1.量化EA【金字塔Ai】散户也能用！合约合约？
2.开源低代码AI量化平台，量化量化支持自定义因子表达式，源码源码直接回测看结果
3.MT4和MT5金字塔Ai量化交易软件区别
4.AI量化——A股股票选股模板策略

量化EA【金字塔Ai】散户也能用！？

       错误观念认为只有机构能使用量化交易？不，量化量化现在有一款专为散户设计的源码源码php发卡系统源码量化交易系统——金字塔Ai，无需资金门槛即可体验。合约合约

       量化交易策略种类繁多，量化量化包括趋势策略（顺势、源码源码逆势）、合约合约周期策略（长线、量化量化短线）、源码源码时间策略（择时、合约合约全时）、量化量化加仓策略（一次一单、源码源码循环加仓）等。花呗 源码金字塔Ai则涵盖了这些策略的多种组合：顺势+逆势+择时+短线，同时还具备智能循环加仓和盈利、亏损加仓功能。

       尽管产品功能强大，但可能让用户感到困惑。为了解决这一问题，金字塔Ai团队将其分解为基础版（元人民币/年）和终极版（元人民币/年），简化基础版适合新手，而终极版则提供全部自定义选项，适合有经验的交易者。

       金字塔Ai的目标是帮助普通交易者与机构竞争。它不仅是一款全自动交易机器人，还结合了主观干预和智能加仓模型，以及择时交易系统，利用人工智能优化买卖决策。流入趋势源码产品由资深团队历时多年研发，拥有国家版权保护。

       设计的核心理念是利用马丁策略的精髓，但通过止损和盈利加仓，解决本金有限和盈利有限的问题。金字塔Ai的动态仓位管理系统，通过择时策略，有效管理高波动和低波动时段的加仓，实现了多品种交易的高效盈利。

       金字塔Ai的独特之处在于融入自主研发的时区系统，提供三套EA模型的复合管理，性价比极高。它在全球范围内受到不同交易者，包括量化爱好者、职业交易员和兼职交易者的人才服务源码欢迎。

       最后，杭州汇飞量化科技有限公司强调，他们提供正规渠道购买、发票支持，以及严格的用户身份验证，确保用户权益。该系统是为让量化交易更加普惠而设计，让普通散户也能轻松参与并提升交易效率。

开源低代码AI量化平台，支持自定义因子表达式，直接回测看结果

       优化“零代码”AI量化系统，引入qlib的alpha因子集，通过将label调整为天收益，显著提升了LGB的准确率与召回率，适应金融数据的asp 图片 源码低信噪比。采用pandas的qcut等频切分方法对label离散化，增强模型表现。

       自定义因子表达式注册后，简化应用流程。界面优化，增加四个可视化子图，展示收益序列、年度对比、与基准相关性等指标，以及年化收益、最大回撤等关键信息。引入styledtextctrl，方便展示与编辑代码规则与交易逻辑，实现脚本输入。

       机器学习模型采用特征提取与自动标注策略，与qlib一致。规则表达式如： 'Ref($close, -2)/Ref($close, -1) - 1'，与bigquant的 'shift(close,-2)/shift(close,-1)-1' 相似，主要区别在于qlib函数大写字母开头，特征需以$开头。预计算因子，如amount_*简化了操作。后续计划优化表达式，使其更简洁。

       优化后的平台支持三种量化范式，实现从规则到模型的无缝集成，包括策略回测、模型训练与生成策略。关注模型如何更优抽取与评判因子，以及强化学习框架的整合，以增强策略表现与适应性。

MT4和MT5金字塔Ai量化交易软件区别

       在量化交易智能化的今天，策略不再单一，金字塔Ai量化仓位管理系统独具特色，它融合了四种固定模型（混合、震荡、趋势和一次一单）及自定义模式，让用户享受高效便捷的交易体验。在MT4与MT5版本的对比中，界面是主要的直观差异，MT5以更直观和简洁的交互设计取胜。

       尽管MT4和MT5的交易逻辑基础相同，但在细节上存在差异，主要体现在8个强制更正变量和超过个可自定义参数上。这些变量涉及交易策略的方方面面，如风险控制、下单量和交易条件等，给用户提供了高度的定制性。

       尽管计算机语言差异和表现形式不同，但从用户角度看，实际操作中的差别可能并不显著。MT5的升级和灵活性使其在大型金融机构和国内期货市场更具吸引力，但对大部分个人用户而言，选择哪个平台往往取决于策略的适用性和易用性，而非平台本身。

       杭州汇飞量化科技有限公司作为量化交易软件开发商，致力于提供强大而易用的工具，结合国际交易策略与资金管理系统，通过程序化实现交易自动化，帮助用户实现盈利目标。无论选择MT4还是MT5，关键在于找到适合自己的策略和平台。

AI量化——A股股票选股模板策略

       AI量化在A股股票选股中提供了多种模板策略，其中涉及多头排列回踩均线策略，这一策略通常会根据股票排名分配资金权重，原有的权重分配是基于股票数量的对数分配，如[0., 0., 0., ...]。然而，为了实现更公平的分配，可以改用等权重配置，即context.stock_weights = [1 / stock_count for i in range(0, stock_count)]，这样每只股票将获得相同比例的资金。

       在策略开发中，移动止损功能是常用手段，比如设置在买入后若股票价格下跌%即触发止损。移动止损的实现步骤需根据具体策略定制，这有助于控制风险。策略选项还包括海龟策略，通过多条件进行选股；股票事件驱动策略，关注市场动态和事件影响；双均线策略，结合短期和长期趋势；以及大盘风控功能，确保策略在市场波动中的稳定性。TALIB指标选股策略则依赖技术分析工具，提供更精确的信号。欲了解更多详细策略，可以进一步探索相关模块或文档。