1.Python量化交易之指数增强策略（fmz平台）
2.行业轮动策略（思想+源码）
3.海龟交易策略的交易交易mc源码
4.量化交易日内策略看过来!!!(附源码)
5.期货软件TB系统源代码解读系列19-函数上穿、下跌
6.文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
Python量化交易之指数增强策略（fmz平台）
指数增强策略原理
策略收益由两部分组成：Beta收益和Alpha收益。策略策略Beta收益是源码源码指跟随指数获得的市场收益，Alpha收益则是交易交易通过量化方式优化投资组合获得的超额收益。
指数增强策略目标是策略策略在跟踪指数的基础上，调整投资组合以获得更高收益。源码源码QQ付费群验证源码这涉及到构建评价体系，交易交易对评价高的策略策略股票增加权重，评价低的源码源码股票减少权重。
构建评价体系的交易交易手段包括多因子选股、线下打新、策略策略日内回转（T0）和择时增强等。源码源码其中，交易交易多因子选股是策略策略获取Alpha的主要策略，通过各种因子筛选优质股票。源码源码
指数增强策略步骤
策略包括四个主要步骤：选择跟踪指数，设置股票池，计算调仓指标，以及执行调仓操作。以沪深指数为例，选择成分股权重大于0.%的股票作为股票池，使用MACD和SMA指标来构建评价体系，对评价高的股票增加权重，评价低的股票减少权重。
步骤1和2已使用Pycharm完成，读者需下载沪深指数数据。通过代码实现步骤3和4，最终获得优化后的投资组合。
指数增强策略源代码
实现指数增强策略的代码基于发明者量化交易平台开发，代码可在fmz.cn获取。完成步骤3和4后，代码实现优化后的成分股列表。
策略表现
策略在--至--期间的表现如下：初始净值为，累计收益为.%，年化收益为7.%，夏普比率为0.，年化波动率为1.%，多情剑客无情剑于健版源码最大回撤为.%。
结语
本文提供学习交流使用的指数增强策略内容，代码仅通过模拟盘回测，未经过实盘检验，风险提示同上。策略代码有改进空间，如设置止盈止损点、替换指标等。欢迎读者参与回测和参数调整，提高策略的适应性。
本文内容仅供参考，不保证百分百正确，欢迎指出错误，一经指出立即改正。如有QMT平台源代码需求，可私戳作者。
行业轮动策略（思想+源码）
行业轮动策略是一种主动交易策略，旨在利用市场趋势以最大化投资收益。其核心是通过轮换配置不同表现行业的投资品种，抓住强势行业，剔除表现不佳的行业，特别是在市场表现不佳时，适当降低权益类仓位，提高债券或货币比例。
行业轮动受到多种因素的影响，包括经济周期、产业链结构和行为金融学。经济周期的四个阶段（衰退、复苏、过热、滞涨）对不同行业产生不同影响，而美林“投资时钟”理论为识别经济周期的关键转折点提供了工具，帮助投资者据此转换资产以实现获利。产业链的划分，上中下游行业各自具有明显的盈利周期和弹性差异，形成了行业轮动的凹口平量柱选股公式源码基础。行为金融学揭示了投资者行为如何在市场中形成板块联动，以及在转轨经济和新兴市场中，政策预期对股价冲击传导机制的影响。
轮动策略分为主动和被动两种类型。主动轮动通过预测未来强势行业的代理变量进行投资决策，而被动轮动则在轮动趋势确立后进行相关行业的投资。策略的关键在于选择强势行业，并通过动量得分来衡量行业表现。动量得分是基于行业不同周期的收益率加权确定的。
策略设计通常涉及计算各行业过去一段时间的收益率，确定动量得分，进而找出强势行业。在选择强势行业后，策略会投资该行业中排名前几位的优质股票。关键参数包括计算收益率的时间周期、行业权重和动量得分的加权方法。
回测结果显示，策略在过去的若干年内表现出显著的超额收益，超过沪深基准指数，总收益接近%。这一结果反映了策略的有效性，尤其是在市场风格变化的背景下。策略源代码已提供，欢迎研究和探讨。
海龟交易策略的mc源码
以下是海龟交易策略的MC源码内容简化版：
初始化参数：初始余额（），损失阈值（2），赢利阈值（4）
创建变量：交易次数（N），止损点（StopLoss），交易价值（DV），账户余额（AccountBalance），系统状态（system），资金风险（DollarRisk），平均权益价格（AvgEtyPrice），交易触发时间（LTT），交易跟踪器（Tracker），上次交易状态（LastTrade），古剑飞仙服务端源码累计盈利（myprofit），最高买入价（HBP），最低买入价（LBP），交易日数（Ndays）
初始化价格变量：历史最高价（L-L）、历史最低价（S-S）
