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量化交易平台-算法-交易策略


以下是一个更完整的交易策略流程图相关内容:

交易策略 - 流程图

趋势分析

  1. 趋势识别

    • 自动识别下跌曲线及跨度:通过对历史价格数据的分析,运用技术分析工具(如移动平均线、趋势线等),确定下跌趋势的起始点和持续时间跨度。当价格连续下跌且穿过特定的移动平均线组合或低于预设的趋势线时,判定为下跌趋势开始。记录下跌曲线起始和结束的时间点,以此计算跨度。
    • 识别最低买点和最高卖点(下跌趋势中):在下跌趋势中,观察价格波动,当出现特定的反转信号(如 K 线形态中的锤子线、早晨之星等)且成交量出现异常放大或缩小等特征时,结合技术指标(如相对强弱指标 RSI 进入超卖区域等),确定最低买点。最高卖点则...

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量化交易平台-功能地图


数据获取(data)、 可视化(plot)、 选股(stock)和 量化回测(backtest)四个模块

时间跨度

1日 三日 五日 十日

一周 一月 一季度 半年 一年 3年

盯盘

分钟级别获取已购买股票池中的价格变化,
时时计算收益,
达到收益预期自动通知(语音-邮件-微信),需要卖出操作

交易日历

选股

共有功能

功能:

策略开发与回测、

实时数据获取与分析、

风险管理工具、

交易执行接口、

可视化分析面板,

用户友好的界面

价格走势

成交量

三天的价格变化

解决问题:

如何找到明天能够上涨的股票?

涨停板股票 数据特征

参考产品功能

登录功能

  • 密码登录
  • 短信登录
  • 快捷...

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个人量化


QMT(Quantitative Market Trading)量化是一种使用数学模型和统计分析来指导投资决策的方法。它结合了数据分析、算法交易和风险管理,通常涉及以下几个步骤:

  1. 数据收集:获取历史市场数据、财务报表、经济指标等。

  2. 数据清洗与处理:去除噪声和缺失值,转换数据格式,以便分析。

  3. 策略开发:使用数学模型和算法来识别交易机会,可能包括趋势跟踪、套利、市场中性等策略。

  4. 回测:在历史数据上测试策略的表现,以评估其有效性。

  5. 执行与监控:实施策略并实时监控其表现,根据市场变化进行调整。

QMT量化的优势在于能够处理大量数据,减少情绪干扰,并提供更系统的决策依据。如...

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数据分析-股票数据


长期跟踪股票相关的数据,分析完善预测模型的参数

模型挖掘

股票推荐

预测

模拟买卖 计算收益

股票获利模型

信息采集

上海-行情

深圳-行情

雪球-行情

获取数据 API

AKShare的文档

Adata

pythonstock

baostock

Tushare官网

github-tushare

vnpy开源量化交易平台开发框架

vnpy_tushare-github

vn-py-gitee

easytrader

easyquotation

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证券宝

萝卜投研

财联社

仓位在线

巨潮资讯网

Alltick

深证信数据服务平台-行情中心

股票数据存储

存储股票数据的...

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AICDA能做什么?


  1. 项目简介:介绍项目的名称、背景和宗旨,以及项目的整体目标和愿景。

  2. 功能特点:列举项目具体的功能和特点,例如:

  3. 提供了哪些核心功能?
  4. 是否支持多种操作系统或平台?
  5. 是否有相关的 API 或插件系统?
  6. 是否提供了可扩展的功能或定制化选项?

  7. 技术架构:描述项目的技术架构和设计理念,包括但不限于:

  8. 使用了哪些编程语言和框架?
  9. 是否采用了特定的设计模式或架构风格?
  10. 是否有数据库或其他存储系统的需求?

  11. 使用示例:给出一些简单的使用示例或者代码片段,演示项目的基本用法和语法。

  12. 社区参与:介绍如何参与到项目中来,包括但不限于:

  13. 如何提交 bug 报告或功能建议?
  14. 是否有相关...

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ONE-版本规划-演进路线-TodoList


V0.0.1

  • 股票价格预测功能
  • 盯盘功能
  • 通知功能
  • 统计功能

TodoList

  • 持续提高股价预测准确率
  • 模型计算时间缩短
  • 修复前端页面不能显示 -后端服务连接数据-页面不能展示预测数据
  • 开发库数据无法自动同步到生产库,导致生产环境一直没有数据

各模块RoadMap

采集模块-数据源

预测模块

后端接口模块

前端页面模块

自动化运维模块

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