双均线策略是比较经典的策略，股票的价格均线是投资参考的重要指标。均线有快线和慢线之分，当快线向上穿过慢线则是金叉，一般执行买入操作，当快线向下穿过慢线时则形成死叉，一般执行卖出操作。基于这个基本思路，出于兴趣爱好，便使用python复现了这个量化策略。代码封装如下。 在运行这个代码块时，请
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2023-07-08 10:04:05
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点及财经，股票期货专业投机者。前言策略的触发方式，可以分为两种。一种是条件满足，在下一根k线开仓，比如均线金叉死叉；另一种是即时突破，比如当前最高价突破前高后，开仓。这两种开仓方式中，第一种在天勤量化中比较简单，直接用过去的均线值来判断是否金叉死叉。但是第二种如果处理不好，会造成在同一根k线频繁开仓。这就是本期作者所要分享的内容，虽然内容比较简单，但是我觉得有必要给大家分享出来，毕竟刚接触天勤或者
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2023-07-29 22:48:12
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四、如何在真格平台上做到这一切现在我们想在真格量化上实现自己的策略，需要怎么做呢？首先，真格量化使用Python语言编写策略。我们需要对Python语言有一些初步的了解。与C++或Java语言相比，Python是一种非常方便易用的脚本式编程语言，很适合非计算机专业的用户来上手量化交易。举个简单的例子，如果直接用C++调用CTP的API进行下单委托，您可能需要写这些代码：在真格量化，您只需要一行Py
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2023-09-12 07:27:29
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欢迎大家订阅《Python实战-构建基于股票的量化交易系统》小册子，小册子会陆续推出与小册内容相关的专栏文章，对涉及到的知识点进行更全面的扩展介绍，并且会有选择地收录至小册中，更便于广大读者查阅知识点。本篇专栏为小册子内容的加推篇！！！ 前言当我们开发了一个交易策略，需要对策略进行回测。那么我们就需要一个回测框架。目前已存在很多成熟的回测框架，也有各种平台。这些框架或平台各有优劣，并不能满足每个人
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2024-02-01 20:38:51
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一. 概念量化CTA—— 基于机器的判断，基金管理人通过分析建立数量化的交易策略模型，由模型产生的买卖信号进行投资决策，人的错误判断对量化CTA的干扰比较小。量化CTA也需要长期对数据的分析、参数的优化、模型的更新迭代，这个过程和量化选股很类似。二. 交易对象CTA策略的交易对象主要为期货和期权。1. 期货期货是以现货为参照物，对其未来价格做出自己的判断，然后买入相对应的合约，约定未来可以以合约约
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2023-10-27 20:06:07
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Python写量化股票提醒系统大家在没有阅读本文之前先看下python的基本概念，Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。本文是小兵使用万能的Pytho
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2023-08-11 15:01:44
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[新手入门]什么是量化策略
什么是策略?策略，字面意义是指可以实现目标的方案集合；简单地讲，就是一系列预设的行为模式，分别在不同的触发条件会被启用。在证券交易中，策略是指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作。 什么是量化策略？所谓量化，就是把行为模式中的事件或信号数字化，通过一套固定的逻辑来分析，而不是单凭人的感觉或直觉进行判断和决策。量化
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2024-04-24 19:16:26
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背景之前总结了一些获取量化数据的途径，数据是一个量化策略的“原材料”，接下来要考虑的问题就是如何使用这些数据。本文，介绍一个量化指标分析工具quantstats，利用它可以很方便的分析你的策略。Github地址：https://github.com/ranaroussi/quantstats他的作者是Ran Aroussi，同时也是yfinance的作者，在开源量化领域，也是名声响当当。目前就职于
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2024-05-23 21:04:50
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## 量化CTA策略与Python实战
在金融领域，量化交易 (Quantitative Trading) 是一种基于数学模型和计算机技术进行交易的方式。其中，商品交易顾问 (CTA, Commodity Trading Advisor) 策略是其重要分支。CTA策略主要通过趋势跟踪和市场动量等方式在商品、股票和期货市场中寻找套利机会。
### CTA策略概述
CTA策略的核心思想是通过对市场
