量化交易策略實戰

阿新 • • 發佈：2019-02-10

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數字貨幣基金量化主要進行無風險套利和趨勢套利兩類操作，其中無風險套利主要包括： 1、比特幣在不同交易所的價差搬磚 2、流通性比較好的代幣的三角套利 3、盤口價差很大，交易活躍的盤口套利 4、期貨對衝套利。趨勢套利主要包括 5、槓桿策略交易下面，我將就具體

引言：量化交易建模最重要的一個方面是避免過度擬合。過度擬合是統計學和機器學習領域的概念，指的是模型在訓練資料中擬合程度很好，但在測試資料中表現卻不如人意。一、過度擬合的影響傳統的機器學習問題，此類過度擬合的不會很明顯。比如對於分類問題，一般訓練集準確度99%，測試集即使過度擬合也有

Python 的學習者中，有相當一部分是衝著爬蟲去的。因為爬蟲可以幫你解決很多工作和生活中的問題，節約你的生命。不過 Python 還有一個神祕而有趣的應用領域，那就是量化交易。量化交易，就是以數學模型替代人的主觀判斷來制定交易策略。通常會藉助計算機程式來進行策略的計算和驗證，最終也常直接用程式根

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''' 超買超賣型技術指標，即隨機指標KD 實現K在20左右向上交叉D時，則全倉買入 K在80左右向下交叉D時，全倉賣出 ''' import jqdata from jqlib.technical_analysis import * def initialize(context)

''' 能量型指標，即情緒指標BRAR、帶著能量線CR、成效量變異率VR1 當AR<40、BR<40、BR<AR、CR<40、VR<40時，買入股票當AR1>180、BR>400、C4>400、VR>450，賣出股票 ''' i

''' 實現DIFF、DEA均為正，DIFF向上突破DEA，買入股票； DIFF、DEA均為負，DIFF向下突破DEA，賣出股票 ''' import jqdata from jqlib.technical_analysis import * def initialize(cont

首先，編寫一個簡單的“雙均線量化策略” 程式碼如下： def initialize(context): """雙均線量化策略的初始化函式""" # 定義一個區域性變數，儲存要操作的股票 g.security = '000002.XSHE' #

''' 同時操作多隻股票價格高於5天平均價*1.008，則買入價格小於5天平均價*0.996，則賣出 ''' import jqdata def initialize(context): """初始化函式""" # 設定要操作的股票池 g.stocks

''' 股票在當日收盤30分鐘內漲幅達到9.5%~9.9%時間段，進行買入操作，在第二天開盤賣出需要注意的是，該策略需要按分鐘進行回測 ''' import jqdata def initialize(context): """初始化函式""" # 開啟動態復權模

引言: 邢不行的系列帖子“量化小講堂”，通過實際案例教初學者使用python進行量化投資，瞭解行業研究方向，希望能對大家有幫助。【歷史文章彙總】請點選此處【必讀文章】EOS期現套利，一週時間，15%無風險收益

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小白自學量化交易之萬礦課程筆記—股票多因子策略進階函式列表 wa.score_indicators() 打分法函式(ind_ret_data,scor_method,ind_direction,ic_window)

小白自學量化交易之萬礦課程筆記—股票多因子策略初階 Pandas.read_cav() 官方文件 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', nam

前一篇介紹了回測類的設計，我們這篇簡單介紹一下回測程式設計。我們以5日均線和20日均線的交叉作為買賣點策略，來計算對一隻股票交易的收益情況。這裡僅僅是一個雙均線策略演示的例子。讀者可以在此基礎上，修改為自己的策略。程式test_df01.py 是雙均線回測程

今天是國慶節假期第三天，萬分無聊，心想著不能白白虛度光陰，便想做點什麼——做了一頓美食、和貓咪玩了一會、運動了半小時、看了會書，忽想起一直被擱淺的量化交易，心裡實在忐忑不安。索性就認認真真的研究一番，也不枉這一半日的光陰。在此祝母國國運昌盛，也祝正在看本文章