1.文华财经软件指标公式赢顺云指标公式启航DK捕猎者智能量化系统指标源码
2.[时空序列与量化交易] 使用convLSTM进行量化交易建模(附源码)
3.股票里的量化源码是什么意思
4.手把手教你搭建自己的量化分析数据库
5.C#/.NET量化交易3搭建定时任务，自动获取历史股票数据和当前数据
6.量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口

文华财经软件指标公式赢顺云指标公式启航DK捕猎者智能量化系统指标源码

       在技术分析领域，文华财经软件中的源码用量易源指标公式提供了多种量化分析工具，帮助投资者在交易决策中获取优势。化交以下是码用一个具体示例，展示了如何构建一个智能量化系统指标源码，量化天启源码以实现自动化交易策略。交易

       这个指标源码首先通过MA（移动平均）函数计算不同周期的源码用量易源移动平均线，包括日、化交日、码用日、量化日和日的交易移动平均线。这些平均线被视为价格趋势的源码用量易源重要指示器，帮助交易者识别市场方向。化交MA5、码用MA、MA、MA、MA和MA分别代表了5日、日、日、日、日和日的简单移动平均线。

       接着，通过RSV（相对强弱指数）计算公式，评估价格变动的相对强弱。RSV=(C-LLV(L,9))/(HHV(H,9)-LLV(L,9))*，其中C代表收盘价，L代表最低价，H代表最高价。RSV值的计算帮助交易者识别市场的超买或超卖状态。

       进一步，通过SMA（简单移动平均）计算K、D和J值，形成KDJ指标，K=3*SMA(RSV,3,1)；D=SMA(K,3,1)；J=3*K-2*D。KDJ指标被广泛应用于判断市场趋势和拐点，为交易者提供买入或卖出信号。

       最后，通过逻辑判断和条件计算，系统能够自动识别特定的交易信号。例如，当J值穿越一个预先设定的填志愿iapp源码临界值（例如J<），同时满足X和Y的条件时（X=LLV(J,2)=LLV(J,8)且Y=IF(CROSS(J,REF(J+0.,1)) AND X AND J<,,0)），系统可能会触发一个买入或卖出信号，以指示交易者采取相应的行动。

       通过这样的智能量化系统指标源码，文华财经软件能够为投资者提供高效、自动化的交易策略，帮助其在市场中获取竞争优势。这种自动化的交易策略不仅节省了人力成本，还能够减少主观判断的偏差，提高交易决策的准确性。

[时空序列与量化交易] 使用convLSTM进行量化交易建模(附源码)

       本文聚焦于量化交易领域，特别是多股票、多因子背景下应用时间序列分析与空间信息融合的时空建模。本文旨在探索如何通过自定义的股票池、多因子、多时间步长与多通道，预测特定标的（如单个股票或股票池对应的ETF）的时间序列。讨论将涉及量化交易中的几个关键问题，包括时空建模、多空样本不均衡、训练集与验证集的实践、训练过程中的早停策略以及CPU与GPU的并行计算设置。通过论文引用与模型介绍，我们将深入解析卷积循环长短期记忆网络（ConvLSTM）在量化交易中的应用，并提供源码示例。

       一、论文与模型简介

       本文引用了一篇在Keras上推荐的论文，强调了卷积循环长短期记忆网络（ConvLSTM）在降水预报中的应用。ConvLSTM是一种结合卷积操作与传统循环神经网络（RNN）的模型，能够有效处理空间与时间序列数据，具有在量化交易领域应用的潜力。

       二、模型原理与数据流转

       在介绍模型原理之前，我们先回顾了传统LSTM的结构与公式，并指出在ConvLSTM中，这些门控单元（Gate）转换为卷积操作，使得模型能够捕获空间与时间序列中的特征。对于数据在模型中的流转，ConvLSTM2D能够处理5D张量，数据维度为（n_samples, n_timesteps, n_indX, n_colX, n_channels），其中n_samples表示时序样本集，n_timesteps表示预测的红宝书源码怎么用未来时序样本数量。

       三、量化交易建模实践

       通过附上的Python包与类名查找，我们介绍了如何设计适用于量化交易的ConvLSTM模型结构。模型设计需考虑不同场景，如单股票预测或股票池预测，涉及多对一、多对多问题，以及时间序列预测的具体实现。对于GPU与CPU的并行计算设置，我们提供了Keras multi_gpu_model的使用方法，确保模型训练与实时预测的高效性。

       四、训练与测试策略

       量化交易建模强调使用未来数据外的回测策略，如timewalk roll，以动态调整训练与验证集的比例。训练过程包括在不同滚动窗口上迭代，以优化模型性能。通过Keras回调函数，实现模型训练、验证与测试的流程管理，确保模型在不同数据集上的表现稳定。

       五、多空样本不平衡问题

       量化交易中的多空样本不均衡是常见问题，尤其是在时间序列预测中。为解决这一问题，本文介绍了通过调整样本权重，确保模型在多空样本预测上的平衡性能。通过自定义的metric类实现样本权重的传入，以优化模型对不平衡数据集的适应性。

