10 2022 档案
摘要:Backtrader 策略回测初探 这篇介绍简单的回测流程,主要的内容如下: 回测函数介绍 单股回测
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摘要:Backtrader 数据篇 上一篇已经学习了整个框架的大概划分模块,对于 Backtrader 这框架有了一个大概的认识,这篇将学习这框架基石--数据流程。 下面将会一一解答关于这框架 数据方面的疑问 怎么将数据填充到框架种? 数据组织形式是怎么样? 怎么访问数据? 在回测的过程种,数据流是以怎么
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摘要:读《看见》 先给这本书个评价,好评。 以前是从《穹顶之下》的纪录片知道柴静这个人的存在,这段时间拜读了她的著作《看见》觉得她是个不轻易服输、文艺、不畏强权、很吃得苦的记者。 人生的时间是很有限的,而每个人的人生都有一个故事,但我们经历不了每个人的故事,却爱听每个人的故事。《看见》就是一本讲故事的书,
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摘要:Backtracder 简概 Backtracder 简介 Backtrader 是 2015 年开源 Python 量化回测框架,功能丰富,使用非常灵活。 Backtrader 是基于 Python 编写,使用 pandas 矢量运算,速度快。而且支持金融指标库 Ta-lib ,支持可视化,社区活
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摘要:量化投资系列之《股票日行情数据可视化》 k 线图可视化很重要,中医有望闻问切,股票 k 线形态很重要,掌握可视化技术,为后续可视化报告打下基础。 安装 安装 matplotlib 库,数据可视化库 pip install -U matplotlib 安装 mplfinance 库,股票 k 线图可视
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摘要:量化投资系列之《股票日行情数据本地化》 上篇介绍了如何搭建可编程量化环境,所以已经具备了本地数据存储的环境了,这篇将继续介绍通过 akShare 获取股票日行情数据,并存储到 clickhouse 数据库中,并且本地化查询某股票某时间段内的日行情数据。 数据本地化设计 1、流程设计 数据本地化的设计
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摘要:买点技术指标系列《一》 可阅读经典书籍。 《股票魔法师》第 6 章,第 7 章。 《100 倍超级强势股》第 9 章。 业绩催化法 买入时间节点:业绩披露后,第二天结合量价行为进行是否上车的指标。 业绩预告或披露,业绩是预增或超预期,第二天开盘,股价往往是跳空以利润断层的方式高开。形成可以买入或加仓
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摘要:陶博士月线反转6.0 月线反转缘由 很久没写文章了,这次介绍下陶博士的月线反转选股指标,郑重说明,此公式是来源于陶博士。先说下陶博士这月线反转公式比较合适于熊市中后期和牛市初期,总有那么一批好公司开始反转开启新的上升趋势旅程。 技术指标只是牛股启程的的一个指示,重要的还是基本面,重要的还是基本面,重
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摘要:rps 存在的意义 股价大多数 80% 的时间在调整,涨幅最快的阶段往往由 20% 的时间完成。如何捕捉这时间段,著名投资大 V 陶博士编制量化 RPS 选股法则相对有效。 RPS定义: 股票当天收盘价先对于 N (20,50,120,250等) 日前收盘价的涨幅 T,然后对所有股票涨幅 T1、T2
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摘要:量化投资系列之《可编程量化环境构建》 选取股票数据获取和存储 数据获取 对于个人量化数据的获取,我们一般选用免费的,开源数据源有 Tushare、akShare,国内最大量化平台聚宽数据(JQData)。为了快速获取,试用 JQData 数据源,但是试用请求条目数一下子就用完了,所以选取 akSha
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