作者：Cybex&HashBang上期提到我们提到，针对自己开发代码进行程序化、自动化的交易的个人或者团队，去中心化交易所能够提供更好的环境和信任体系。本期就以Cybex社区公开的一套自动交易程序为例，为大家介绍如何在去中心化交易所中通过运行一套自动化交易程序，使指定账户进行自动挂单、撤单操作，并根据需要设定相关的策略，包括行情获取、下单间隔、价格设定、风控规则等等。接下来，我们详细说明一
文章目录SQL读取类示例代码 读取pandas数据 官方文档：https://www.backtrader.com/docu/pandas-datafeed/pandas-datafeed/DataFeed 开发 官方文档：https://www.backtrader.com/docu/datafeed-develop-general/datafeed-develop-general/SQL读取
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2024-08-26 10:53:29
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前言: 本文使用的是1.10版本 , 可通过TradingView.version()查看当前版本. 附上开发文档地址:https://zlq4863947.gitbooks.i... 一、修改datafeed.js为export导出,并在vue文件引入TradingView内部代码charting
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2018-11-03 13:19:00
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使用Copula仿真优化市场风险此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值(预期缺口)。然后使用模拟来计算最优风险收益组合的有效前沿。内容导入支持历史数据集可视化标准化价格退货和边际分配Copula校准Copula模拟计算单周期模拟VaR组合优化以给定的回报水平计算投资组合导入支持历史数据集使用Datafeed Toolbox的API导入我们将在本练
使用Copula仿真优化市场风险 此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值（预期缺口）。然后使用模拟来计算最优风险收益组合的有效前沿。内容导入支持历史数据集可视化标准化价格退货和边际分配Copula校准Copula模拟计算单周期模拟VaR组合优化以给定的回报水平计算投资组合导入支持历史数据集使用Datafeed Toolbox
原创
2022-11-10 16:21:22
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使用Copula仿真优化市场风险 此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值（预期缺口）。然后使用模拟来计算最优风险收益组合的有效前沿。内容导入支持历史数据集可视化标准化价格退货和边际分配Copula校准Copula模拟计算单周期模拟VaR组合优化以给定的回报水平计算投资组合导入支持历史数据集使用Datafeed Toolbox的API导入
原创
2024-05-11 16:43:06
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前面八篇量化投资实战教程，我们所使用到的数据仅仅只有收盘价、成交量等普通指标，如果我们有其他的指标需要进行回测怎么办？此外，前面使用的数据源都是基于csv文件的，我们能否从数据库（比如MySQL）中直接提取数据作为回测的数据源呢？事实上，backtrader虽然没有直接提供接口给我们做这样的优化，但是我们可以通过继承DataBase基类重写DataFeed实现目的。下面就给大家演示一下如何从MyS