       六、总结

       通过在多股票对ETF的高频预测与交易中的应用，卷积循环长短期记忆网络（ConvLSTM）展现出了优于无时序建模方法与单纯LSTM模型的性能。本文提供的源码示例与实践指南，为量化交易领域中时空建模的应用提供了全面的参考与支持。

股票里的源码是什么意思

       股票中的源码通常指的是用于分析、交易或获取股票市场数据的编程代码。这些代码可能由各种编程语言编写，如Python、C++、Java等，并通常用于构建算法交易系统、量化交易策略、app刷会员源码技术指标分析工具等。

       详细来说，源码在股票领域的应用主要体现在以下几个方面：

       1. 数据获取与处理：源码可以用来从股票交易所、财经数据提供商等处获取实时或历史股票数据。例如，使用Python的pandas库，我们可以方便地获取、清洗和处理股票数据。

       2. 策略开发与回测：量化交易者会编写源码来开发交易策略，并通过历史数据进行策略回测。这样可以在实际投入资金前评估策略的有效性和风险。例如，一个简单的移动平均交叉策略可以通过比较短期和长期移动平均线的位置来确定买入和卖出点。

       3. 技术指标计算：源码可用于计算各种技术指标，如RSI、MACD、布林带等，这些指标有助于交易者分析股票价格的动量和趋势。

       4. 自动化交易：一旦策略经过验证并被认为是有利可图的，源码可以被用来构建自动化交易系统。这些系统可以实时监控市场，并在满足特定条件时自动执行交易。

       5. 风险管理与优化：源码还可用于开发风险管理工具，如止损和止盈算法，以及用于优化投资组合配置的算法。

       举例来说，一个Python源码片段可能用于从网络API获取股票数据，计算某只股票的简单移动平均线，并根据移动平均线的交叉点生成买入或卖出信号。这样的源码不仅有助于交易者做出更明智的投资决策，还可以通过自动化减少人为错误和情绪干扰。

手把手教你搭建自己的量化分析数据库

       量化交易的分析根基在于数据，包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。面对信息流量的持续增长，掌握如何获取、查询和处理数据信息变得不可或缺。对于涉足量化交易的个体而言，对数据库操作的掌握更是基本技能。目前，MySQL、社群裂变系统源码Postgresql、Mongodb、SQLite等开源数据库因其高使用量和受欢迎程度，位列-年DB-Engines排行榜前十。这几个数据库各有特点和适用场景。本文以Python操作Postgresql数据库为例，借助psycopg2和sqlalchemy实现与pandas dataframe的交互，一步步构建个人量化分析数据库。

       首先，安装PostgreSQL。通过其官网下载适合操作系统的版本，按照默认设置完成安装。安装完成后，可以在安装目录中找到pgAdmin4，这是一个图形化工具，用于查看和管理PostgreSQL数据库，其最新版为Web应用程序。

       接着，利用Python安装psycopg2和sqlalchemy库。psycopg2是连接PostgreSQL数据库的接口，sqlalchemy则适用于多种数据库，特别是与pandas dataframe的交互更为便捷。通过pip安装这两个库即可。

       实践操作中，使用tushare获取股票行情数据并保存至本地PostgreSQL数据库。通过psycopg2和sqlalchemy接口，实现数据的存储和管理。由于数据量庞大，通常分阶段下载，比如先下载特定时间段的数据，后续不断更新。

       构建数据查询和可视化函数，用于分析和展示股价变化。比如查询股价日涨幅超过9.5%或跌幅超过-9.5%的个股数据分布，结合选股策略进行数据查询和提取。此外，使用日均线策略，开发数据查询和可视化函数，对选出的股票进行日K线、日均线、成交量、买入和卖出信号的可视化分析。

       数据库操作涉及众多内容，本文着重介绍使用Python与PostgreSQL数据库的交互方式，逐步搭建个人量化分析数据库。虽然文中使用的数据量仅为百万条左右，使用Excel的csv文件读写速度较快且直观，但随着数据量的增长，建立完善的量化分析系统时，数据库学习变得尤为重要。重要的是，文中所展示的选股方式和股票代码仅作为示例应用，不构成任何投资建议。

       对于Python金融量化感兴趣的读者，可以关注Python金融量化领域，通过知识星球获取更多资源，包括量化投资视频资料、公众号文章源码、量化投资分析框架，与博主直接交流，结识圈内朋友。

C#/.NET量化交易3搭建定时任务，自动获取历史股票数据和当前数据

       C#/.NET量化交易的第三部分主要涉及搭建定时任务，实现自动获取历史股票数据和实时数据的功能。首先，引入quartz库，它既用于定时任务的执行，也支持任务的监控。我们创建了一个基础通信配置类，便于与前端监控系统交流信息。

       为自动化实时股价获取，设计了一个定时任务，它会在预设的时间点自动执行。此外，我们还设计了一个任务，用于定时获取历史股票数据，这对于分析股票走势和策略制定至关重要。为了保持程序后台持续运行，我们创建了一个Hosted服务，使其在程序启动后自动启动定时任务。

