1.【通达信】量化擒龙先手！合约合约主附/选股指标源码分享
2.代码编程期货量化交易系统代开发策略（Python天勤）
3.vn.py学习笔记（八）vn.py utility、量化量化BarGenerator、源码源码ArrayManager源码阅读
4.量化交易领域有哪些经典策略
5.量化投资之工具篇：Backtrader从入门到精通（3）Cerebro代码详解
6.常见的合约合约十大量化投资策略（附源码）

【通达信】量化擒龙先手！主附/选股指标源码分享

       通达信量化擒龙先手！量化量化主附图/选股指标源码分享

       一. 指标简介：

       二. 主图指标源码

       MA5:MA(C,源码源码H5微信小程序游戏源码5);

       MA:MA(C,);

       MA:MA(C,);

       MA:MA(C,);

       DIF1:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

       DEA1:=EMA(DIF1,9);

       AAA1:=(DIF1-DEA1)*2*;

       AAA上:=IF(AAA1>REF(AAA1,1),AAA1,DRAWNULL);

       AAA下:=IF(AAA1

       买:=;

       入:=AAA1-REF(AAA1,1);

       正大:=CROSS(入,买);

       DIF:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

       DEA:=EMA(DIF,);

       AAA:=(DIF-DEA)*2*;

       牛股:=CROSS(AAA-REF(AAA,1),);

       正大牛股:=正大 AND 牛股;

       HSL:=V/CAPITAL*>5;

       S1:=IF(NAMELIKE('S'),0,1);

       S2:=IF(NAMELIKE('*'),0,1);

       Z3:=NOT(INBLOCK('近期解禁'));

       Z4:=NOT(INBLOCK('拟减持'));

       Z5:=NOT(INBLOCK('股东减持'));

       Z6:=NOT(INBLOCK('基金减持'));

       Z7:=NOT(INBLOCK('即将解禁'));

       Z8:=IF(CODELIKE(''),0,1);

       Z9:=IF(CODELIKE('8'),0,1);

       去掉:=S1 AND S2 AND Z3 AND Z4 AND Z5 AND Z6 AND Z7 AND Z8 AND Z9;

       AA:=MA(CLOSE,8);

       BB:=((ATAN((AA - REF(AA,1))) * 3.) * );

       均线:=MA(CLOSE,);

       均线:=MA(CLOSE,);

       均线:=MA(CLOSE,);

       天马:=((((((OPEN <= 均线) AND ((均线 - REF(均线,1)) > 0))

       AND (CLOSE > 均线)) AND (BB > 1)) AND ((CLOSE / OPEN) > 1.)));

       { 股价必涨}

       AA:=IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1. AND HIGH/CLOSE<1. AND IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),,0)>0, , 0);

       SS:=MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5)>REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1) AND REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1)

       SC:=LHHV(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),) AND C>REF(C,1) AND C>O;

       MR:=SC AND COUNT(SS,2);

       BB:=MR AND NOT(REF(MR,1));

       股价必涨:=AA OR BB OR 天马;

       { 抄底}

       二十日换手率:=BETWEEN(SUM(HSCOL,),,);{ 意思是 日换手率介于---之间}

       DFO:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*<-5;

       AAO:=BARSLAST(DFO);

       突破:=CROSS(C,REF(O,AAO));

       抄底:=二十日换手率 AND 突破;

       三.副图指标源码：

       DIF1:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

       DEA1:=EMA(DIF1,9);

       AAA1:=(DIF1-DEA1)*2*;

       AAA上:=IF(AAA1>REF(AAA1,1),AAA1,DRAWNULL);

       AAA下:=IF(AAA1

       买:=;

       入:=AAA1-REF(AAA1,1);

       正大:=CROSS(入,买);

       DIF:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

       DEA:=EMA(DIF,);

       AAA:=(DIF-DEA)*2*;

       牛股:=CROSS(AAA-REF(AAA,1),);

       正大牛股:=正大 AND 牛股;

       HSL:=V/CAPITAL*>5;

       S1:=IF(NAMELIKE('S'),0,1);

       S2:=IF(NAMELIKE('*'),0,1);

       Z3:=NOT(INBLOCK('近期解禁'));

       Z4:=NOT(INBLOCK('拟减持'));

       Z5:=NOT(INBLOCK('股东减持'));

       Z6:=NOT(INBLOCK('基金减持'));

       Z7:=NOT(INBLOCK('即将解禁'));

       Z8:=IF(CODELIKE(''),0,1);

       Z9:=IF(CODELIKE('8'),0,1);

       去掉:=S1 AND S2 AND Z3 AND Z4 AND Z5 AND Z6 AND Z7 AND Z8 AND Z9;

