第三部分 实现简单的量化框架 框架内容: 开始时间.结束时间.现金.持仓数据 获取历史数据 交易函数 计算并绘制收益曲线 回测主体框架 计算各项指标 用户待写代码:初始化.每日处理函数 第四部分 在线平台与量化投资 本节内容: 第一个简单的策略(了解平台) 双均线策略 因子选股策略 多因子选股策略 小市值策略 海龟交易法则 均值回归策略 动量策略 反转策略 羊驼交易法则 PEG策略 鳄鱼交易法则 JoinQuant平台 主要框架 initialize handle_data …… 获取历史数据

某开盘后底开一直呈现形成了一个长时间的箱体振荡的走势,K线在底位振荡时,其波动底点总是在不断抬高的话,这种走势说明有资金在场中积极运作,正是由于资金悄然建仓导致了底点慢慢抬高的走势,在底点不断抬高时,投资者就需要重点关注了,一旦后期出现放量加速上涨,投资者便可以及时入场操作. 振荡结束后,在成交量放大的推动下,五分钟K线明确向上突破了箱体振荡的上行压力线,突破走势的形成意味着原有的振荡结束,新一轮的上涨行情将会就此展开.在五分钟放量突破前期高点以及重要压力位时,投资者便可以入场了,在放量同时,K

客户端(浏览器)----> 前端页面-----> 后端处理数据,并把数据以 json 形式发送到前端 online_app.py from django.conf import settings from django.http import HttpResponse from django.conf.urls import url from django.views.decorators.http import require_POST # 目前的 API 视图只能用于接收 POST 请求

import arcpy import os import types def convertPoints(): arcpy.env.overwriteOutput = True inPts = arcpy.GetParameterAsText(0) # Input point FC outFeatures = arcpy.GetParameterAsText(1) # Output FC IDField = arcpy.GetParameterAsText(2) # Feature Field

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,会根据设置的不同而不同,比如你也可以在系统里把它们设为5.15.30.60均线. 你看K线图的上方有黄色PMA5=几的字样,就是五日均线等于几的意思.其他的有紫色的10日均线PMA10=什么的.设定的话双击数字就行!数字是几就是几日均线,颜色和线的颜色一样! 那是移动平均线,在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,会根据设置的不同

Python基础 python书写规范--消去提示波浪线 Python 列表(list) Python字符串 Python字典 Python文件操作 Python函数 Python函数-装饰器 Python-模块导入导出以及开发规范 Python-模块 Python-re模块 Python-logging模块 Python-datetime类型的序列化 Python-面向对象 面向对象-静态属性property 面向对象-反射ttr Python异常处理 Python-socket编程 站点压力

<异动K线--庄家破绽(连载)> http://bbs.tianya.cn/post-stocks-612892-1.shtml ————马后炮分析,没有什么前瞻性.纯技术是害死许多钻牛角的股民． ————最后的总结很重要   给我一张K线图,我将知道庄家要干什么.这句话听起来似乎觉得有点狂妄,甚至觉得幼稚.毕竟对大多数投资者来说,股票的好坏由基本面决定,大势的好坏由经济环境决定.但在这里我们可以仔细想一下,所有的这些无论是基本面还是经济环境,在股市以什么方式表现出来呢?回答肯定是K线,因为无

一.为什么要选择python作为学习语言: 各个语言的对比: C和python.java.C#等 C语言:代码编译得到机器码,机器码在处理器上直接执行,每一条指令控制cpu工作 其他语言:代码编译得到字节码,虚拟机执行字节码并转换成机器码后再在处理器上执行. 其他语言比c语言在执行过程中多一步“编译成字节码”,所以c语言快. 既然c那么牛,为什么要学其他语言.因为如果用c实现一个简单功能,需要上百行代码,而高级语言只需要10行代码. 如果功能要求非常非常关心性能,就需要用c写了. 其他语言进行对

本文面相有 一定编程基础 的朋友学习,所以略过了 环境安装.IDE 搭建 等一系列简单繁琐的事情. 一.Python 简介 Python 英文原意为 "蟒蛇",直到 1989 年荷兰人 Guido van Rossum (简称 Guido)发明了一种 面向对象 的 解释型 编程语言,并将其命名为 Python,才赋予了它表示一门编程语言的含义. 说到 Python 的诞生,极具戏剧色彩,据 Guido 的自述记载,Python 语言是他在圣诞节期间为了打发时间开发出来的,之所以会选择

