家用电器行业周报：21Q2小家电及厨电获基金增持，中报临近关注业绩催化行情.pdf

通达信行情软件KD预警导入即可使用

上期所的ctp行情接收的c++代码，最新版本，行情订阅接收后并保存。下载后更改一下地址，还有账号和密码就可以了，亲自测试过可以正常运行的。 使用ctp版本：看穿式监管生产版本(版本号:v6.3.19_P1_20200106 15:21:32)

上期技术公司国内期货CTP穿透式二代行情api _6.3.15_demo VS2010版本2019.11.15更新源代码，注意看运行说明，注意修改设置simnow仿真账号和密码，本例子代码是win32版本的CTP库，注意，压缩包是WinRAR 64位软件压缩的，如果用WinRAR 32位软件会解压不了，请用WinRAR 64位解压软件。

Swift5 + Charts 股票行情图

20210725-国泰君安-钢铁行业：钢价持续震荡反弹，年内第二波行情起舞.pdf

1 项目背景 A股市场散户较多，这类人缺乏专业投资知识并且情绪极易被大盘涨跌所左右，因而我国的牛市总是阶段性的疯牛，而很难走出持续性的慢牛。这也让不少投资在熊市赚到的钱全亏在牛市里。因此，在投资过程中具备一定的风险管理意识是很重要的。而期权赋予了持有人具有强保护力的权利，正是绝佳的金融风险管理产品。基于此，本项目将构建股票加期权的投资组合，使用真实的市场数据，回测其七月份牛市环境下的盈利能力，并探究其在大跌的几个交易日里的避险价值。 2 数据探索 数据探索的关键环节包括： （1）获取数据 在进行金融量化分析过程中从外部获取的数据往往是不干净的，需要进行数据预处理（获取、整理、加工和清洗），通常数据预处理过程会占用较多的时间，只有处理好后干净的数据再进行数据分析才是高效可靠的。本项目使用到的数据集包括上证50ETF（510050.sh）和沪深300ETF（510300.sh，沪市）期权合约对应标的价格、华夏上证50ETF期权历史数据和期权价格数据； （2）数据预处理 数据预处理是从数据中检测、纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。数据预处理的目的是让数据适应模型，匹配模型的需求； （3）特征工程 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征来实现； （4）数据可视化分析 通过Python matplotlib绘制可视化图形对数据进行直观分析； （5）建模 测试模型并预测出结果。

20210722-东方证券-汽车与零部件行业：主要汽车公司中报前瞻：预计下半年优质整车和零部件均将迎补库行情.pdf

经过调试，成功接收股票，基金，期货数据，有详细注解的源代码。 不足：成交明细还没弄清楚。

20210722-国盛证券-有色金属行业：终端高景气带动EV金属行情，供需发力支撑铜铝价格走强.pdf