DevilYuan股票量化系统 简介 DevilYuan股票量化系统由python编写,支持python3.4及以上版本,有如下功能: 可视化(基于PyQT的界面) 多线程事件引擎 四大功能 股票数据 选股 策略回测 实盘交易 历史数据均免费来自于网络 Wind免费个人接口 TuShare 实盘微信提醒及交互 一键挂机 全自动交易 模拟交易,支持9个模拟账号 实盘和回测共用同一策略代码 实盘策略编写模板 选股策略编写模板 自动下载历史数据到MongoDB数据库 股票代码表 交易日数据 个股,指数和ETF历史日线数据 个股和ETF历史分笔数据 集成基本的统计功能 实盘单账户多策略 运行后的界面 运行前的准备 支持的操作系统:Windows 7/8/10 安装,python3.4及以上版本 64位版本(32位应该也可以,但没测试过) 安装,并将 如果你想下载更多的个股历史分笔数据,建议配备比较
2024-03-11 15:49:36 1.83MB Python
1
在文章《三均线策略是否好于双均线(上)》中,我跟大家说过,将60日均线作为判断趋势的依据,同时通过10/30日均线找买卖点是大多数投资者最常用的方法。 但是三条均线可不止这一种用法,所以本文,继续探讨其他方法。 上篇文章中的收益率是负数,如下:   本文,我们换一个方法,毕竟三条均线理论上应该有三个金叉死叉。以我们目前用的10/30/60为例分别是: 10和30,金叉,死叉。 10和60,金叉,死叉。 30和60,金叉,死叉。   上一次是以60日均线作为判断方向的依据,10和30日均线作为买卖点。 我当然可以用30日均线作为判断方向的依据,10和60日均线作为买卖点。 也可以用10日均线作
2024-02-27 15:18:51 163KB 均线指标
1
三、Aroon指标的基本用法 当 AroonUp 指标向下跌破50 时,表示向上的趋势正在失去动力; 当 AroonDown 指标向下跌破50时,表示向下的趋势正在失去动力;如果两个 指标都在低位,表示股价没有明确的趋势;如果指标在70 以上,表示趋势十分 强烈;如果在30 以下,表明相反的趋势正在酝酿。通常来说, AroonOsc 在0 附近时,是典型的无趋势特征,股票处于盘整阶段。 参考研报《技术指标系列(三)——加入“二次确认”的AROON 阿隆优化指 标》中的方法,我们买入 AroonOsc > 50 的股票。 4.4 阿隆指标 • 技术指标阿隆( Aroon )全解析 497
2024-02-27 15:00:19 28.14MB python 量化交易
1
中国量化交易白皮书(2023)
2024-01-27 18:07:46 6.31MB 量化交易
1
Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域(已完结),视频+源码+PDF课件
2023-11-13 19:58:22 231B python
1
 之前用python做量化交易,需要画k线和各种曲线等,使用了mpl_finance,但体验太差,不支持拖拽而且性能很差,于是就自己写了个k线图工具TradeGraph,性能可媲美专业的股票软件
2023-09-14 20:35:43 6.83MB python量化交易 k线绘图工具
1
为您提供hikyuu开源量化交易研究框架下载,Hikyuu Quant Framework是一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架,用于策略分析及回测(仅受限于数据,如有数据也可用于期货等)。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法,将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件,你可以分别构建这些组件的策略资产库,在实际研究中对它们自由组合来观察
1
本策略交易逻辑:当价格触及布林线上轨的时候进行卖出,当触及下轨的时候,进行买入。回测收益率99.77%,最大回撤:32.04%,夏普比率:0.43
1
vn.py是基于Python语言的量化交易系统,是目前国内最好的开源量化交易平台之一。 vn.py是机构级别的量化交易软件,掌握vn.py框架原理并且熟练使用,有利于快速入门量化交易,搭建自己的量化交易系统,也可以在机构中找到与量化岗位相关的工作。 本文是原创作品,针对vn.py的最新版本2.0.7,从源码的下载、安装、主程序入口、主窗口入手,先跟您一起把源码运行起来。再聚焦于vn.py的一个重要应用“CTA回测”,从各个层次上分析其源码,包括相关的数据库操作、多线程机制、事件引擎机制等,把这个应用从顶到底,再从底到顶贯通起来。明白了这些内容,再分析其它的功能就会事半功倍。 本文适合想要分析 vn.py源码的人,还要看清楚软件版本,否则请不要下载,免得浪费积分。
2023-02-09 22:11:31 482KB vn.py 源代码 量化交易
1