BigQuant 在线量化平台全解：从零起步到策略上线的一站式体验
BigQuant 是一个基于浏览器的在线量化研究平台，不需要本地部署任何环境，用户可以通过拖拽组件、编写 SQL 或 Python，自由组合策略模块，完成选股、回测、调参、模拟盘到策略上线的完整流程。无论你是量化新手，还是有经验的策略研究者，都可以在这个平台上找到对应的功能入口。
🔰 适合新手入门的模块
🧩 可视化策略开发：AI对话与拖拽式搭建，逻辑清晰
平台提供完整的策略开发链路，每一步都是模块化的组件，用户可以通过可视化拖拽拼出一条完整的策略执行路径。例如：从基础筛选（如市值、PE）开始，加入自定义因子排序，再设置仓位分配逻辑，最后进入回测引擎。
- 不懂代码也能写策略：适合没有编程经验的用户；模块支持中文命名，参数填写直观。
- 支持多频数据：日线、分钟线、复权行情等均可接入。
📈 回测结果一目了然：收益、回撤、胜率自动生成
策略运行完毕后，平台会自动生成详细的回测报告。报告中包括：
- 累计收益、年化收益、最大回撤、夏普比率等常见指标
- 收益曲线图与基准对比
- 每一次调仓的持仓详情与买卖记录
- 完整运行日志与异常提示（如停牌、涨跌停等）
📚 知识库：从基础扫盲到策略解释都有
平台自带文档系统，覆盖从量化基本原理（如因子逻辑、择时方法）到具体模块的参数说明，还包括策略示例解读。关键词如“量价共振”“因子打分”都能搜索到解释+案例。
🧠 老手进阶可以用到的功能
🧮 数据平台：SQL 支持 + 多市场 + 多表拼接
BigQuant 的数据平台 DAI 允许你用 SQL 构造训练数据集，包括基础行情、财务数据、板块行业信息、主题概念、龙虎榜、资金流等。你可以自由拼接字段，也可以从已有的因子表中提取字段使用。
- 示例：构建一个“连续回购+低波动+小市值”的策略，只需三条 SQL 和一个筛选模块。
- 引擎支持：支持 BigDB（批量计算）与 BigStream（流式处理），适合不同规模数据场景。
🧠 策略社区：现成策略一键复用
平台策略广场中，已经积累了数百个可公开引用的策略，包括但不限于因子轮动、行业择时、事件驱动等。每个策略都配有回测结果和策略结构说明。
- 点击“复制到工作区”即可生成副本，修改参数后重新跑
- 策略更新后可生成新版本，便于长期维护与对比
🖥️ 一体化策略工作台：支持从研究到实盘的闭环操作
BigQuant 不仅是一个“回测平台”，它还能把策略提交为“模拟盘”持续运行，并配置定时信号推送（如微信/邮箱/企业微信），方便策略研究者实时跟踪策略表现和行情变化。
- 模拟盘：支持自动轮动、滚动调仓
- 微信通知：每日盘前推送调仓建议，含持仓图、买卖提示
- 策略文件管理：支持版本切换、参数归档
📌 总结：谁适合用 BigQuant？
| 用户类型 | 推荐功能 | 目标 |
|---|---|---|
| 量化新手 | 可视化策略开发 + 知识库 | 快速构建第一个策略，理解量化思路 |
| 策略研究者 | 回测 + 数据平台 + 社区策略 | 测试因子组合、复制改造策略、调参数 |
| 机构用户 | 模拟盘 + 多人协作 + 数据接入 | 构建策略库、上线轮动系统、长期跟踪 |
BigQuant 本质上像一个“量化实验室 + 数据工厂”，适合边学边试、边测边调的节奏。如果你对因子选股、策略构建、模型组合这些词感兴趣，不妨从平台首页点进去跑一个简单策略看看。
