Py FX交易机器人 介绍 Deleveop是一款部署在外汇市场上的交易机器人，它使用不同的短期交易策略，以系统和算法的方式捕获交易机会。 交易策略 波动突破策略 乌龟交易者追随趋势 基于支撑和阻力的简单水平交易

hmm_market_behavior hmm_market_behavior.ipynb-主要研究文件。 hmm_market_behavior_following_btcusd_catalyst.py-使用Catalyst框架的交易策略示例。 quandl_BITFINEX_BTCUSD_final_model.pkl-训练模型。 您可以在本文中阅读更多内容

比特币价格预测 预测价格变化的“潜在源模型的贝叶斯回归”方法的实现。 您可以在了解有关该方法的更多信息。 要求 3.5 3.2 安装 确保已安装所有要求并为此项目（可选）。 然后按照安装说明进行操作： $ git clone https://github.com/stavros0/bitcoin-price-prediction.git $ cd bitcoin-price-prediction $ pip install -e . 用法 使用okcoin.py脚本每隔十秒钟从收集市场数据。 请记住，您至少需要721个数据点，以便 。 $ python okcoin.py 有关如何使用模块的信息，请参见 。 仅用于修补和实验，因此不会在屏幕上显示任何内容。 也就是说，您应该修改我的脚本或改为编写自己的脚本。 无论如何，您都必须使用Python。 执照 该项目根据MIT许可条款获得许可。 有关更多信息，请参见。

redtorch 但知行好事，莫要问前程。 在您下载和使用本项目前,请务必阅读相关协议和注意事项 项目简介 项目是基于Java语言开发的开源量化交易程序开发框架。 项目仓库地址： 提示 如果你看到当前这段话，说明那你正在浏览的是1.0.0版本分支 。 此分支大幅精简了0.3.0版本中的通讯协议，增加了HTTP WebSocket混合RPC模式， 这极大的改善了性能，但是通讯模型理解难度增大; 此外，这个分支修复了大量拼写错误、 优化了Desktop模块的渲染方式、修复了诸多BUG、修改了接入认证方式。 由于改动幅度较大,尚未经过充分测试,请谨慎使用。 Web页面和Python客户端对应的1.0.0分支也已经发布，与0.3.0不兼容。 下一个版本1.1.0计划实现基于Zookeeper的HA，此版本已经提前准备了HaSession模块。 开发语言 Java 项目文档 此项目仅供代码相互学习，

固定 Fixie 是一个 Python FIX 解析库和用于处理 FIX 数据的最终用户工具集合。 工具 独立的可执行工具位于Fixie.Tools模块中。 FixToJson.py 将 FIX 逐行转换为 JSON。 接受来自stdin或单个文件参数的输入（可能是文件名以.gz结尾的 gzip 存档）。 GenerateTagMappings.py 用于基于 CSV 文件（不经常运行）为Fixie/Tags.py生成新内容。 ViewFix.py Pretty 打印一组以行分隔的 FIX 消息，例如来自日志文件（可能是 gzip 存档）。 为了便于人类使用，枚举在其值后显示解释，并且原始 FIX 消息的长度是有限的。 > Fixie/Tools/ViewFix.py data/secdef-test.dat 0: 1128=9|9=667|35=d|49=CME|34

TradingView图表数据提取器 影片教学 如何进行屏幕录制： ： 上面教程中的结果文件： : 发布图表之前，请确保缩放/平移，以便在TradingView上可以看到所需的最早日期。 指标太多或时间分辨率太低都会增加数据点，并可能使空闲服务器超载。 为避免这种情况，请在本地计算机上托管/运行脚本，或者使用较少的指示符多次抓取脚本，然后手动组合CSV。 用法 只需将在TradingView上发布的图表/想法的URL添加到下面的链接。 这不是证券图表的URL，而是用户发布的图表的URL： : url 即对于此图表： : 您将使用： : : 安装 pip3 ins

Twitter股票交易员（NLP情绪分析） （ ， ，（ ， 。 。 描述 此应用程序将基于用于情感分析的自然语言处理（NLP）算法实现股票的纸面交易。 应该注意的是，由于没有公司的其他情况，对公司使用推特React非常不稳定，并且在日内交易之外几乎没有用例。 该软件是按原样提供的，对于您因使用此程序而导致的任何后果，作者概不负责。 他们不对您因使用此程序尝试赚钱而愚蠢造成的损失负责，而不是对公司的财务记录进行尽职调查。 总览 该应用程序包含三个主要部分： 摄取引擎 接收引擎是应用程序的“前端”，可以持续运行，利用Twitter的从重要的股票金融服务获取最新更新，然后再将信息分批

Statistical Arbitrage Algorithmic Trading Insights and Techniques.pdf

股票买卖最佳时机leetcode 配对交易模拟研究 介绍 该项目的问题是查看配对交易的准确性。 它如何使用配对交易的方法带来利润。 通过使用配对交易方法，使用福特和通用汽车调整后收盘价比率，4 年数据图末尾的总利润表明该方法适用于这两种不同的股票。 这两只股票的利润是正的，这种方法似乎是有道理的。 尝试使用不同数量的 k 的利润结果，这决定了在某个时刻是卖出还是买入股票，确定 k 中哪一个的利润最大。 背景 配对交易基本上是使用两种不同的股票进行买卖。 当这两只股票的比率达到比率平均值 + K * SD 时，卖出分子股票（价格将高于买入时的价格）并买入分母股票（价格较低）。 当它超过该比率的平均值时，买入和卖出股票，因为它表明我们买入（拥有）的股票价格上涨，而我们卖出的股票价格下跌。 随着这些步骤的继续，利润将会增加。 实证研究 在 Ford vs GM 中，当 k = 1 时，图中有 18 个开口和 18 个关闭。 每对开平都会带来利润。 随着更多这些货币对加起来总利润，随着时间的推移，会有更多的利润。 这两只是2011年到2014年的真实股票，但是通过这种配对交易方式，已经获利了。

binance_futures_bot 一个简单的以币种交易期货的机器人。 支持这个项目 如果您想支持我的工作，请考虑： 目录 免责声明 该机器人旨在成为概念证明。对于使用此程序所造成的任何损失，开发人员将不承担任何责任。该程序或与之相关的任何内容均不应视为投资建议。了解所涉及的风险，进行自己的研究，仅以您愿意损失的金额进行交易。 交易策略 该机器人交易一种称为的策略。可以对其进行修改以采取自己的策略。 为什么要采用这种策略？ 我选择了该策略作为演示策略。我在浏览交易视图时碰到了它。从表面上看，该策略似乎找到了可以将趋势“确认”的点。通过在交易视图pine编辑器中查看代码，然后在python中重新创建该策略，可以重新实现该策略。可以在bot_functions.py文件的trading_signal（）函数中找到。 Heikin芦之烛 Bot使用Heikin Ashi蜡烛进行蜡烛表示。这