天突破策略：如果当前无交易位置（市场位置=0），计算平均真实波动幅度（N），交易价值（DV），账户余额（AccountBalance），资金风险（DollarRisk），交易触发点（LTT），止损点（StopLoss），并初始化最高买入价（HBP）和最低买入价（LBP）。如果上次交易状态未记录，则进行买入和卖出操作，同时记录历史最高价和最低价。系统状态设置为1。
天突破策略：如果当前无交易位置（市场位置=0），且上次交易状态为卖出，计算并执行与天突破策略相似的操作，但使用天的数据，同时系统状态设置为2。
系统跟踪：如果当前状态为跟踪（Tracker=1/-1），并在价格突破止损或赢利点时改变交易状态。
加仓逻辑：根据当前交易状态和持仓数量执行加仓操作，同时设置止损点。
退出策略：在交易达到指定时间（天或天）后，根据当前市场位置执行卖出或买进平仓操作。
输出报告：打印交易日期、时间、连续赢利次数、连续亏损次数和最大回撤。
请注意，上述描述是简化版本，源代码中包含具体的函数调用和逻辑判断。在实际应用中，需要根据特定的量比单位用亿显示源码公式交易环境和市场数据进行调整。
量化交易日内策略看过来!!!(附源码)
日内交易（Day Trade）是一种交易策略，涉及短时间持仓，不保留过夜持仓。这种模式旨在捕捉入市后能迅速脱离成本的交易机会，若无法立即获利，则准备迅速离场。相比长期持仓，日内交易能降低市场波动风险。
在中国市场，日内交易的可行性存在特定条件。由于股票市场实行"T+1"交易制度，进行“T+0”操作需持有底仓，进行高抛低吸。具有丰富日内交易经验且胜率高的选手，通常在持有期间对日内交易保持高兴趣，交易频率较高。此前提隐含一个条件：仅当当天不准备卖出，才能进行“T”操作，否则可能会因微小价差得不偿失。
日内交易因其快速了结和价差较小的特点，盈利的关键在于交易来回的价差超过交易成本。按照普遍的券商佣金标准（万三），一个完整交易周期的摩擦成本略低于0.2%，低佣金使得日内交易的盈利相对容易。通过合理预期单次盈利和选择合适介入时间点，长期日内交易者能获得可观的正收益。
提供各类量化实盘&策略的免费咨询，包括编程技术解答，以及QMT策略终端、量化策略交易系统的支持。对于有兴趣了解更多有效量化策略的伙伴，可以通过留言、评论或私信联系，同时提供市场最低佣金（万一）的开户选项。
日内回转交易策略包括两个主要步骤：订阅数据和获取数据。在定义init函数中设置订阅数据，并调用subscribe函数。接着，获取已经订阅的数据进行操作，通过context.data函数调用。
在on_bar函数中，判断当前bar是否为当天交易的最后一根，以决定是否平仓。bar信息直接传递给函数。回测报告显示，选取年1月至年7月作为周期，保利地产作为标的股票，回转策略显示出在日内交易中的表现。
策略涉及股票的日内回转交易。首先在前一个交易日配置底仓，利用底仓实现“T+0”交易。交易涉及买入、卖出操作，每次交易买卖数量为股，记录在turnaround变量中。策略还利用MACD指标（异移动平均线）进行交易信号的计算，当MACD小于0时买入，反之卖出。策略代码和回测结果均显示了策略的性能，包括累计收益率、年化收益率、最大回撤和胜率。
期货软件TB系统源代码解读系列-函数上穿、下跌
理解期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder，对于交易策略的实现至关重要。这两者在技术分析中代表了价格穿越某一水平线的关键时刻。代码实现过程相对直接且逻辑清晰，通过条件判断与循环结构，准确捕捉价格变动趋势。
让我们以CrossOver函数为例进行解析。首先，定义了两个数值序列参数Price1和Price2，用于表示两个价格序列。接着，声明了布尔型变量Con1与PreCon，用于判断与保存特定条件下的价格关系。变量Counter用于追踪当前处理的k线位置。
在开始部分，通过条件判断Price1是否大于Price2，如果成立，则执行一系列操作。首先，将Counter设为1，然后更新Con1，检查前一价格是否相等。接着，利用循环结构，不断更新Counter和Con1，直到条件不再满足或Counter达到当前k线索引值。在此过程中，记录了价格的穿越情况，并将结果赋值给PreCon，表示价格穿越的最终状态。最终返回PreCon值，作为函数输出。
与CrossOver类似，CrossUnder函数主要通过修改条件判断为Price1小于Price2，实现对价格下降趋势的捕捉。通过同样的逻辑结构，准确识别价格穿越的情况。