量化策略代码在Python中的实现不仅涉及到如何编写和优化代码，还要设计出合理的备份和恢复策略，以应对潜在的灾难场景。以下是我在整理这一过程中的具体步骤和思路。
## 备份策略
在量化策略的开发中，备份和存储是至关重要的。我设计了一份思维导图来展示备份策略的整体架构，包括本地存储、云存储、数据库备份等。
```mermaid
mindmap
root((备份策略))
Global
# 如何实现Python期货量化策略
量化交易是一种利用数学模型和算法来分析历史数据并自动执行交易策略的投资方式。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python创建一个简单的期货量化交易策略。下面是整个过程的概述。
## 流程概述
在创建期货量化策略时，我们通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
1 # 根据缺口的模式选股买股票
2 '''
3 --------------------------------------------
4 1、总体回测前要做的事情
5 initialize(context)
6 1.1、设置策略参数 ----> 全局常量
7 1.2、设置中间变量 ----> 全局变量
8 1.3、设置回
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2024-02-02 09:39:16
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python实现量化交易策略1 前言相信大家都听说过股票，很羡慕那些炒股大佬，觉得量化投资非常高深，本文教大家用python实现简单的量化交易策略。在这强调一下，本文仅供交流学习参考，不构成任何投资建议。炒股有风险，投资需谨慎。2 构建策略炒股是一个概率游戏，强如巴菲特也没办法保证这只股票一定能涨。我们能做的是买入上涨概率高的股票，不碰那些下跌概率高的股票。在股票市场中有很多上市公司，有些公司是领
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2023-08-24 14:16:54
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关于“cta量化期权策略python”的应用，我们将从环境配置开始，逐步深入到编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及错误集锦，以帮助开发者更好地理解和应用这一策略。
### 环境配置
在构建“cta量化期权策略”时，首先需要配置合适的开发环境。以下是配置流程图和相关依赖的版本表：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装Python]
文是基于一篇JP MORGAN（摩根大通，摩根大通是全球盈利最佳的银行之一）量化的学习笔记。 我们首先定义价值策略为做多trailing P/E排名底部的股票，同时做空排名居前的；动量策略遵循常规的做多按照过去12个月（剔除最近一个月）收益率排名居前的股票，同时做空排名末尾的。从下图（以MSCI EUROPE为例）中可以看到，在过去20年里两个策略的表现都还可以。价值策略的波动率很小，动量策略的
定时函数是指，在回测和模拟交易中指定每月、每周或者每天要运行的函数。定时函数可以在具体每月或每周的第几个交易日（或者倒数第几
原创
2024-05-05 17:24:26
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掘金量化Python策略代码的调试与优化过程
在这一篇文章中，我将分享处理掘金量化Python策略代码的一次实际经历。由于量化交易平台的复杂性，有时我们会遇到意想不到的错误。这篇文章将围绕一个特定问题，介绍其背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化等方面。
### 问题背景
在某个交易日，平台上的交易策略运行失败，导致数笔委托无法成功执行。用户反馈频繁出现程序卡顿的现象，影响
一、交易策略设计 1. 策略原理阐述数字资产的交易策略，大致分为以下几类：在策略的设计阶段，我们需要明确该策略属于哪种类型，并且要对该类型的策略有一个基本认识。 套利型策略和做市策略，其本意不是靠持有头寸而盈利，而是靠快速反复地买卖，保持头寸基本不变（有对冲的情况下头寸基本为0）的情况下，赚取可靠的小额利润，打败交易手续费和冲击成本，积少成多，最终成为稳定盈利型的策略。这类策略的收益曲线不会出现大
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2023-12-13 19:41:39
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量化策略开发第一步：数据源开发量化策略的第一个重要环节：如何获取数据？开发量化策略所需要的数据，包括历史数据和实时数据。特别指出，我们只介绍免费的数据源，以帮助大家降低成本。先从股票开始，股票的历史数据，我们可以借用三方平台回测（例如优矿、聚宽、米筐等），相当于借用了平台的历史数据，但平台历史数据有一个问题：往往不能将全量数据下载到本地。想要自己搭建股票回测框架的话，推荐用tushare的数据，如
Python 量化投资 —— 使用qteasy创建并回测一个简单的双均线择时交易策略大家知道沪深300是一个非常重要的指数、但是它的赚钱效应并不明显，如果有人从2008年初的大顶开始投资沪深300，要到今年才能解套。这也说明即便是投资指数，如果不进行择时交易的话，有可能会输的很难看。今天我们要测试一个双均线择时交易策略，就从2008年1月1日开始投资，看看效果如何！本次策略的创建和回测都是用qte
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2023-07-29 22:47:10
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