该策略是一个基于BigQuant平台的自动化交易策略，主要涉及股票市场的投资管理。策略的核心功能包括初始化、每日数据处理、订单处理和盘后处理。它利用预测数据进行投资决策，并通过优化资金分配和风险管理来实现投资目标。

交易逻辑和原理

初始化阶段

在策略的初始化阶段（`m8_initialize_bigquant_run`），首先导入了必要的库，并设置了交易手续费。接着，定义了初始的股票数量和每只股票的权重。这些设置确保了策略在开始运行时有明确的资产配置计划。

每日数据处理

每日数据处理函数（`m8_handle_data_bigquant_run`）是策略的核心部分。它首先获取当前日期，并筛选出当日的预测数据。然后，计算当前持仓的股票数量，并根据预测数据决定哪些股票需要买入或卖出。

资金分配

在资金分配方面，策略首先计算当前持仓的总价值，并根据设定的股票数量确定需要买入的股票数量。为了避免过度集中风险，策略限制了每次买入的资金量不超过总资金的10%。

买入逻辑

对于需要买入的股票，策略会检查每只股票的可用现金，并按比例分配资金。这样可以确保每只股票获得相对均衡的投资，避免因单只股票价格波动对整体投资组合造成过大影响。

卖出逻辑

对于需要卖出的股票，策略会根据持仓天数和设定的持有天数阈值来决定是否卖出。如果某只股票的持仓天数超过了设定的阈值，则会被卖出。

订单处理和盘后处理

订单处理函数（`m8_handle_order_bigquant_run`）和盘后处理函数（`m8_after_trading_bigquant_run`）目前为空，这意味着策略在这些方面没有额外的自定义逻辑。这可能是为了简化策略的实现，或者是因为这些部分的功能在其他地方已经得到了处理。

策略特点

自动化

该策略完全自动化，能够根据预设的规则和数据进行投资决策，减少了人为干预的需要。

基于预测数据

策略依赖于预测数据来进行投资决策，这表明它可能结合了机器学习或其他预测技术来提高投资效率。

风险管理

通过限制每次买入的资金量和设定持仓天数阈值，策略实现了基本的风险管理功能，有助于保护投资者的资本。

灵活性

策略的设计允许通过调整参数（如股票数量、手续费和持有天数）来适应不同的市场环境和投资需求。

综上所述，这个策略是一个高度自动化的投资管理系统，它结合了预测数据和风险管理技术来实现投资目标。

尽管策略的具体实现细节和性能表现需要进一步的测试和分析，但它展示了现代金融市场中自动化和智能化投资的趋势。

通过这种方式，投资者可以更有效地管理他们的投资组合，同时减少情绪化和人为错误的影响。