随笔分类 - 量化交易
摘要:
@目录使用内置交易策略,组合成复杂策略开始前的准备工作本节的目标多重策略以及策略组合定义策略组合方式blenderblender示例使用四则运算符定义blender表达式使用逻辑运算符定义blender表达式:blender表达式中还可以包含括号和一些函数:blender 表达式中每个策略可以出现不
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
摘要:qteasy教程3 - 创建交易策略并评价回测结果 教程3—创建交易策略并评价回测结果开始前的准备工作本节的目标策略的实现准备回测数据配置回测参数 策略的回测结果策略的进一步改进可视化报告的使用交易明细报告改进后的策略设置改进后的结果 本篇回顾 教程3—创建交易策略并评价回测结果 qteasy是一个
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摘要:qteasy教程2 - 获取并管理金融数据 `qteasy`教程2 - 获取并管理金融数据开始前的准备工作获取基础数据以及价格数据下载交易日历和基础数据查看股票和指数的基础数据下载沪市股票数据从本地获取股价数据生成K线图 数据类型的查找定期下载数据到本地回顾总结 qteasy教程2 - 获取并管理金
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摘要:多因子选股交易策略 Python量化交易,使用qteasy测试一个多因子选股交易策略问题介绍策略思想策略的实现使用qteasy自定义交易策略策略和回测参数配置,并开始回测回测结果解读 Python量化交易,使用qteasy测试一个多因子选股交易策略 问题介绍 今天我们尝试利用qteasy来创建一个多
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摘要:量化交易常用技术分析函数 量化交易常用技术分析函数数据准备技术指标移动平均价MA 量化交易常用技术分析函数 做量化交易的同学们都常常会用到技术分析,通过对历史价格的技术分析,对未来的股票走向做出预测。在这个领域,ta-lib是一个很著名的技术分析函数包,安装这个包之后,可以直接使用很多技术分析函数。
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摘要:qteasy教程1 - 安装方法及初始化配置 `qteasy`教程1 - 安装方法及初始配置`qteasy`安装前的准备工作1, 创建安装环境2,安装`MySQL`数据库 (可选)安装`pymysql` 3,创建`tushare`账号并获取API token (可选)4,安装`TA-lib` (可选
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摘要:技术指标大比拼——S-BBAND指标的有效性回测 Python量化交易——`Soft-BBAND`技术指标的有效性研究背景介绍BBAND技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了Soft BBand交易策略433支股票五年回测结果-59.08% ——该指标平均跑输原始股票-59.08%-182
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摘要:技术指标大比拼——BBAND指标的有效性回测 Python量化交易——`BBAND`技术指标的有效性研究背景介绍BBAND技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了BBAND交易策略433支股票五年回测结果-45.53% ——该指标平均跑输原始股票-45.53%-147.64%——该指标平均适
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摘要:技术指标大比拼——D-SMA指标的有效性回测 Python量化交易——`Dual-SMA`技术指标的有效性研究背景介绍D-SMA技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了D-SMA交易策略433支股票五年回测结果-27.2% ——该指标平均跑输原始股票-27.2%-30.0%——该指标平均适应
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摘要:技术指标大比拼——DI指标的有效性回测 Python量化交易——`DI`技术指标的有效性研究背景介绍DI技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了DI交易策略433支股票五年回测结果-16.7% ——该指标平均跑输原始股票-16.8%38.23%——该指标平均适应度38.23%,表现不错 Py
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摘要:技术指标大比拼——STOCH指标的有效性回测 Python量化交易——`STOCH`技术指标的有效性研究背景介绍`STOCH`技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了STOCH交易策略433支股票五年回测结果-72.15% ——该指标平均产生-72.15%的超额收益-197.07%——该指标
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摘要:技术指标大比拼——STOCHF指标的有效性回测 Python量化交易——`STOCHF`技术指标的有效性研究背景介绍STOCHF技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了MACD交易策略433支股票五年回测结果-71.5% ——该指标平均跑输原始股票-71.5%-210.3%——该指标平均适应
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摘要:技术指标大比拼——PPO指标的有效性回测 Python量化交易——`PPO`技术指标的有效性研究背景介绍`PPO`技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了PPO交易策略433支股票五年回测结果-27.2% ——该指标平均产生-27.2%的超额收益-29.99%——该指标平均适应度-29.99
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摘要:技术指标大比拼——MACDEXT指标的有效性回测 Python量化交易——`MACDEXT`技术指标的有效性研究背景介绍MACDEXT技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了MACDEXT交易策略433支股票五年回测结果5.8% ——该指标平均产生5.8%的超额收益182.9%——该指标平均
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摘要:技术指标大比拼——MOM指标的有效性回测 Python量化交易——`MOM`技术指标的有效性研究背景介绍`MOM`技术指标介绍指标用法示例`qteasy`中内置了MOM交易策略433支股票五年回测结果-5.87% ——该指标平均产生-5.87%的超额收益104.99%——该指标平均适应度104.99
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摘要:技术指标大比拼——RSI指标的有效性回测 Python量化交易——`RSI`技术指标的有效性研究背景介绍`RSI`技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了RSI交易策略433支股票五年回测结果-78.74% ——该指标平均产生-78.74%的超额收益-405.13%——该指标平均适应度-40
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摘要:技术指标大比拼——T3指标的有效性回测 Python量化交易——`T3`均线交易策略的有效性研究背景介绍T3技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了基于T3均线的交易策略433支股票五年回测结果-22.0% ——该指标平均产生-22.0%的超额收益-9.62%——该指标平均适应度-9.62%
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摘要:技术指标大比拼——TRIX指标的有效性回测 Python量化交易——`TRIX`技术指标的有效性研究背景介绍`TRIX`技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了TRIX交易策略433支股票五年回测结果-11.2% ——该指标平均产生-11.2%的超额收益85.36%——该指标平均适应度85.
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摘要:技术指标大比拼——DMA指标的有效性回测 Python量化交易——`DMA`技术指标的有效性研究背景介绍DMA技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了DMA交易策略433支股票五年回测结果2.3% ——该指标平均产生2.3%的超额收益131.32%——该指标平均适应度131.32%,较广泛地
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摘要:技术指标大比拼——MACD指标的有效性回测 Python量化交易——`MACD`技术指标的有效性研究背景介绍MACD技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了MACD交易策略433支股票五年回测结果5.8% ——该指标平均产生5.8%的超额收益182.9%——该指标平均适应度182.9%,较广
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