随笔分类 - 量化交易
摘要:技术指标大比拼——CMO指标的有效性回测 Python量化交易——`CMO`技术指标的有效性研究背景介绍CMO技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了CMO交易策略433支股票五年回测结果-45.8% ——该指标平均产生45.8%的超额亏损-71.95%——该指标平均适应度-71.95%,一
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摘要:用`qteasy`+`tushare`实现金融数据本地化存储及访问 目的什么是`qteasy`什么是`tushare`为什么要本地化使用qteasy创建本地数据仓库qteasy支持的几种本地化仓库类型配置本地数据仓库配置`tushare` 的API token 配置本地数据源 —— 用MySQL数据
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摘要:技术指标大比拼——CCI指标的有效性回测 Python量化交易——`CCI`技术指标的有效性研究背景介绍CCI技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了CCI交易策略433支股票五年回测结果-62.1% ——该指标平均产生62.1%的超额亏损-147.09%——该指标平均适应度-147.09%
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摘要:技术指标大比拼——AROON指标的有效性回测 Python量化交易——`AROON`技术指标的有效性研究背景介绍技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中的AROON内置策略433支股票五年回测结果-82.09% ——该指标平均产生82.09%的超额负收益-107.5%——该指标平均适应度-107.
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摘要:APO指标的有效性回测 Python量化交易——`APO`技术指标的有效性研究背景介绍技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中的APO内置策略433支股票五年回测结果-23.53% ——该指标能平均导致23.53%的超额亏损-37.0%——该指标平均适应度为负,适应度很差,如果不针对个股进行参数适
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摘要:技术指标大比拼——ADX指标的有效性回测 Python量化交易——`ADX`技术指标的有效性研究背景介绍技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中的ADX内置策略433支股票五年回测结果12.45% ——该指标能平均产生12.45%的超额收益45.5%——该指标平均适应45.5%的股票 Python
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摘要:TA-Lib中33种技术指标回测研究 `Python`量化交易——`TA-Lib`中33种股票择时技术指标的有效性研究为什么要做这个评测技术指标清单评测方法评测工具测试方法及评价指标 期待你的意见 Python量化交易——TA-Lib中33种股票择时技术指标的有效性研究 为什么要做这个评测 技术指标
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摘要:使用matplotlib和mplfinance生成专业的数据可视化仪表盘(下篇) 投资结果的可视化(下篇)图表的布局规划及格式设定图表布局格式设定 表头和回测结果摘要信息表1:绘制收益率曲线图1,绘制投资收益率以及基准收益率2,添加买卖区间3,使用箭头标记最大回撤区间 表2:绘制对数比例的收益率曲线
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摘要:投资组合的评价和可视化(上)——评价指标的计算 投资结果评价本文示例数据下载 投资过程回顾基于收益的投资组合评价收益率、年化收益、每日收益率月度历史收益率 基于风险度量的投资组合评价Volatility波动率Max Drawdown 最大回撤MDD 综合考虑风险和收益的投资组合评价sharp夏普率C
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摘要:大小盘轮动选股策略 Python量化交易——使用`qteasy`测试一个大小盘轮动交易策略问题介绍策略思想策略的实现创建交易策略配置回测参数 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 策略思路的延伸 Python量化交易——使用qteasy测试一个大小盘
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摘要:Python 量化交易 —— 使用qteasy创建并回测一个简单的双均线择时交易策略 大家知道沪深300是一个非常重要的指数、但是它的赚钱效应并不明显,如果有人从2008年初的大顶开始投资沪深300,要到今年才能解套。这也说明即便是投资指数,如果不进行择时交易的话,有可能会输的很难看。今天我们要测试
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摘要:用mplfinance实现全功能动态交互式K线图 手把手用`python`+mplfinance实现高级K线图` mplfinance`的基本K线图目标实现自定义风格和颜色图表尺寸调整、相关信息的显示添加完整移动平均线添加指标MACD实现鼠标拖动平移交互功能实现鼠标滚轮缩放实现双击切换指标使用键盘方
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摘要:Python量化交易——利用tushare和mplfinance生成K线图 tushare介绍mplfinance介绍获取K线数据处理数据数据的可视化更多的效果 tushare介绍 tushare是一个立足于国内的金融数据包。通过它可以相当容易地获取包括股票、基金、期货在内的大量金融数据,使用非常简
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