BOLL(布林线指标)策略 简介 BOLL(布林线)指标是技术分析的常用工具之一,由美国股市分析家约翰•布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标.一般而言,价格的运动总是围绕某一价值中枢(如均线.成本线等)在一定的范围内变动,布林线指标正是在上述条件的基础上,引进了"价格通道"的概念,通过计算一段时间价格的"标准差",再由均线加/减某一倍数的标准差,求出价格的"信赖区间".该指标在图形上画出三条线,其中上下两条线可以分

参数设置  SHORE 12    LONG 26    MID 9 DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG); DEA:EMA(DIF,MID),COLOR888888; {NOTEXT1:IF(DIF>-0.4, DIF,DRAWNULL),COLORRED; NOTEXT2:IF(DIF> AND DIF<REF(DIF,), DIF,DRAWNULL),COLORGREEN; NOTEXT3:IF(DIF< AND DIF>REF(DI

波涛(1998)在<系统交易方法>中提出,一个设计良好的交易系统,必须对投资决策的各个相关环节做出相应明确的规定,同时还必须符合使用者的心理特征.投资对象的统计特征以及投资资金的风险特征.国外交易系统的典范莫过于Richard Dennis在1983年底推出的海龟交易法则,从中可以看到一个完整的交易系统包括:市场—买卖什么:头寸规模—买卖多少:入市—何时买卖:止损—何时退出亏损的头寸:止盈—何时退出赢利的头寸:策略—如何买卖等方面. 根据策略原理和市场数据之间的逻辑关系,交易策略设计的思路可分

(转贴)布林线BOLL用法 布林线是股市中经常用到的技术指标之一,它反映了股价的波动状况.山版软件指标图中的布林线由三条组成,上边的白线(up)是阻力线,下边的黄线(down)是支撑线,中间的粉红线(mb)为平均线.当股价盘整时,阻力线和支撑线收缩,称为收口:股价向上或向下突破时,阻力线和支撑线打开,称为开口,证明股价即将产生大的波动. 布林线一般的应用规则是,当股价向下击穿支撑线(黄线down)的时候买点出现,而向上击穿阻力线(白线up)卖点出现.而平均线(粉红线mb)是考验一个趋势(无论是上

AJPFX:外汇价常见形态 外汇的价格,本质上是由供求关系决定的,但是在技术分析的世界里,是什么原因导致供求关系的改变并不重要,也没有人能准确的找出所有的因素并加以判断,但是供求关系被改变后的外汇走势却是毫无疑问.不可回避.不可扭曲的显示在屏幕上,反映了所有影响因素的对冲结果.所以,作为专业的交易者必须做到两点:其一,眼中有形态,心中有趋势,趋势决定形态,形态验证趋势:其二,当形态未被确认时,可以提前预测形态的来临并做好准备,但是不要提前肯定形态确凿无误并抢先下单.为了验证趋势或形态的有效性,必

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

单策略单品种单策略多品种多策略单品种和加仓多策略多品种静态仓位和动态仓位 金肯特钠(kingKeltner)布林强盗(BollingerBandit)动态突破(DynamicBreakOutII)恒温器(Thermostat)幽灵交易者(ghostTrader) 均线交叉与通道突破相结合的交易策略(Moving Average CrossOver)均线和K线形态的高低点突破系统(Escalator trading system)基于置换均线的二次穿越突破系统(Double your Fun)基于

应用场景:前端页面点击刷新,调用服务器A上Java接口,然后A调用服务器B的后台Python接口实时刷新后台数据库. 在这个场景中会涉及到两个问题:异步,Python服务器压力 (一)解决Python服务器压力 如果Python服务器接口不做任何措施,那么可能会有恶意的访问,从而导致该服务器一直刷新后台数据库. 我的解决方式是:服务器B会提供一串字符串给服务器A,当服务器A调用服务器B的服务时,将传递的参数和该字符串拼接再进行MD5加密,从而在服务器B上通过这个token值明确对方身份. (二)

http://zhidao.baidu.com/link?url=glKK7n0JUgqgrvfx2Gzd937-5zZg1bC615MwAp0P_mrYDytnMUpjoOQgYU871ny8St1NSFougCorsU7Pwmel1_ 指数图中白线代表的是那些权重股(如中国石油等)加权后走势:黄线则是市场所有股票的走势. 个股分时中白线是个股的即时价格:黄线则是当天到目前为止的平均价格. 在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,

大家好, 我是等天黑, 今天给大家介绍一个功能完善, 性能强悍的图表组件库 ScottPlot, 当我第一次在 github 上看到这个库, 我看不懂,但我大受震撼, 这么好的项目当然要分享出来了. https://github.com/ScottPlot/ScottPlot ScottPlot 是一个 .NET 图表组件, 主要有以下特点: 适用范围广:同时适用于 WinForms, WPF, Avalonia, Console, 支持 .NET Framework 4.6.1 及以上, NE