-, 视频播放量 174、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 鸿天科技量化, 作者简介 ,相关视频:三行Python代码,教会你监控股票行情,如何用DeepSeek写一套完整量化交易程序(保姆级教程),幻方量化内部采访:AI大模型主导下的量化交易,
信息显示不够完整:一般的K线图都会显示出图上最后一个交易日的OHLC也就是开/高/低/收价格、使用红色和绿色表示本交易日相对过去的涨跌情况,同时还能显示其他的相关数据如涨幅、交易额、交易量等等信息,另外,股票代码、名称等信息也应该显示出来。 均线系统不够完善:首先是均线不完整,最初的多个交易日内没有均线,...
deepseek应该现在最懂股票交易的大模型了,完全不是其他的答非所问,还可以直接帮你生成测试回测的程序代码,其他的量化要干不过幻方了。#股票 #股民 #投资 87 0 00:29 App Python量化筛选,提升效率神器 71 0 04:39 App 最短的Python代码,计算OKX的MA均线 23 0 01:33 App 仅用八句代码,实时计算MACD 449 ...
Python量化交易代码的编写需要使用一些专门的库,如pandas、numpy和matplotlib等。首先,我们需要导入这些库...
量化交易是一种利用数学模型和算法进行金融交易的策略。下面我将根据提供的提示,为你概述如何使用Python进行量化交易的基本步骤,并包含一些示例代码。 1. 确定量化交易策略的逻辑 量化交易策略可以基于多种因素,如技术指标、市场情绪、宏观经济数据等。这里我们以一个简单的移动平均交叉策略为例,即当短期移动平均线(如5...
import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt file_path = 'data.xls'#1990-2019年上证指数数据,数据自取链接: https://pan.baidu.com/s/1kAWCC4Gty-mOoRii3ga0mg 提取码: mtr5 df = pd.read_excel(file_path) x = data = list(range(0, 7039)) ...
强大的数据分析能力:Python拥有众多强大的数据分析和机器学习库,如Pandas、NumPy和Scikit-learn等,可以帮助投资者进行数据处理和模型构建。开放源代码社区支持:Python拥有庞大的开源社区,提供了丰富的代码库和工具,方便开发者快速开发和共享量化交易程序。然而,Python编写量化交易程序也面临一些挑战,包括速度相对较慢、...
创建一个python文件,用于跑策略: importsys,os BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(BASE_DIR) importData.Stockasst importStrategy.ma_strategyasma importeasytrader importpandasaspd importtime
动量策略是右侧交易里最常见的,背后的逻辑是就现在涨的,后市还会涨,动量具有惯性的意思。 首先加载原始数据,我们用天的收盘价即可,按统一转为收益率。因为点位本身不重要,我们最后只关心变化率。 以沪深300数据为例,从2010-01-01到现在。 df['position'] = np.sign(df[code]) ...
本文记录使用easytrader+easyquotation实现策略的程序化交易的流程。上一篇 已经记录了使用easytrader进行程序化交易的过程,本文主要对easyquotation获取实时数据实现策略进行介绍。 easyquotation安装 pip install easyquotation 1. 选择行情数据源 # 选择数据源 1.