-X-QUANT- X-QUANT是大商所旗下大连飞创公司开发的程序化交易平台,他以java为开发语言,是一款为投资团队和专业投资者研发的量化交易平台
2022-03-28 14:56:13 12KB
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ctp 期货 程序化交易软件 QT 实盘 虚拟盘 策略自定义
2022-03-04 19:37:26 22.45MB CTP 期货 上期
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因文件压缩包过大,分为两个分卷。包含项目源码带注释,运行安装库,CTP开发相关文档,华西期货的CTP测试平台地址和测试帐号。 量化服务计划之C++高效策略研发平台(单合约日内版本): 经过老师的同意,我们将这套C++高效策略研发平台分享给大家,不收取任何费用,旨在通过华西期货,为程序化交易者提供从交易通道到先进交易平台的优质服务。机构客户,大客户享受的顾问服务,我们中小投资者,甚至学生,爱好者也能享有!谁说未来我们不能成为未来的西蒙斯?我及我的团队将作为你们的后援支持,为你成功而共同成长。 此程序支持单合约日内版本,使用者可以体验用C++编写日内交易策略,并且可以进行历史回测和模拟盘交易,注意你需要获取CTP模拟盘的账号的密码。如果你要进行实盘测试或交易,请选择华西期货,我也将为你带来机构客户一样的尊贵服务。
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文件密码:12345687 某香港大神的程序化交易干货分享: 1. 如何分解某个指标? 2. 如何利用标准化指标使参数自适应? 3. 如何利用价格维度而不是时间维度来排除市场噪音? 4. 如何围绕一个成本中枢来寻找不同形态结构? 5. 如何构造双自适应通道 6. 常见的资金管理模型本质 PS:本文更多的是分享大神思路,而非死板的做空交易代码编写,文章引导你思考,思考这样做的方法有何意义。
2022-02-21 09:08:49 11.1MB 投资 交易 程序化交易 量化交易
程序化交易系列研究之六:R-Breaker模型后续测试及优化.pdf
2021-12-20 22:47:55 561KB 量化交易
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1)抓取框架由python编写,简单易用:可批量将tushare数据抓取到本地数据库中,用于量化交易算法分析,避免大量精力消耗在数据准备上。 2)框架下载后即可使用:包含股票、基金日线行情、证券信息、交易日历等接口抓取代码,框架会自动按照设置的日期段将数据落地到本地数据库。 3)免除tushare各种数据接口调用和数据行数限制:适配各个数据接口的抓取限制,实现批量抓取任意日期长度的历史数据。 4)框架简单易用易于扩展:架构清晰简洁,小白也很容易上手,可快速扩展数据接口。 5)使用前先申请tushare账号,获取token填入constant.proToken 。 6)原创不易,启用且珍惜,如有疑问,站内联系。
2021-11-22 22:02:46 4.98MB 量化交易 tushare 程序化交易 python
要确保路径正确,否则快捷方式无效 要通过快捷方式启动才能使行情数据与程序在相同的文件夹,否则MT4会自动在C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\MetaQuotes下面创建数据文件夹,那就麻烦大了(MQL4,history等各种数据,包括子目录要移到数据文件夹).
2021-11-14 18:12:10 15.86MB MT4 CTP 国内期货
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基于同花顺的PYTHON程序化交易DEMO,可以A股下单 只支持买入买入买入(其余可以自行编写脚本,方法相同)!!! 本python脚本支持的交易软件: 1、同花顺通用版电脑客户端+银河账户(其他券商使用方法类似,没有测试过。) 2、双子星新一代行情交易终端-中国银河证券 测试版本:客户端内核版本5.58.91.121 功能: 1、模拟键盘鼠标操作,自动买入某只股票 2、定时买入,失败重试直到成功
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程序化交易系统的帮助文件,适合于程序化交易爱好者
2021-11-02 20:03:15 19.15MB 程序化交易 量化交易
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易交易者 进行自动的程序化股票交易 支持跟踪joinquant , ricequant的模拟交易 支持跟踪雪球组合调仓 支持通用的同花顺客户端模拟操作 实现自动登录 支持通过webserver远程操作客户端 支持命令行调用,方便其他语言适应 基于Python3.6,Win。注:Linux仅支持雪球 微信群以及公众号 欢迎大家扫码关注公众号“食灯鬼”,一起交流。进群可通过菜单加我好友,备注量化。 若二维码因Github网络无法打开,请点击打开图片。 作者 easytrader :copyright: ,根据许可证发行。 博客 ·微博·Twitter 相关 支持券商 海通网上交易系统独立委托 华泰客户端(专业交易Ⅱ) 国金客户端(全能行证券交易终端PC版) 其他券商通用同花顺客户端(需要手动登陆) 模拟交易 雪球组合@ () 使用文档 作者其他作品
2021-10-29 21:20:06 74KB Python
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