://bigquant.com/wiki/doc/xinhao-fangfa-oxACTyy7MT我看到知识库里有个大神有这个再次分类提高选股策略的方法。但是，在测试集中把return_5_day=(shift(close_0, -5)-shift(open_0, -1))/shift(open_0, -1)给当作特征写进去了啊，这岂不就是用了未来函数么？还是说我理解错了

如标题

如何把我的因子中创建的因子，引入输入特征列表模块中

假设我们采用新的模版代替原来输入特征列表的部分？直接用“输入特征（DAI SQL）”代替，貌似报错了。或者有相关用新模版建立线性-回归算法策略的文档吗，这样就可以用自己的数据进行策略分析了。

![](/wiki/api/attac

在知识库/策略模板/Demos中的104选股策略项目中M4模块输出的结果只有显示前5行和后5行。 有什么方法可以输出完整的表格12910 rows × 5 columns

\n吗？

https://bigquant.com/codesharev2/92fa19f0-1722-492f-a08b-a634738ea5e0

【策略魔改】选股结果存疑

由 您创建，

你发布于

1 分钟前

• 评论 • [被浏览 仅您自己](https://bigquant.com/wiki/doc/IVkiSwYyLT/in

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

策略介绍

• 在 101-简单动量策略 基础上，我们来实现一个更完整的选股策略模版
• 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：选择基础股票池

2. 打分：对股票打分

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

   \

策略实现

A股-基础选股模块

• m1 选股，使用 A股-基础选股 模块，剔除创业板，科创板和北交所，下拉还可以按照申万行业、融资融券等基本条件进行筛选。

策略介绍

• 在 101-简单动量策略 基础上，我们来实现一个更完整的选股策略模版
• 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：选择基础股票池

2. 打分：对股票打分

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

   \

策略实现

A股-基础选股模块

• m1 选股，使用 A股-基础选股 模块，剔除创业板，科创板和北交所，下拉还可以按照申万行业、融资融券等基本条件进行筛选。

策略介绍

• 在 101-简单动量策略 基础上，我们来实现一个更完整的选股策略模版
• 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：选择基础股票池
2. 打分：对股票打分
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

策略实现

A股-基础选股模块

• m1 选股，使用 A股-基础选股 模块，剔除掉北交所以及ST的股票，下拉还可以按照申万行业、融资融券等基本条件进行筛选。

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策略介绍

中证红利指数（CSI Dividend Index）是由中证指数公司编制的，旨在反映中国A股市场中高股息率股票的整体表现。该指数选取了股息率较高的股票构成样本，具有较低的波动性和较高的分红收益率，是稳健投资者喜爱的标的。

本策略主要通过筛选中证红利指数中的股票，重点考虑股息率（Dividend Yield）和净资产收益率（Return on Equity，ROE）两个因子。股息率是衡量股票分红收益的一项指标，而ROE则反映了企业运用资本的效率。综合考虑这两个因子，可以筛选出既能提供高分红，又具有较好运营能力的股票，进而实现稳健的收益。

回撤控制和夏普率的提升是本策略的两个

/wiki/static/upload/15/154dffcf-f5b9-4149-88bc-1969ac29d893.pdf

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策略逻辑

Stockranker是专为选股量化而设计的机器学习算法，其选股思路是根据训练得到的模型，计算股票池中股票的当日评分，根据评分对股票池中的股票进行排序，排序靠前的股票就是当日选出的股票。

这种选股逻辑意味着不论股票的评分是多少，只要排序靠前就能被选中。实际上排序靠前股票的评分有不小差距。而评分反应的是股票的投资价值，评分高表明该股票的投资价值高，评分低表明该股票的投资价值低。因此排序算法仅能反应当天的相对投资价值，也就是矬子里面拔将军，不能反映股票的绝对投资价值。

而评分则不一样，他反应的是股票的绝对投资价值，也就是把股票的投资价值量化了。 本策略的逻辑就是根据评分来选股。