       在程序启动时，监控界面会显示两个定时任务的执行计划，比如一个是年6月日9点分秒执行，另一个是9点分秒。我们通过模拟执行，验证了实时股票价格获取的正确性，然后手动触发历史数据获取任务，获取了股票近一个月的个交易日数据，便于进一步分析和策略制定。

       以下是关键的定时任务代码片段，整个流程完成后，你可以通过我的公众号Dotnet Dancer获取完整的量化源码，回复量化开源即可获取开源项目链接。

量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口

       我们之前对vnpy_ctastrategy相关回测源码进行了解析：

       回首凡尘不做仙：VNPY源码分析1-vnpy_ctastrategy-运行回测

       回首凡尘不做仙：VNPY源码分析2-vnpy_ctastrategy-撮合成交

       回首凡尘不做仙：VNPY源码分析3-vnpy_ctastrategy-计算策略统计指标

       相关历史数据可以通过各类数据服务的适配器接口（datafeed）下载，目前vn.py支持以下接口：

       然而，上述接口需要注册或付费才能获取数据。

       为了帮助初学者更好地理解和学习量化交易以及vn.py框架，我开发了基于efinance数据接口的vn.py的datafeed。

       开源地址为：github.com/hgy/vnpy...

       编译安装：

       下载源代码后，解压并在cmd中运行：

       dist目录下vnpy_efinance-x.x.x-py3-none-any.whl包

       使用：

       安装完成后，在vn.py框架的trader目录中的setting.py中进行配置：

       注意：此处只需配置datafeed.name，username和password无需配置。

       配置完成后，可以通过以下示例进行调用：

       同时，这里分享一个efinance数据下载及入库方法：

       然而，efinance在获取分钟级别数据方面并不友好。对于需要获取分钟级别数据的初学者来说，我们可以使用天勤免费版的数据接口：

       回首凡尘不做仙：量化交易-数据获取-vnpy_tqsdk免费版

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。Beta收益是指跟随指数获得的市场收益，Alpha收益则是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在跟踪指数的基础上，调整投资组合以获得更高收益。这涉及到构建评价体系，对评价高的股票增加权重，评价低的股票减少权重。

       构建评价体系的手段包括多因子选股、线下打新、日内回转（T0）和择时增强等。其中，多因子选股是获取Alpha的主要策略，通过各种因子筛选优质股票。

       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.%，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。

通达信顶底背离抄底幅图指标公式源码

       通达信顶底背离抄底幅图指标公式源码，提供了量化交易中识别市场底部的技术指标。核心公式包括以下部分：

       首先，定义了变量A1，作为前一日的收盘价。

       接着，计算了变量A2，它代表了相对强弱指标RSI（6,,）的变动率，通过计算正向和负向变动的平均趋势，转化为百分比表示。

       变量A3用于记录RSI指标的背离情况，即当当前RSI值低于过去值时，计数器A3递增。

       变量A4和A5进一步分析RSI变动的幅度，通过计算变动率的移动平均，形成了趋势线。

       RSI1、RSI2和RSI3分别对应6、、周期的RSI值，用于识别市场的支撑和压力区。

       通过比较RSI2与支撑和压力线，图形会用不同颜色显示RSI2与这两个线的关系，帮助识别市场趋势。

       关键逻辑在于，当RSI指标出现底背离（即RSI值低于支撑线）时，系统会标记为“底背”，提示可能存在抄底机会。

       通过B1、S1和BS1的逻辑判断，系统会通过不同颜色的直杆线，分别标记市场趋势、买入或卖出信号，帮助交易者做出决策。

       最后，短线操作指标则关注于RSI值与特定水平的交叉，结合其他条件，提供短线交易的建议。

       综上所述，通达信顶底背离抄底幅图指标公式源码通过一系列复杂但逻辑清晰的计算和判断，为交易者提供了一套自动识别市场底部和提供交易信号的量化工具。

如何系统地学习量化交易？

       首先，我对这个问题是完全不知道怎么回答，为此，我专门去请教了我的老师。

       我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程，定量的只是手段，交易逻辑是多样的，你可以通过形态描述，追踪市场方法，如不合理的降价，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

       当你可以通过各种方法来理解定量的关注细节，比如如何避免未来的功能，如何理解每个数据的含义，测试，以及不同测试软件的优缺点，但你没法去“学习”量化交易，因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘等等。

量化归根到底是什么不重要，重要的是你要利用自己的特点和优势，在你积累足够长的盘子以量化它为鸡肋之前，继续用单点深度挖掘坑，相信我，只要你有了长板（对，你应该首先把编程学牛了，达到准专业水平，这是最容易且可操作可衡量的点且受用一辈子），个劝你去撸策略的人都挂了，你的职业生涯还好好的。

       一个strategist需要思考策略的思维框架，实现方式，而developer则是侧重了前后端接口，输入输出，界面设置，风控机制，平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。