为了验证函数的实际效果，我们尝试将KD指标（动量指标）与上述函数结合，实现简单的程序化交易策略。通过对比使用CrossOver与CrossUnder函数的交易结果，我们发现两者在实际操作中的效果基本一致，这反映了函数在策略实现中的简洁性和高效性。
实际上，CrossOver与CrossUnder函数的使用并不复杂，它们的核心逻辑在于条件判断与循环结构的巧妙结合。在编写交易策略时，选择合适的函数能够帮助我们更加精确地捕捉价格变动，进而优化交易决策。
总的来说，期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder为交易者提供了一种直观且有效的工具，用于分析价格趋势并执行交易策略。通过理解和应用这些函数，交易者能够更加灵活地调整和优化自己的投资策略，实现更为精准的市场预测和操作。尽管在特定情况下可能有多种实现方法，但函数本身的设计简洁明了，易于理解和实现，是程序化交易领域中不可或缺的元素。
文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
文华财经T8更新版量化交易策略模型源码：
此量化交易策略模型源码采用了一系列技术指标和条件，旨在通过自动化方式提升交易决策的效率和准确性。代码中定义了关键变量以支持多头和空头策略的实施。
在多头策略方面，代码通过设置多个条件来识别买入时机。若“SKLOW”超过“S”（一个计算得到的价格阈值）且“SKVOL”（成交量）大于零，且当前收盘价高于“REF(H+1*MINPRICE,BARSSK)”（过去某时段最高价），则发出买入指令（BP）。
同样地，空头策略也设置了相应的买入条件。当“BKHIGH”（一个计算得到的高点）超过“B”（基础价格）且“BKVOL”（成交量）大于零，同时满足一定条件，代码会触发卖出指令（SP）。
此外，源码中还包含了自动过滤规则（AUTOFILTER），以及设置特定价格类型（SETSIGPRICETYPE）和价格取值规则（SETOTHERPRICE），以进一步优化交易决策流程。
基于VN.PY的CTA策略入门心得
CTA策略简介与VN.PY入门指南
CTA策略，即商品交易顾问（Commodity Trading Advisor），是量化投资领域中重要组成部分，相较于股票量化策略，CTA策略能提供更稳定的收益与更低的风险。通过CTA策略的对冲性和高频性，市场波动趋于平滑，使得对冲做得好时，能无视大盘波动。
开发CTA策略时，选择适合的工具极为关键。市面上的可编程交易软件如TB或MC，价格不菲且语言小众，开发复杂。在比较了多种选项后，VN.PY成为了CTA策略开发的首选平台。本文将为读者介绍VN.PY的入门心得，旨在快速帮助大家了解VN.PY并上手开发，而不涉及策略的深度开发。
一、VN.PY安装
安装VN.PY主要依赖于VNStation，用户可在官网上下载最新版进行安装，版本为2.5.1。安装目录默认为C:\vnstudio。需要注意的是，VNStation自带Python包，建议使用VSCode作为开发IDE，且本地Python环境应保持干净，避免与其他环境混用。此外，VN.PY的源代码位于C:\vnstudio\Lib\site-packages\vnpy目录下，与GitHub上的源代码存在差异，建议使用vnpy目录下的源代码。
二、启动VNStation
启动VNStation前需创建策略代码目录，一般在C:\Users[用户名或Administrator]\strategies下。启动VNStation后，选择VN Trader Pro，配置底层接口为CTP或CTP测试，选择上层应用时，通常选择CTA自动交易模块与CTA回测研究模块。设置运行目录与策略代码目录保持一致。
三、CTA回测与策略
在使用CTA回测或CTA策略前，需要进行数据准备。VNTrader提供RQData数据或本地数据库服务。启动CTA回测功能，选择策略，输入本地代码与回测条件，点击开始回测。回测页面显示各项指标，如账户净值、盈亏分布等。回测过程中，注意理解初始化日的限制、平今仓手续费设置以及优化参数等。
四、策略调试与学习资源
策略调试可选择命令行或Jupyter notebook方式。通过VN Studio Prompt启动VN Station，运行命令行调试，或在Jupyter notebook中导入策略进行调试，修改相关参数，运行代码。学习资源方面，VN.PY公众号视频教程、官网项目文档、知乎频道、蜗牛博客与《Python量化交易》书籍均可作为深入学习的参考资料。