       AA:=MA(CLOSE,8);

       BB:=((ATAN((AA - REF(AA,1))) * 3.) * );

       均线:=MA(CLOSE,);

       均线:=MA(CLOSE,);

       均线:=MA(CLOSE,);

       天马:=((((((OPEN <= 均线) AND ((均线 - REF(均线,1)) > 0))

       AND (CLOSE > 均线)) AND (BB > 1)) AND ((CLOSE / OPEN) > 1.)));

       { 股价必涨}

       AA:=IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1. AND HIGH/CLOSE<1. AND IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),,0)>0, , 0);

       SS:=MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5)>REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1) AND REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1)

       SC:=LHHV(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),) AND C>REF(C,1) AND C>O;

       MR:=SC AND COUNT(SS,2);

       BB:=MR AND NOT(REF(MR,1));

       股价必涨:=AA OR BB OR 天马;

       { 抄底}

       二十日换手率:=BETWEEN(SUM(HSCOL,),,);{ 意思是 日换手率介于---之间}

       DFO:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*<-5;

       AAO:=BARSLAST(DFO);

       突破:=CROSS(C,REF(O,AAO));

       抄底:=二十日换手率 AND 突破;

       四. 选股指标源码

       指标源码内容与前文一致，仅包含主图和副图指标源码，合约合约用于量化分析股票。量化量化指标包括移动平均线、源码源码MACD、合约合约股价波动判断、量化量化换手率分析等，源码源码通过设置条件筛选出具有投资潜力的合约合约股票。使用时根据具体市场情况和策略进行调整。量化量化注意：指标的源码源码有效性需结合市场情况综合判断，不应单一依赖。

代码编程期货量化交易系统代开发策略（Python天勤）

       期货量化服务全新上线！

       您是否梦想着将自己的交易策略转化为高效的自动化交易系统？现在，这不再是梦想，我们的服务让每一个交易者都能做到。借助流行的金融编程语言Python，结合天勤量化平台的强大功能，我们的系统支持国内5大交易所、商品期货、金融期货（包括股指期货、arduino grbl源码解析国债期货），轻松实现期货量化交易。

       我们深知期货市场的两大痛点：交易者往往缺乏编程技能，而程序员往往对市场运作了解不够。为此，我们提供免费代写服务，帮助您将想法变为现实，实现期货自动化交易，解放您的时间和双手。

       私人定制期货量化策略，将为您带来以下显著优势：

       1. 策略完全属于您，无认知盲区，易于理解。

       2. 策略符合您的投资风格，避免与市场同流合污。

       3. 个性化策略设计，提高实战有效性，避免策略同质化。

       服务承诺：提供终身免费维护，确保您的交易系统持续稳定运行。

       对于汇飞量化合作期货公司的客户，只要满足一定的交易手数，即可享受免费代写服务，市场价起的补码和源码相加费用由此得到覆盖。策略完成后，可用于模拟盘交易、历史回测及实盘交易，同时享有终身免费维护（不包含新增功能）。

       对于希望在其他期货公司开户的客户，我们提供有偿策略代写服务，费用根据策略复杂度而定。服务流程如下：

       1. 提交策略文本。

       2. 评估工作量并报价。

       3. 预付%定金。

       4. 技术人员开始编写代码，预计1-2周完成。

       5. 提交策略供客户测试一周，免费修改，如需增加功能，根据工作量加收费用。

       6. 完成后，客户支付剩余款项，获得源代码。

       所有合作代写策略的客户，都将获赠一款价值元的趋势追踪量化交易系统，让您的交易策略更加全面、高效。

vn.py学习笔记（八）vn.py utility、服装订单源码BarGenerator、ArrayManager源码阅读

       在量化投资的探索中，作者对vn.py产生了浓厚的兴趣，并投身于相关学习。目前，作者主要专注于vn.py在A股市场量化策略的学习，面临的主要技术难点包括获取和维持日线数据、实现自动下单交易、开发全市场选股程序、编写选股策略回测程序，以及运用机器学习进行股票趋势预测。作者计划通过阅读vn.py源码，深入了解其架构机制，并通过分享形式记录学习心得，以便更好地理解vn.py。

       相关github仓库地址：github.com/PanAndy/quan...

