引言:邢不行系列帖子“量化小讲堂”,通过实际案例教初学者使用python进行量化投资,了解行业研究方向,希望能对大家有帮助。   万能Python | 策略买点、卖点可视化本文作者:Arthur可视化一直是数据挖掘以及机器学习中常用办法,当然它可以应用到方方面面,比如策略买卖信号展示。如下图所示,向上红色箭头代表做多,向下红色箭头代表做空,绿色圆点代
一、网格策略网格交易法指以某点为基点,每上涨或下跌一定点数挂一定数量空单或多单,设定盈利目标,但不设止损,当价格朝期望方向进展时获利平仓,并在原点位挂同样买单或卖单。把网格交易法运用在期货套利上,方便找出套利组合波动区间,获得利润并控制风险。此策略支持跨期套利、跨品种套利、碟式套利,支持套利指令下单,网格快满时可动态调整。二、动态网格策略此策略根据行情动态设置网格参数并动态计算开平仓点位,在套
在进行期货量化Python交易时,创建一个高效交易接口是非常重要。在这篇博文中,我将详细阐述数据处理、接口集成和实战应用各个步骤,以及可能遇到问题和优化策略。 ## 环境准备 在开始之前,确保你开发环境准备齐全。以下是构建交易接口所需基本依赖项和安装指南。 ```bash # 安装相关依赖 pip install numpy pandas matplotlib ta-lib re
原创 7月前
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1.双均线策略(期货)双均线策略是简单移动平均线策略加强版。移动平均线目的是过滤掉时间序列中高频扰动,保留有用低频趋势。它以滞后性代价获得了平滑性,比如,在一轮牛市行情后,只有当价格出现大幅度回撤之后才会在移动平均线上有所体现,而对于投资者而言则大大增加了交易成本。如果使用双均线策略,就可以在考虑长周期趋势同时,兼顾比较敏感小周期趋势,无疑是解决简单移动平均线滞后性弱点一项有效方法
在赫兹期货量化交易系统中创建并测试智能交易存在以下列举特性。编辑切换为居中添加图片注释,不超过 140 字(可选)在开仓之前必须验证账户内是否存在自由保证金。如果账户内自由保证金不足,开仓交易将失败。您可以测试检验"FreeMargin"值不能够少于1000,因为测试期间一个标准手价格为 1000。 if(AccountFreeMargin() < 1000) return(0); /
量化期货交易程序 python开发是一项越来越受到投资者和研究人员关注技术。随着数据科学和机器学习快速发展,量化交易方法逐渐走入了人们视野。本文将深入探讨如何使用Python进行量化期货交易程序开发,覆盖相关技术原理、架构设计、源代码分析、案例分析以及扩展讨论等方面,旨在为读者提供一个全面的理解。 ## 背景描述 随着金融市场复杂性增加,传统交易方法已经难以满足投资者要求。量化
原创 7月前
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# Java期货量化自动交易代码入门 随着金融市场不断发展,量化交易已成为众多投资者追逐热点。量化交易利用计算机算法对市场数据进行分析,从而制定交易策略。在这篇文章中,我们将探索如何使用Java编写期货量化自动交易代码,并提供一个简单示例以帮助理解。 ## 量化交易基本流程 量化交易通常遵循以下流程: ```mermaid flowchart TD A[数据获取] -->
原创 2024-09-09 06:54:43
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AI进行期货量化交易需要一个从数据收集、模型构建到策略执行完整流程,模型选择和策略优化是核心环节。通过不断迭盈利能力。
原创 2024-10-22 15:45:09
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   一、 前言        量化交易是指以先进数学模型替代人为主观判断,利用计算机技术从庞大历史数据中海选能带来超额收益多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动影响,避免在市场极度狂热或悲观情况下作出非理性投资决策     从全球市场参与主体来看,按照管
一、CTP简介1、CTP简介CTP(Comprehensive Transaction Platform)综合交易平台是上海期货信息技术有限公司(上海期货交易所全资子公司)开发期货交易平台,CTP平台以新一代交易所系统核心技术为基础,具有稳定、高速开放式接口,适合程序化交易运用和短线炒单客户使用。2、CTP设计(1)高可用性CTP通过提高系统容错、排错、检错、纠错能力来保证系统可用性。 对
如果将期货市场定义战场,那多方和空方就是在战场上厮杀的士兵。因此及时了解双方在战场上战况尤为重要。知己知彼,百战不殆!初识tick数据在行情每个期货行情软件上,右下角有一个长方形窗口。这个长方形窗口每跳动一次就是一个tick,跳动一次什么意思?也就是在这个tick上面有人在开、平操作。请看下图:北京:成交时间价格:当前最新成交价格现手:当前tick成交量(双边)仓差:当前tick上,多空开
