一、框架介绍基础回测框架不适用 云端的框架 二、策略创建运行流程2.1 一个完整的策略，需要做的事情 2.2 策略初始设置介绍 2.3 策略主体运行流程分析 如果 回测频率 选的是每分钟，那么handle_bar就是每分钟判断一次
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2024-01-25 19:05:45
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摘要：本文在对软件企业量化管理应用常见问题分析的基础上，以解决可操作性、可比性等问题为着眼点，识别出了量化管理中必须明确的四要素，表述了企业在量化四要素上采用的常见做法。本文采用80/20原则，说明了企业在识别度量对象时应避免的问题；采用持续改进的理论，说明了企业在量化管理应遵循的客观规律。在结合平衡记分卡与目标驱动组合式的量化管理方法理论基础上，提出了软件企业的量化管理的具体应用步骤。关键词：量
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2024-05-06 17:36:15
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python量化分析数据导入01这是个人第一次在CSDN上发BLOG，主要想记录自己学习量化的过程，并督促自己能坚持下来。本节是使用backtrader回测的数据如何导入，主要内容为：本地数据csv导入tushare数据导入pd.DataFrame数据导入注意事项知识点补短板： 1、from future import print_function。是什么意思？ python2.X - pytho
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2024-06-03 21:02:17
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全网最全python实现数据挖掘，数据分析（matlablib，pandas，numpy，量化分析）（附源代码）1.横直方图电影票房2.散点图3月与10月每天的天气3.条形图电影票房4.条形图三天票房5.用条形图绘制出直方图6.折线图10点到12点气温7.折线图调整x轴的刻度8.折线图调整x轴的刻度9.折线图设置中文（气温）10.直方图 250部电影的时长分布11.page1512.读取外部数据1
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2023-06-30 20:18:31
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第一章-学习之前的认知影响股价的因素1、公司自身因素
2、心理因素
3、行业因素
4、经济因素
5、市场因素
6、政治因素金融量化投资量化投资的优势
1、避免主观情绪，人性弱点和认知偏差，选择更加客观
2、能同时包括多角度的观察和多层次的模型
3、及时跟踪市场变化，不断发现新的统计模型，寻找交易机会
4、在决定投资策略后，能通过回测验证其效果
量化策略
通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策，自
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2023-09-16 20:50:28
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# Python量化：按行业截面回归的实现
在量化研究中，按行业截面回归是用于分析不同股票在同一时间点上，行业特征对股票收益的影响。以下是实现这一过程的基本步骤，以及每一步的详细代码和解释。
## 整体流程
以下是进行按行业截面回归的全流程概述表：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------
最近学习量化金融相关编程,领域内优秀的开源框架基本上是Python语言,于是总结了一下Python的基础语法,后续会继续总结量化相关的Python库知识,例如:Pandas,Numpy,Matplotlib以及量化框架cctx和回测框架catalyst的学习内容,方便迭代学习过程中对前期知识快速的回顾.1. 注释# 单行注释
""" 多行字符串可以用
三个引号包裹，不过这也可以被当做
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2023-10-07 13:19:10
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作为无基础的初学者，只想先大概了解一下Python，随便编个小程序，并能看懂一般的程序，那些什么JAVA啊、C啊、继承啊、异常啊通通不懂怎么办，于是我找了很多资料，写成下面这篇日记，希望以完全初学者的角度入手来认识Python这个在量化领域日益重要的语言###一，熟悉基本在正式介绍python之前，了解下面两个基本操作对后面的学习是有好处的：1）基本的输入输出可以在Python中使用+、-、*、/
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2023-11-25 10:57:08
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参考书目:深入浅出Python量化交易实战学量化肯定要用的上机器学习这种强大的预测技术。本次使用机器学习构建一些简单的预测进行量化交易，使用Python进行回测。获取数据import pandas as pd
import tushare as ts
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifi
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2023-12-08 21:00:59
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Python在量化领域的现状就跟Java在web领域无可撼动的地位一样，Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置，从各个业务链条都能找到相应的框架实现。在量化投资（证券和比特币）开源项目里，全球star数排名前10位里面，有7个是Python实现的。从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。量化交易为什么选择python?Python是一门比较全面与平衡的语言，既能满足包括web在
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2023-10-15 07:25:06
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pandas的IO 量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetim
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2023-07-05 16:34:09
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pandas的IO 量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetim
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2024-06-18 08:16:34
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pandas的IO 量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetim
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2024-08-26 20:56:24
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本章内容是我们视频教程中的代码示例，包含代码块的详细说明，完整代码附在文章最后面，大家可以用电脑版的微信打开并且复制下来。引入相关的包使用numpy之前，我们需要先将numpy的包引进来，这里我们还引入了matplotlib的包，这个是用来画图用的。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl定义
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2023-09-28 21:40:13
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一、线性回归一般的，线性回归模型表示为\[ h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+...+\theta_nx_n=\sum_{i=0}^{n}\theta_ix_i=\theta^Tx \] 上式中令\(x_0=1\),这样\(x\)实际上是\(n+1\)维，\(x=[1,x_1,x_2,…,x_n]^T\).当我们知道训练数据集后怎样得到参数\(\theta\)的
文章主要介绍两种常见的回归分析方法，以及其对应的Python实现操作。 目录:什么是回归分析 为什么使用回归分析 回归分析技术有哪些 使用Python实现回归分析什么是回归分析在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之
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2023-06-30 15:59:31
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前言本文介绍了如何用python进行回归分析一、简单线性回归直线回归分析是研究两变量（自变量和因变量）之间的依存关系及其关系的具体方程的形式。分析中所形成的这种关系式称为回归模型，其中以一条直线方程表明的两个变量的依存关系的模型叫一元线性回归模型。二、多元线性回归一元线性回归模型研究的是一个因变量与一个自变量之间呈直线趋势的数量关系。在实际问题中，常会遇到一个自变量与多个因变量数量关系的问题，这就
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2023-06-29 20:44:28
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简介Python之所以如此受欢迎的一个原因就在于它能够应用于数据分析和挖掘方面的工作。不仅是在工业化运用还是在科学研究中，Python提供了非常方便和高性能的应用接口，是人们只需要关注数据本身，而不需要花太多的精力在方法上。线性回归模型是最常见的统计模型，它反映了系统整体的运动规律。从数学的角度讲，就是根据系统的总体静态观测值，通过算法去除随机性的噪点，发现系统整体运动规律的过程。最简单的线性回归
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2023-09-14 09:36:59
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pwd ‘d:\\python\\exerise-df\\df-data-analysis’from scipy imp
原创
2022-02-16 17:03:20
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一、线性回归 1 绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6] y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86] plt.scatter(x, y) plt ...
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2021-08-31 23:12:00
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