摘要：1. Add new custom value in data feeds 新増自定義的值 class PandasDataV2(bt.feeds.PandasData): lines = ('close', 't5') params = (('datetime', None), ('open',
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随笔分类 - 金融科技
摘要：1. Add new custom value in data feeds 新増自定義的值 class PandasDataV2(bt.feeds.PandasData): lines = ('close', 't5') params = (('datetime', None), ('open',
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摘要：1.0 Error Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/dbpower.backtrader.001/app/main_machine_learning.py", line 191, in <module> img
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摘要：1.0 leverage.py error 如果成交後，本金不變，會触發0/self._value error。 2.0 debug def next(self): # Updates the leverage for "dtkey" (see base class) for each cycle
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摘要：1.0 Missing Sell/Buy signal labels 2.0 Solution cerebro = bt.Cerebro(stdstats=True, cheat_on_open=True) stdstats=True，用回預設的stdstats就能顯示Sell/Buy signal
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摘要：1.0 Error numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 77.2 GiB for an array with shape (10368000003,) and data type float64 錯誤提示 2.0 原因 沒有任
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摘要：1. 導讀 兼容backtrader, pyfolio, zipline, yfinance的安裝版本 save Backtrader and Pyfolio plot image 储存backtrader和pyfolio的图片 2. 前言 所謂一步一坑，當項目要自動化部署時，就要自己填坑了。 3.
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摘要：1.0 排除周期性誤差，前視鏡錯誤 把開始時間相隔一季，就能對比周期怛的影響。 證明: 周期性不影響交易系統。 2.0 蒙特卡罗算法 尋找 最大閥值(虧損，收益) 證明: 即使是極端情況，交易系統仍是能賺錢。 3.0 自适应参数 與 穩定性 成正比 一些有趣的發現: a. 技術指標的硬參數，可限定m
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摘要：1. Error Message multiprocessing.pool.MaybeEncodingError: Error sending result: '[<backtrader.cerebro.OptReturn object at 0x000002DF30503CF8>]'. Reaso
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摘要：If missing intraday data (EG: the day is the new year holiday in Chinese, but it is the trading day in the US), as a result, it will have a shifting d
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摘要：backtrader和pyfolio都移除了储存图片的参数，所以要另外修改源码。 1. backtrader img = cerebro.plot(style='line', plotdist=0.1, grid=True) img[0][0].savefig(f'data/cerebro_{sec
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摘要：1. 股票池有港股和美股的数据 '环球': {'2823.HK': 100, '2800.HK': 500, '1299.HK': 200, 'qqq': 10, 'spy': 10, 'tlt': 10} 不同交易所的timeframe 2. 同步不同市場數據 for ucode, size in
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摘要：1. 代碼問題 idx = cerebro.optstrategy(SwingStrategy, bar_executed_exist=days_step, drop_down_exist=-3, target_price_exist=8, rebound_exist=3, swing_period
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摘要：1. Yahoo finincal data df0 = yf.download(ucode, date_start, date_end, auto_adjust = False ) 用yfinance抓取指數數據。 2. Backtracker has $0 buy price after tra
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摘要：1. 幸存者理论只选择幸存者百倍股（腾讯，平果），却忽略了无数已衰落的企业（阿里）。 2. 后视镜理论错误使用了未来的数据，如a. 当天的收盘价。b. 技术指标含有未来的数据。 3. 单一市场适用策略只适用於A50，却不适用於恒指。如果增加市场，策略就不适用，即该策略是无效。 4. 过度调优叁数过度
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摘要：1.0 edit fontsize {root}\venv\Lib\site-packages\pyfolio\plotting.py def plotting_context(context='notebook', font_scale=1.0, rc=None): line 58, scale
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摘要：1.0 Python Python 3.6.8 (must use this python version) 2.0 requirements.txt backtrader==1.9.76.123 pyfolio==0.9.2 zipline==1.3.0 pandas==0.22.0 yfinan
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摘要：5. 本地数据库 很简单的用本地Sqlite查找股票数据。 DataSource类，返回的是Dataframe物件。这个Dataframe物件，在之后的业务，如计算股票指标，还需要特别处理。 import os import sqlite3 as sqlite3 import numpy as np
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摘要：4. 如果计算各项股票指标时，或者处理业务流程时，上一篇的直观认知数据结构，怎样帮助开发者去好好操作，又同时避免计算错误的坑。 首先从上篇的数据结据，可以看出/设计出多少种业务和股票指标。 A. 恒生成份股的股份编号 恒指成份股编别 = list(恒生成份股.keys()) B. 个股的收市价&成交
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摘要：3. 如果同时拿一个板块股票的收市价和成交额 前一篇说到，用大盘指数，如恒生指数，上证，深证，这些重要的大盘指数来做Dataframe主键，那麽如果是同时拿一个板块股票的收市价和成交额，可以怎样操作呢。 在实际开发中，应该是简单的数据结构，容易阅读为主，所以Dataframe的multi index
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摘要：2. 金融股票数据的另一个形态，怎样在业务内部流动，同时怎样避免错误 前一篇讲解了股票的原始状态，那麽在业务过程中，数据会变成怎样的形态，来完成众多奇奇怪怪的业务呢，以下将会解答。 首先，任何股票都有机会停市，退市。或者退市了再二次上市。 例子，阿里爸爸（9988.HK）在港交所二次上市。 再例如，
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