支持选股，套利，择时,组合策略。自带了一个基于matplotlib编写的简单的策略和k线显示界面，能满足广大量化爱好者基本的回测需求。设计上也兼顾了实盘交易。 easyquant [3] 股票量化框架，支持行情获取以及交易，基于easytrader和easyquotation 的量化交易框架。 8. 完整策略; 7. 仓位记录; 1. 计划一个策略; 2. 账户config设置; 7. 仓位记录; 6. 时间控制; 7. config 设置; 3. 运行功能; 1. 一个简单的MA策略模板; Python 量化引擎; 优矿基本面数据; 时间序列1; Alpha101_六个价格因子绩效; 风险管理; 择时买卖; StatsModels 多元回归; StatsModels 一 一个很简单的交易策略，有经验者优先。 代码要有简要备注，不需要软件界面，能运行就行，帮助实现运行。 加密货币的均线 密集止损策略：向上突破均线买入，买入后挂止损单，如果价格继续上涨则调高止损价，如果下跌到止损价系统会自动卖出，开始判断 用最快的速度带你了解并掌握量化交易的原理和技术. 课程内容： python量化交易，通过量化交易的概念、框架、策略和打分法、回归法等基础知识的学习，并以模拟交易的方式实现，学习并掌握该技术. 适用人群： 1、希望了解或从事量化交易的同学。 本文作者用简单明了的语言解释了三日K线的交易原则，也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易. 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易，一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了"蜡烛图"这一技术来分析每日 如何用Python炒股|10年翻400倍的量化投资策略 - 吃瓜群众：10年翻400倍？!这怎么可能？!肯定是标题党？!回答：绝对不是。后面会附上原始数据、代码、结果，用数字说话。邢不行是经管之家（原人大经济论坛）「量化投资」版块的版主，毕业于香港科技大学，热门教程《量化小讲堂》的作者。 Python的就业方向. 发展前景一：Linux运维. 发展前景二：Python Web网站工程师. 发展前景三：Python自动化测试. 发展前景四：数据分析. 发展前景五：人工智能. 以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，让你学习Python有个流程，不会晕头转向的。
一个简单的vba量化交易策略-为了讨论一下牛短熊长的中国股市特性,平安银行-趋势跟踪量化交易策略（模型设计的很简单，只是为了讨论一下牛短熊长的特性）1、总体是盈利的，27年来，总回报32.66倍，年复合回报113.6%，股票自身总回报19.58倍，年化复合回报111.5 从具体交易策略上看，冯永昌介绍称阿尔法策略（属于相对价值策略）在所有量化投资策略里可以占到70%，是最主流的交易策略，这种策略简单地说是通过量化的多因素模型选股，买入一个投资组合，再卖空一个投资组合，之后厘定参数，确定交易频率、交易 本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着
股软都提供了你需要的这个功能（设置一下就可以），因此大可不必自己做 如果你自己做的话： 1、你需要获取实时且准确的行情数据（这个可通过股软的数据接口或缓存文件取得） 量化投资策略是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。著名的量化投资策略有以下10种（注：策略源码模板不能直接用于实盘交易，仅供探讨交流） 01、海龟交易策略 海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。 今天我们来用WonderTrader的python子框架wtpy来实际编写一个期货日内交易的策略。然后我们会先设定一组参数进行第一轮测试，再根据第一轮测试的结果，调整好参数以后，再进行第二轮测试。借此来演示一下wtpy中策略如何编写以及回测。准备工作安装wtpy。在安装了python3.6以上的计算机上执行一下命令。 现阶段的量化策略还是人工编写的代码，abu量化交易系统的设计将会向着由计算机自动实现整套流程的方向迈进，包括编写量化策略本身。 我们对未来的期望是：abupy用户只需要提供一些简单的种子策略，计算机在这些种子基础上不断自我学习、自我成长，创造 python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板，如最新的微服务框架japronto，resquests per second可达百万级。
vn.py 2.1.1 发布了，vn.py 是基于 Python 的开源量化交易程序开发框架，起源于国内私募的自主量化交易系统，目前已经成长为一套全功能的交易程序开发框架。 新版更新说明如下： 交易接口 SgitGateway，飞鼠柜台接 （文末有福利）追涨杀跌还是买跌卖涨？无论是投资者还是投机客，这可能是个永恒的问题。之前刷华尔街见闻的时候发现一个简单的右侧交易策略 当目前的价格 ＞ 过去12个月的平均价格，那么保持投资（如果没有投资，那么就买入）；当目前的价格 ＜ 过去12个月的平均价格，那么就全部卖出 4天学会python量化交易-12_案例：实现简单的一个选股策略 是在优酷播出的教育高清视频,于2019-08-15 19:09:09上线。视频内容简介:课程目录介绍： 1. 量化交易介绍、框架以及策略 2. alpha与beta、多因子策略理论、流程及数据处理 3. 单因子有效性分析、多因子相关性及合成 4. 对，就是这么简单的一个策略，一个每个月只用交易一次其它时间只需要喝茶的策略，从2006年至2016年，11年期间，可以让你的原始资产翻400倍。 当然，现在小市值选股已经越来越成为行业公开的"秘密"，很多高大上的量化基金，背后的逻辑本质上就是简单的 解析国内量化投资主要策略 跟传统的主动管理方法相比，量化投资是高投资广度、低投度的一种投资方法。量化投资强调纪律投资，可以克服投资者主观情绪的影响。 现在市场上运用的策略有很多种，下面来看看主流的几种策略： 1、市场中性策略
日内高频交易策略研发 能够自行继续研发新的策略 将日内高频的研究发到带到短期，中期交易策略中，提高盈利机会 机器学习方法的使用-日内高频交易实战,从python数据分析到c++编写策略,日内高频交易实战,高频 线性 策略 实战：基于技术分析的Python算法交易 - 云+社区 - 腾讯云 为了简洁起见，我们不会展示每种策略的全部步骤，因为它们的执行方式都是一样的。 简单的移动平均策略. 我们采用的第二种策略基于简单的移动平均数方法（SMA, Simple Moving Average）。该策略的逻辑可以归纳为以下几步： 当20天的 SMA 价格上升时，买入股份 程序化交易(三):基于 Python 的股票程序化交易/量化框架 … 支持新浪、腾讯财经、leverfun 的免费十档、集思路的分级基金以及相关套利接口. 允许自定义行情来源、行情推送时间; 允许同时使用多个行情推送来源。 只支持 Python 3.5+,所以整个框架需要 Python 3.5+ 策略 下面是一个简单的策略定义 引入策略模板