BigQuant是专注于量化投资领域的AI投研平台,核心定位是为金融投研相关用户提供AI驱动的量化策略开发与回测服务。平台支持低代码拖拽式策略搭建、多维度历史数据回测验证、实盘信号实时推送等核心功能,面向金融从业者、个人投资者、高校金融类学生等群体,可应用于量化策略研发、投资组合优化、实盘交易辅助、金融学术研究等多个场景,帮助用户降低量化投研的技术门槛,提升投研效率与策略迭代速度。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- bigquant.com
- 定价模式
- 基础功能免费
- 支持平台
- Web 网页 / API 接口
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 个人投资者、券商投研人员、基金经理、高校金融专业学生
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
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编辑点评
这是国内较早聚焦AI与量化投资结合的投研平台,最大的特点是打破了量化投研的高编程门槛限制,既可以让没有代码基础的金融从业者通过拖拽方式快速完成策略搭建,也能满足专业量化开发人员的自定义代码需求。平台覆盖的金融数据维度非常全面,从股票、基金到期货、衍生品的历史与实时数据都有覆盖,回测系统的计算速度快,输出的评估指标也符合专业投研的标准。同时平台的社区生态比较完善,有大量用户分享的公开策略可以参考,对于想要进入量化投研领域的用户来说,是一个比较合适的入门与实践平台。平台近期还更新了AI因子挖掘相关的功能,依托大模型的能力可以帮助用户快速挖掘潜在的有效因子,适合不同阶段的量化投研用户使用。
核心功能
使用指南
- 1
打开BigQuant官网,点击右上角注册按钮,使用手机号或邮箱完成账号注册,根据自身身份选择对应的用户标签,完成初始账号配置。
- 2
进入新手引导专区,查看平台提供的官方教程与操作演示视频,了解量化策略开发的基础流程与平台模块的基本用法。
- 3
进入策略开发工作台,可选择拖拽可视化组件搭建基础策略,或使用代码编辑器编写自定义策略逻辑,完成策略的规则配置。
- 4
将配置完成的策略导入回测系统,选择对应的市场与时间区间,设置回测参数后启动回测,查看回测报告分析策略的有效性。
- 5
对回测表现符合预期的策略,可绑定实盘接收交易信号,也可上传到社区分享,或加入自己的投研策略库定期迭代优化。
优势与不足
优点5 项
"支持低代码可视化拖拽与原生代码编辑两种策略开发模式,适配不同编程基础的用户需求"
"覆盖多市场多维度的金融历史与实时数据,无需用户自行采购整理数据源"
"回测系统计算速度快,输出的评估指标丰富全面,符合专业投研的评价标准"
"内置AI因子挖掘功能,可依托算法辅助用户拓展策略的收益来源"
"有成熟的社区生态,支持策略的分享与交流,方便用户参考优质的策略思路"
不足4 项
"部分高阶数据与AI功能仅对付费会员开放,免费用户的使用权限存在较多限制"
"实盘对接仅支持部分券商与交易平台,无法覆盖所有用户的实盘账户需求"
"新手入门的专业术语较多,没有金融基础的用户需要花费较多时间学习相关知识"
"回测结果与实盘表现可能存在差异,需要用户自行结合市场情况进一步验证策略有效性"
定价说明
平台提供免费版、基础版、专业版、企业版多个定价套餐。免费版支持基础的可视化策略搭建、有限次的回测服务、部分公开数据的调用,适合新手用户入门学习使用。基础版年费3980元,可解锁全部公开数据、不限次回测、基础AI因子挖掘功能,适合个人投资者与入门级量化爱好者使用。专业版年费12800元,可解锁高级AI因子挖掘、实盘信号API推送、优先算力支持等功能,适合专业投研人员与小型投研团队使用。企业版价格需单独沟通,可提供定制化数据接口、私有部署、专属技术支持等服务,适合资管机构与大型金融团队使用。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 个人投资者
搭建量化交易策略辅助投资
- 券商投研人员
开发量化策略服务客户
- 基金经理
优化投资组合与风险控制
- 高校金融专业学生
学习量化投研知识完成相关课程作业
- 量化交易爱好者
交流策略开发经验验证投资思路
- 金融学术研究者
获取金融数据开展量化相关课题研究
- 期货交易者
开发期货类量化策略适配高波动市场
- 资管机构投研团队
批量开发与管理多类量化策略
常见问题
深度了解
对于想要进入量化投研领域的用户来说,找到一个功能完善、门槛适中的开发平台非常重要,BigQuant作为专注于AI量化投研的平台,能够满足不同用户的多元需求。平台支持可视化拖拽与代码编辑两种策略开发模式,没有编程基础的用户可以通过拖拽预设模块快速搭建策略,专业用户也可以通过Python代码开发自定义的复杂策略,适配不同用户的能力水平。平台覆盖A股、港股、美股、基金、期货等多个市场的全量历史与实时数据,无需用户自行对接数据源,降低了量化投研的前期成本。内置的多维度回测系统可以快速验证策略的历史有效性,输出包含收益率、最大回撤、夏普比率等专业指标的评估报告,帮助用户快速筛选优质策略。同时平台搭载的AI因子挖掘功能,依托大语言模型与机器学习算法,可以帮助用户挖掘潜在的有效阿尔法因子,拓展策略的收益来源。此外平台还有成熟的社区生态,用户可以在社区内分享交流策略开发经验,参考其他用户的优质思路,对于想要提升量化投研能力的用户来说,是一个合适的实践与学习平台。不管是个人投资者想要开发辅助交易的量化策略,还是专业投研团队想要批量管理策略,都可以在BigQuant找到适配的功能。
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