       如有收获，请关注公众号以支持作者。同时，作者也收集了一些量化投资和技术相关的视频及书籍资源，欢迎关注公众号亚里随笔获取。

       本文将重点探讨vn.py/trader/utility.py中的内容，主要包括工具函数、BarGenerator和ArrayManager。工具函数部分相对容易理解，asp源码新闻文章主要是对通用功能进行封装。BarGenerator是K线合成器，负责根据实时tick数据合成1分钟K线，并进一步合成n分钟K线。ArrayManager是指标计算辅助类，负责维护一定量的历史数据，以供计算sma、ema、atr等常见指标。BarGenerator和ArrayManager是本次学习的重点。

       工具函数部分主要提供合约代码转换、路径读取、json文件读写、数值位数设置、日志等功能，主要是对基本功能进行封装，没有复杂的算法。

       BarGenerator类用于从tick数据中生成1分钟bar数据，也可以用于从1分钟的bar数据中合成x分钟或x小时的bar。BarGenerator的主要函数包括update_tick、update_bar、update_bar_minute_window、update_bar_hour_window、on_hour_bar和generate。

       ArrayManager是一个时间序列容器，用于按时间序列缓存bar数据，提供技术指标的计算。ArrayManager提供的函数分为四类：init函数、update_bar、@property函数和技术指标函数。

量化交易领域有哪些经典策略

       alpha对冲(股票+期货)

       集合竞价选股(股票)

       多因子选股(股票)

       网格交易(期货)

       指数增强(股票)

       跨品种套利(期货)

       跨期套利(期货)

       日内回转交易(股票)

       做市商交易(期货)

       海龟交易法(期货)

       行业轮动(股票)

       机器学习(股票)

以上这些经典的量化交易策略源码都可以到掘金量化交易平台查阅。

量化投资之工具篇：Backtrader从入门到精通（3）Cerebro代码详解

       在深入理解backtrader的工具使用中，Cerebro作为核心控制器，其代码详解至关重要。它负责整个系统的协调和管理，虽然看似复杂，但实质上是将任务分发给其他组件如策略、数据源和分析器。让我们通过源代码解析来逐步揭示其工作原理。

       首先，Cerebro的初始化主要设置公共属性，并接受一系列参数，这些参数在元类中统一处理，通过**kwargs传递。初始化过程中，实际上并未做太多工作，而是为后续操作准备了基础结构。

       数据源的添加是通过cerebro.adddata方法，它可以处理普通数据和resample/replay数据，这个过程涉及对数据源的筛选和处理后加入到Cerebro的datas列表中。

       策略的添加同样简单，只是将策略类及参数存储在strats容器中，策略会在run时实例化。

       Cerebro的run函数是整个流程的驱动器，它根据传入的参数，按照时间驱动数据运行，同时协调策略、分析器和观察者等组件协同工作。run函数的代码复杂，但关键在于它如何管理和调度各个组件。

       最后，Cerebro通过plot方法实现可视化输出，其自身并不直接进行绘图，而是调用plotter模块来完成。

       总的来说，虽然Cerebro的代码看起来复杂，但实际上它的作用是连接各个组件，提供一个框架让策略和数据处理得以高效执行。理解Cerebro的工作原理后，后续理解其他部件如data feeds的运作就更为顺畅了。下文我们将转向数据类的解析，进一步探讨数据的管理与驱动机制。

常见的十大量化投资策略（附源码）

       量化投资策略，通过量化方法在金融市场上分析、判断和交易的策略和算法的总称，主要有以下十种：

       、海龟交易策略。这是一种全面的趋势跟随型自动化交易策略，详细设计了入场条件、仓位控制、资金管理与止损止盈，可作为复杂交易策略设计与开发的模板。

       、阿尔法策略。基于传统基本面分析，通过在期指市场做空，在股票市场构建拟合指数的组合，赚取价差，被动套利。

       、多因子选股策略。通过找到与收益率相关的指标，构建股票组合，期望其在一段时间内跑赢或跑输指数，实现正向或反向阿尔法收益。

       、双均线策略。通过建立移动平均线，依据均线交叉点进行交易，抓住股票的强势与弱势时刻。

       、行业轮动策略。利用市场趋势获利，通过切换行业品种实现收益最大化。

       、跨品种套利策略。利用不同相关联指数期货产品之间的价差进行交易，有助于扭曲市场价格回复正常水平，增强市场流动性。

       、指数增强策略。旨在提供高于标的指数回报水平的投资业绩，力求保持标的指数的各种特征。

       、网格交易策略。利用投资标的在震荡行情中的价格波动进行加仓减仓，捕捉价格震荡趋势以实现盈利。

       、跨期套利策略。在同一交易所进行不同交割月份的套利活动，最常见于股指期货。

       、高频交易策略。通过利用市场变化中极短的时间差获利，交易速度极快，服务器群组可能被安置在交易所附近以缩短交易时间。

请问国内哪家量化平台比较好？

       推荐澎博财经的真格量化。云端运行，行情和交易速度都经过专业优化。

       支持期货、期权和ETF的tick级别回测。

       有完善的文档和培训教程。

       支持编程语言为Python2.7和Python3.5.

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