随笔分类 - 量化交易
摘要：实时行情：http://stockhtm.finance.qq.com/sstock/ggcx/600103.shtmlhttp://qt.gtimg.cn/q=sh600103http://web.sqt.gtimg.cn/q=sh600103有当天总成交量 外盘内盘 买卖各5挡 成交量 成交额
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摘要：找页面，东财的实在太复杂了！新浪！这个页面还行https://stock.finance.sina.com.cn/hkstock/quotes/00700.html实时价格又是js价值的，跟踪，找到https://stock.finance.sina.com.cn/hkstock/api/opena
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摘要：去极值的方法，可以用均值加n倍的方差，来过滤，也可以用中位数加上下范围来过滤。如聚宽就提供了winsorize和winsorize_med等方法。 但我总觉得不合心意，第一，这个过程本来就是需要不断调整参数的，最好能够按照一定步长来取数据，逐条显示取出数据的数量，占比，方差等。此外，参数最好指定数据的百分比，用户只要指定百分比，就能够获得相应的数据。基于此，设计了一个函数。from pandas ...
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摘要：参数调来调去，感觉差别也不大，还不如直接实盘。不过，聚宽不支持实盘，查了一下，国信有tradestation可以，但折腾半天，发现还得学另外的语言，而且是另外一套东西，太费劲放弃。 最后选择的方案是，使用聚宽的模拟交易，当模拟成交时发送信息到微信，再决定是否手工操作。 实际操作中，策略不能改，或者说改起来很麻烦，干脆每次都删除，用新的策略。 此外，仓位也是问题，我思考的结果是，初始化一个6层的仓位...
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摘要：针对类似于广晟有色这样的股票，在横盘期间制定的策略，通过反复的波段，降低成本，效果还是很显著的，能够从32的成本降到23，仓位基本没有太大变化。上图中基准收益选择的就是广晟有色本身，二者收益率的差值，表现出来就是成本的降低。 原始策略，将每个0.5元划分为一个区间，股价达到某个区间后，通过对应数组进行判断和分析，操作。前面帖子有代码。今天对区间和对冲获利的距离进行了测试，区间从0.5调到0.1...
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摘要：在前一个策略的基础上，每次非了结的买卖操作，应当保证低于或高于成本，控制的效果不错
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摘要：设想得很好，在每次波动的极值点进行操作，用买入和卖出价格两个数组记录买入和卖出价格。这样可以保证每个操作都盈利。 以一次价格低点为例，从低到高，查询卖出列表，如果匹配，说明前期的某个卖出操作已经可以盈利，则买入，并删除卖出数组中的记录。从低到高搜索，可以保证把最高的卖出价格留到后面，增加操作的容量。 如果卖出列表没有对应操作，则查询买入列表，如果临近范围已经有买入记录，则不买，防止在某个价位反复买...
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摘要：每股指标 1001 摊薄每股收益 1002 净资产收益率 1003 每股经营活动现金流量 1004 每股净资产 1005 每股资本公积金 1006 每股未分配利润 1007 每股主营收入 1008 扣除非经常损益每股收益 资产负债表 1051 货币资金 1052 交易性金融资产 1053 应收票据
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摘要：拍拍贷只有一个利率，加上每个月都有还款和再次投入，年化收益率计算就比较糊涂。我写了一个简单的excel，推算了一下理想状态下的年化收益率。 前提：每月还款额的公式 每期还款额= (借款金额*月利率) * power(1+月利率, 期限) / (power(1+月利率,期限) - 1) 计算各种利率对
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摘要：1.尾盘的异常拉升 https://xueqiu.com/4742988362/63339942 进一步，可以对14.30之后拉升的个股进行选择，计算买入资金量和拉升幅度 https://xueqiu.com/4742988362/63404932 2.私募的动向 https://xueqiu.co
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摘要：方法是抓取前两个月的日线数据，计算标准差来衡量离散度，再和均值相比，越小说明越平均： 如： 但也有意外，如： 但K线居然是这样的： 分析原因，可能是最后一次把均值大大拉高，导致整体比值失真了。 最终结果，3313个股票中，1以下的有2243个，0.5以下的有一小半，最低的几个是：
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摘要：中小盘,为什么要挑中小盘,因为成交额过高,主力过多,很难确定次日的一致行为,中小盘由于限制,例如当天成交2 亿,一般如果是联合做庄,能够买入8000万,就是非常理想了,这样的话,限制了多主力,往往是由单一主力发起的较多,单一主力,目的比较单一,不用怕暗算,往往盘中的拉升习惯,会持续几日。 股东构成，回避过于均匀，公募基金 股东人数，应当集中度较高，处于历史低位较好 成本构成，不应有过高的抛压...
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摘要：一、股东结构 大股东占了大比例，且比例几乎没变。 二、股东人数 最新数据没有出来，估计肯定大幅减少。 三、龙虎榜 17.6.29上榜 历史上，16.11.14和15两天，都因为融资买入量超过50%上榜 从这个角度看，有点上涨的前兆。 四、成本分析 当前成本结构 上个波段起点： 终点： 这个因素，可还
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摘要：龙大文章中提到，可以根据总委买和总委卖的变化，分析大笔交易 实际的买卖方向。 不过在交易软件中，没有找到这个东西。收盘后，在同花顺和大智慧里面摸索了一下，是这样的： 免费版本，相比起来，大智慧的更加实在些，有五档数据。 2、逐笔数据的好处，是可以看到每笔买卖的细节，如下面这样，可以搞反 但是，需要购
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摘要：同花顺DDE排名中的指标： 大单净量是大单净买入股数与流通盘的百分比比值。 散户数量表示卖出单数和买入单数的差与笔数化流通盘的比值，相当于是对散户数量增减的一个估算值。 大单金额是大买单总金额和大卖单总金额的差值。 和龙虎榜相比，主力金额都会大一些，因为买单倾向于大单，卖单有很多小单。 如上图的方大
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摘要：广晟有色结果两个大涨，成本分布有底部6.2变为全部解套。 历史上来说，刚解套的点后面还有上涨空间16.4.10。 成本分析的意义，我理解： 1、底部的判断，如果高成本筹码消耗殆尽，主要集中在底部，则底部概略大 2、上涨概略，如果上方成本过大，则有较大压力 3、上涨过程中，高成本筹码的不断增加，意味着
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摘要：从广晟有色的K线图，有一个直观的感觉，就是价格上涨和成交量增加是相关的，而下跌时成交量似乎并不明显，能否进行一个量化的描述呢？ 1、不能用成交量，用成交量相对于平均成交量的比例来描述成交量的强弱 2、用当前价格相对于平静价格来描述当前价位 3、计算的目标是每日涨幅 拟合的结果，看来与成交量的关系密切
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摘要：用广晟有色的历史数据，用sklearn进行回归，数据如下： 假设每日振幅和成交量以及价格是有关系的，于是构造： 输出： 但是，按说应该跟成交量关系更大一些，等我把数据处理了继续研究。 程序基本照抄http://www.cnblogs.com/pinard/p/6016029.html 原来打算只研究
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摘要：1.在代码里调试学习实在费劲，可以把数据取到df里，在交互界面里慢慢调试 2.柱状图 绘制柱状图，默认情况下乱，数据太密了 改用曲线图
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摘要：1.属性方式，可以用于列，不能用于行 2.可以用整数切片选择行，但不能用单个整数索引（当索引不是整数时） 3.直接索引可以使用列、列集合，但不能用索引名索引行 用iloc取行，得到的series： df.iloc[1] <Series, len() = 28> 4.和Series一样，可以使用索引切
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