【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！推荐主附图/选股指标源码分享

       一. 指标简介：

       二. 主图指标源码

       MA5:MA(C,量化量化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，源码p源用于量化分析股票。推荐指标包括移动平均线、量化量化MACD、源码p源股价波动判断、推荐换手率分析等，通过设置条件筛选出具有投资潜力的股票。使用时根据具体市场情况和策略进行调整。注意：指标的有效性需结合市场情况综合判断，不应单一依赖。

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。超赢pos收银系统源码若“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。

论文源码实战轻量化MobileSAM，分割一切大模型出现，模型缩小倍，速度提高倍

       MobileSAM是年发布的一款轻量化分割模型，对前代SAM模型进行了优化，模型体积减小倍，运行速度提升倍，同时保持了良好的分割性能。MobileSAM的使用方式与SAM兼容，几乎无缝对接，唯一的调整是在模型加载时需稍作修改。

       在环境配置方面，网上买溯源码燕窝牌子创建专属环境并激活，安装Pytorch，实现代码测试。

       网页版使用中，直接在网页界面进行分割操作，展示了一些分割效果。

       提供了Predictor方法示例，包括点模式、单点与多点分割，以及前景和背景通过方框得到掩码的实现。此外，SamAutomaticMaskGenerator方法用于一键全景分割。

       关于模型转换和推理，讲解了将SAM模型转换为ONNX格式，包括量化ONNX模型的使用方法。在ONNX推理中，输入签名与SamPredictor.predict不同，需要特别注意输入格式。

       总结部分指出，MobileSAM在体积与速度上的显著提升，以及与SAM相当的分割效果，对于视觉大模型在移动端的应用具有重要价值。

       附赠MobileSAM相关资源，包括代码、源码病毒卡通图片论文、预训练模型及使用示例，供需要的开发者交流研究。

       欢迎关注公众号@AI算法与电子竞赛，获取资源。

       无限可能，少年们，加油！

VNPY官方发布VNTrader，VNPY性能大幅提升，python的便捷,C++性能加持， 期货CTP接口Python和PyQT框架

       VNTrader，由VNPY官方推出，基于MIT开源协议的国内期货量化交易开源软件。无需付费，任何机构和个人均可免费下载使用。

       VNTrader客户端开源代码，支持国内家期货公司的CTP接入，兼容股指期货、期权及商品期货的程序化交易和量化交易仿真回测。

       VNPY3.0开源地址提供，量化交易首选CTP，CTP程序化交易开源项目推荐VNPY。结合C++底层仿真技术，免费软件java源码大全VNPY3.0成为程序化交易的强大工具。

       Python的便捷性和C++的高性能完美结合，VNPY3.0面向国内商品期货、股指期货实现CTP接口，实现“精简、高性能、精细化回测、功能强大、入门更容易”的特点。

       基于CTP接口的开源性，VNPY3.1是针对商品期货CTP接口的GUI窗口程序，支持多个Python策略组成策略池，具备回测、多周期量化交易功能。

       强强联合，VNPY与VirtualAPI、Gucps合作，未来VNTrader将集成更多功能。VNPY性能再次升级，全新架构，Python的便捷加上C++性能加持，性能提升%以上。最新版本命名为VNTrader，属于VNPY官方发布的重点全新架构产品。

       VNPY项目源代码在gitee.com/vnpypro/vnpy开源，提供C++代码和Python全部开源。这是性能提升显著的大版本更新。

       欲了解更多，访问VNPY官方网站，或查看VNPY知乎视频zhihu.com/org/vnpy/zvid...。

硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。

       所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。

       我们逐一解析常见指标：

       1. 移动平均（Moving Average）

       2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）

       3. 动量（Momentum）

       4. 变化率（Rate of Change）

       5. 均幅指标（Average True Range）

       6. 布林线（Bollinger Bands）

       7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）

       8. 随机振荡器（%K线）

       9. 随机振荡器（%D线）

       . 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）

       . 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）

       . MACD（Moving Average Convergence Divergence）

       . 梅斯线（High-Low Trend Reversal）

       . 涡旋指标（Vortex Indicator）

       . KST振荡器（KST Oscillator）

       . 相对强度指标（Relative Strength Index）

       . 真实强度指标（True Strength Index）

       . 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）

       . 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）

       . 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）

       . 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）

       . 强力指数指标（Force Index）

       . 简易波动指标（Ease of Movement）

       . 顺势指标（Directional Movement Index）

       . 估波指标（Estimation Oscillator）

       . 肯特纳通道（Keltner Channel）

       . 终极指标（Ultimate Oscillator）

       . 唐奇安通道指标（Donchian Channel）

       深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

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。以下是一个具体示例，展示了如何构建一个智能量化系统指标源码，以实现自动化交易策略。

       这个指标源码首先通过MA（移动平均）函数计算不同周期的移动平均线，包括日、日、日、日和日的移动平均线。这些平均线被视为价格趋势的重要指示器，帮助交易者识别市场方向。MA5、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。

TFlite 源码分析(一) 转换与量化

       TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架，其主要目的是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。它由两部分构成：模型转换工具和模型推理引擎。

       TFLite 的核心组成部分是转换（Converter）和解析（interpreter）。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型，并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理，在端侧设备上进行计算。

       转换部分，主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型，如是否为 float、int8 或 uint8。优化和转换过程主要通过 Toco 完成，包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。

       在导入模型时，`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点，并检查所有算子是否支持，同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的量化公式，通常针对 UINT8（范围为 0-）或 INT8（范围为 -~）。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现，确保输入输出节点的最大最小值存在。

       输出模型时，根据指定的输出格式（如 TensorFlow 或 TFLite）进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。

       量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数，这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数，该函数基于模板类模板实现。

       TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法，实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。