量化的软件推荐：python常用的量化软件有python、matlab、java、C++。
从开发难度而言python和matlab都比较容易，java和C++麻烦一些。
从运行速度而言，C++、java要快于matlab和python。不过对于大部分人而言，尤其是初学者，开发占用的时间远大于运行时间。如果追求运行速度的话，先将策略开发出来，再用C重写也不迟。另外，从量化资源而言，python资源
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2024-04-28 16:45:08
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欢迎大家订阅《教你用 Python 进阶量化交易》专栏！为了能够提供给大家更轻松的学习过程，笔者在专栏内容之外已陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容，目前推出的扩展篇链接如下：在专栏的16小节《股票交易数据可视化：技术分析常用指标绘制》介绍了使用TA-Lib库实现MACD指标，当前TA-Lib库的使用文档多为英文版的官网内容，缺乏完整的中文介绍文档，本次场外篇笔者对TA-Lib库的一些使用频
MyTT 是一个简单易用的 Python 库，它将通达信、同花顺、文华麦语言等指标公式最简化移植到了 Python 中，实现的常见指标包括 MACD、RSI、BOLL、ATR、KDJ、CCI、PSY 等。MyTT 全部基于 numpy 和 pandas 的函数进行封装。为了方便用户在 DolphinDB 中计算这些技术指标，我们使用 DolphinDB 脚本实现了 MyTT 中包含的指标函数，并封
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2023-12-18 23:13:39
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【摘要】当今世界充满了各种数据，而python是其中一种的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些python理论进行实践。其中包含很多有趣的的过程，然后将其用于某些方面。其中一种应用就是python量化。今天环球网校的小编就来和大家讲讲python量化。关于python的优势就不说再多了，地球人都知道，还不知道的去面壁思过。因为不想当韭菜，所以还是自己老老实实写代码吧。记录些pytho
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2023-09-16 20:31:42
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文：蓝兔子读难NOTESPython3 量化分析从小白到破产笔记常用运算符编码：0005最前面先放个简易目录，理清思绪好上路。python基础：当前=>常用运算符：平方、与或非～程序3种执行结构：顺序、分支、循环高阶数据类型：列表、字典～函数：定义、调用、传参～高级特性：切片、迭代～文件读写：打开、保存～异常处理：～常用内置函数汇总：～常用内置模块：os、datetime～python 包：
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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现在市面上比较流行的量化平台除了京东量化平台，还有优矿，聚宽，米筐等。这些平台大体上提供类似的服务，但在细节上又有所不同。量化平台的服务本质在于通过封装好的回测函数和金融数据库，帮助用户快捷的实现策略编程和回测。这个过程中免去了用户自己寻找数据，撰写回测算法的庞大工程，使得用户的策略想法可以很快的得到结果并可视化。 编程环境：京东量化平台和米筐都是支持P
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2023-11-01 21:54:31
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既然看到了那就不能修手旁观了，作为小白想要学习量化必须对量化有个整体的了解然后才能学习到最后才能自己建模。下面我就来详细介绍下:一、什么是量化交易量化交易，指的是利用数学模型，在金融市场中寻找稳定超额收益的投资手段。量化交易有着挖掘信息能力强，不易受主观情绪影响，下单及时、准确，风险控制严格等特点，能够获得稳健的收益。而其相对于传统主观投资，上手难度也比较大，门槛较高。入门量化交易，主要需要了解如
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2023-09-21 10:20:22
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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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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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# Python 量化库 Zig 入门指南
## 引言
在当今金融市场，量化交易逐渐成为了一种卓有成效的交易策略。使用 Python 进行量化分析和交易是一种非常流行的方法。在这篇文章中，我将指导你如何使用 Python 创建自己的量化库 Zig，从基础到进阶，帮助你在量化领域迈出第一步。
## 流程概述
在开始之前，我们先概述一下完成这项工作的步骤。下面是整个项目的概览，包括每一步的
Python语言是现在很广泛的变成语言之一，也是AQF量化中的基础的语言，所以应用到这个变成语言的地方有很多，可能不仅仅是AQF，所以小编在这里为大家介绍几个现在很流行的Python数据分析库。Python是当今应用很广泛的编程语言之一，以其效率和代码可读性著称。作为一个科学数据的编程语言，Python介于R和java之间，前者主要集中在数据分析和可视化，而后者主要应用于大型应用。这种灵活性意味着
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2023-12-19 07:04:45
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talibtalib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标numpy介绍：一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用
# 量化回测库Python实现指南
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(了解需求) --> B(收集数据)
B --> C(数据预处理)
C --> D(策略设计)
D --> E(回测)
E --> F(结果分析)
```
## 二、步骤及代码
### 1. 了解需求
首先，我们需要明确具体的量化回测需求，包括回
原创
2024-05-13 04:33:45
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量化实例：可转债轮动策略、LOF/封基/ETF动量策略、小市值策略Python：Python 基础教程-菜鸟教程
Python 3 教程-菜鸟教程Windows搭建python开发环境，python入门到精通[一]Python 爬虫介绍Python网络请求Requests: 让 HTTP 服务人类使用browser_cookie3获取浏览器已缓存的cookiesPyCharm：PyCharm操作手
本文主要是针对JavaScript（以下简称JS）处理大批量数据时，产生性能问题的简要分析，以及如何优雅的演化提升性能的解决方案；常规方式 =》【一次性渲染】：scheme1.js【定时器分批加载】：scheme2.js告知浏览器动画处理 =》【window.requestAnimationFrame】：scheme3.js文档片段化 =》【document.createDocumentFragm
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2023-12-04 14:50:10
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语法简介// 注释方式和C很像，这是单行注释
/* 这是多行
注释 */
// 语句可以以分号结束
doStuff();
// ... 但是分号也可以省略，每当遇到一个新行时，分号会自动插入（除了一些特殊情况）。
doStuff()
// 因为这些特殊情况会导致意外的结果，所以我们在这里保留分号。
///
// 1. 数字、字符串与操作符
// Javascript 只有一种数字类
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2023-08-21 23:53:27
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文章目录因子测算框架1. 预处理股票数据2. 指标测算3. 测算结果整理4. 结果绘图 量化因子的测算通常都是模拟交易，计算各种指标，其中： 测算需要用到的第三方库：numpy，pandas，talib绘图需要用到的第三方库：matplotlib，seaborn其他库随策略的需要额外添加因子测算框架这里博主分享自己测算时常使用的流程，希望与大家共同进步！测算时从因子到收益的整个流程如下：策略（
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2023-09-01 15:29:05
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将强化学习应用到量化投资中实战篇(环境模块开发) 文章目录将强化学习应用到量化投资中实战篇(环境模块开发)1.环境模块的主要属性和功能2. 源码 1.环境模块的主要属性和功能环境模块（environment.py）是一个小模块，用于管理要投资的股票图表数据。environment 模块有一个环境类（Environment）。 属性chart_data：股票的图表数据observation：当前观察
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
