1.量化策略分享之TALIB指标策略
2.准备学习下量化，策略策略发现市面上有很多量化平台，源码聚宽，安全米匡，策略策略BIGQUANT等等，源码大家使用感受怎么样？

量化策略分享之TALIB指标策略

       本篇文章将介绍技术分析指标，安全压强源码并探讨一些基于技术指标构建的策略策略策略。

       量化投资中的源码技术分析指的是利用数学模型和算法对市场数据进行分析和交易决策的投资方法。作为量化投资的安全一个重要分支，技术分析通过分析历史价格和交易量数据来预测未来的策略策略价格走势。技术分析的源码理论基础是市场信息都反映在价格中，价格走势存在一定的安全规律和模式，因此可以通过数学方法进行分析和预测。策略策略翻译源码的软件

       技术分析运用多种数学方法和指标对市场数据进行分析，源码以帮助投资者识别市场趋势和交易信号。安全TA-Lib库提供了丰富的技术分析函数，便于投资者进行量化分析和策略开发。掌握这些技术指标的使用方法及其投资意义对于量化投资者来说至关重要。

       常用的技术分析工具和指标包括移动平均线、相对强弱指数（RSI）、布林带（Bollinger Bands）等。这些工具帮助投资者识别市场趋势、超买超卖状态以及价格波动区间，从而制定相应的交易策略。

       TA-Lib（Technical Analysis 站群导航 源码Library）是一个用于金融数据技术分析的开源库，它包含了众多常用的技术指标计算的Python函数。以下是一些常用函数的介绍。

       BigQuant将常用的TA-Lib技术指标算子移植到了DAI平台，使得在编写策略时可以在“输入特征（DAI SQL）”模块中的“表达式特征”一栏中直接调用算子，计算出技术指标。这些技术指标算子都是以“m_ta”开头的，常见的有：

       本文将详细介绍一个基于TALIB指标的选股策略，该策略的买入条件包括：（1）今日开盘价大于昨日收盘价；（2）5日收盘价均线大于日收盘价均线的股票。买入后，如果5日收盘价均线小于日收盘价均线，则次日卖出。

       策略的jquery项目实战源码具体实现过程包括筛选条件的实现和信号设定的实现。在“输入特征（DAI SQL）”模块中，“表达式过滤条件”一栏中添加相应的表达式即可实现筛选条件。信号设定的实现可以通过设置买入和卖出信号来实现。

       在策略回测的实现过程中，可以在“BigTrader”模块中，选择调仓周期类型为“交易日”，并在“调仓周期日期”一栏中填入，表示持仓天数为。卖出操作针对已持仓且卖出信号为1的股票，买入操作针对未持仓且买入信号为1的股票。

       策略的源码可以在BigQuant平台中克隆。对于详细使用和策略分享，买源码被骗1000可以前往BigQuant平台进行模拟测试。BigQuant量化交易平台是一个AI人工智能量化投资交易平台。

准备学习下量化，发现市面上有很多量化平台，聚宽，米匡，BIGQUANT等等，大家使用感受怎么样？

       探索量化投资之路：用户分享各平台体验

       作为一位有着6年多量化投资经验的专业人士，我见证了量化投资市场的变迁。从最初的中低频策略，到如今的日间高频交易（T0），我尝试过市面上众多的量化平台，包括聚宽、米筐、BIGQUANT等，下面是我对这些平台的一些深入体验和见解。

       年是量化投资的转折点，牛市与互联网的结合孕育了量化投资的热潮。各大平台，如米筐、聚宽，都是在那一年崭露头角，它们以Python编程环境、基础研究数据和活跃的社区吸引着投资者。那时的平台，不论是界面设计还是盈利模式，都以用户增长为核心，像互联网产品一样追求用户基础的积累。比如米筐，它的Barra研究体系就像量化投资的入门指南。它通过提供一键式函数实现Barra功能，社区里则充斥着丰富的源码和实践案例，让新手可以轻松上手。

       然而，这种模式在年后开始面临挑战。市场波动和政策变化使得许多策略失效，量化投资的圣杯似乎不再那么简单易得。优矿依托于通联数据，保持了其数据质量的优势。聚宽则走出了一条多元化道路，不仅服务券商T0业务，还拥有自己的策略团队，这在一定程度上意味着它们在寻求更深度的投研结合，但同时也放弃了部分线上用户。米筐则转向了机构服务，提供本地部署和自动化解决方案，继续深耕量化领域。

       对于BIGQUANT，虽然我使用经验有限，但从市场反馈来看，其发展路径可能与上述平台有所不同。如果你正准备学习量化投资，我建议你通过这些早期的论坛去寻找资料，尽管一些社区可能已不再活跃，但早期的框架和理念仍值得了解。但请记住，寻找所谓的"圣杯"不再是关键，更重要的是理解和掌握投资的复杂性，理解财务基本面和有效因子的挖掘需要更深入的学习和实践。

       总结来说，每个平台都有其特色和局限，而量化投资的真正挑战在于深度学习和持续适应市场变化。在这个过程中，意识到投资的困难是成长的第一步，也是通往成功的关键。