转载 2021-04-05 15:43:03
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python期货量化交易(AlgoPlus)案例(多进程处理子任务)python因为简单、易上手,所以深受大家喜爱,并且随着人工智能不断发展与进步,python也一跃成为了最受欢迎编程语言之一,俗话说:人生苦短,我python。伴随着量化交易崛起,上期所下面的子公司根据CTP接口封装出了python版本api接口:Algoplus 文章目录python期货量化交易(AlgoPlus
本篇分享一个获取最新期货品种交易时间python脚本。脚本基于天勤量化开源库,安装Python 3.6及以上版本,命令行下pip install tqsdk即可安装。最新期货品种交易时间(20220401)如下:交易所: SHFE 品种: cu 交易时间: 日盘 (['09:00:00', '10:15:00'], ['10:30:00', '11:30:00'], ['13:30:00'
转载 2023-10-29 19:10:32
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#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'limin' """ 网格交易策略 (难度:中级) 参考: https://www.shinnytech.com/blog/grid-trading/ 注: 该示例策略仅用于功能示范, 实盘时请根据自己策略/经验进行修改 """ from functools import
# 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创建一个简单期货量化交易策略。下面是整个过程概述。 ## 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 常用内置常量Python解释器在启动时会创建None、True、False三个常量,None表示“无”,True表示“真”,False表示“假”。None是NoneType类型唯一值,表示缺少值或空值,例如,当函数没有返回值时会默认返回None值。因为Python“有”和“无”来表示“真”和“
原创 2022-04-15 13:51:01
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# Python期货量化代码实现指南 在进入量化交易世界之前,作为一名新手,您需要了解实现一个完整Python期货量化策略基本流程。以下是整个过程简要概述,以及每个步骤所需要代码示例。 ## 流程概述 以下是量化交易核心流程: ```mermaid flowchart TD A[数据收集] --> B[数据预处理] B --> C[特征工程] C -->
原创 2024-10-03 04:39:43
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# 量化交易平台与Java 在现代金融市场中,量化交易(Quantitative Trading)以其高效、科学特点逐渐成为投资者热门选择。随着技术进步,越来越多量化交易平台也应运而生。本文将介绍量化交易平台基本概念,并着重讲解使用Java语言开发量化交易系统基本思路及代码示例,最后附上状态图和序列图,以帮助读者更好地理解整个流程。 ## 量化交易简介 量化交易是指利用数学模型、
原创 2024-09-23 03:15:23
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用途:读取A股,,股指历史数据 版本3: 说明:类封装Sina 其他: 本人是小白,没有钱购买数据,推荐几个免费数据读取。 掘金数据相对来说比较多,支持最近3个月tick数据,1996年至今分钟数据,全部日频数据。 做分析可以,但读取速度不快,做界面的实时读取太慢,另一优点支持回测无限制,仅需注册一个账号。 另外比较不方便是读取数据时终端必须打开。 天勤量化api编写
'''策略名称: python版CTP商品交易类库策略作者: 小小梦策略描述:python版CTP商品交易类库参数 默认值 描述--------- ----- ----SlideTick true 滑价 Interval 500 轮询间隔 ''' import json # json 模块 import types # 类型 模块 import platform # 版本信息 # str(
转载 2023-07-01 15:44:13
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