A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等 强烈推荐大家去看看sklearn库的文档，地址：[ ] 2021-2-6 出现紧急问题，重新发布 12-3 股票消息面分析 给出一个基于nlp情感分析的消息面分析算法。从新浪财经上获取新闻个股预测情况，使用jieba进行切词和使用snownlp进行情感分析，进行回测。 11-27 修正机器学习算法/DecisionTree.py RandomForest.py 上面的逻辑错误。 11-25 visualization/mlpredict-line.py echarts+tushar

回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易，最终生成最终结果，通过查看结果的策略收益，年化收益，最大回测等用以评估交易策略的可行性。这篇文章主要介绍了用Python徒手撸一个股票回测框架,需要的朋友可以参考下

对Barra数据进行回测 在本笔记本中，我们对2003-2005年的Barra数据进行了相当现实的回测。

升级1.1.4.1 1、对图像展示做了更新升级； 2、更新了保存模板功能； 3、对场内的部分数据问题做了升级；

升级1.1.3.1 1、更新了回测模板保存功能； 2、对成本模块做了升级； 3、微调了算法；

升级1.1.2.1 1、修复了下跌买入的一处汉字提示错误； 2、加入不复权提示； 3、更新tab顺序； 简介：网格回测工具是一款用来回测网格历史数据的软件，看是否匹配自己的预测和结果，对自己决策做出辅助。

全新发布 简介：网格回测工具是一款用来回测网格历史数据的软件，看是否匹配自己的预测和结果，对自己决策做出辅助。 本软件是一款高效的网格数据回测工具，可以对5,10,30,60,1日等多种模式做回测。同时支持成本计算，并可以同长期持有模式进行比对，数据准确，高效稳定。 “网格回测工具”具有以下优点： 1、支持采集5分钟,10分钟,30分钟,60分钟,1日的多种数据； 2、支持多种参数设定，匹配市面上多种流行模式； 3、支持设置各种成本； 4、支持按照条目，保存回测模板； 5、支持网格回测数据，全动态图表展示； 6、支持每条操作记录同步记录； 7、支持win2000以上的所有平台，包括winxp,win2003,vista,win7,win10,win11等等； 8、软件是编译内核，运行速度快捷，永久升级。

VaR（风险价值）的一些方法及其回测方法

什么是量化回测，简单定义： 用量化策略对过去指定时间段进行模拟交易，从而得到收益以及净值变化情况等统计数据。 量化回测起到为量化策略进入实盘交易提供一定的依据的作用， 只是判断量化策略好坏的第一个门槛。

用C ++编写的高性能回测引擎，用于评估限于单个交易对（例如BTC / USD）的交易策略并找到其最佳超参数。 该软件使您可以完全控制进行回测的每个位。 根据麻省理工学院许可。 交易者回测用C ++编写的高性能回测引擎，用于评估限于单个交易对（例如BTC / USD）的交易策略并找到其最佳超参数。 根据麻省理工学院许可。 依赖项：协议缓冲区，GFlags，Google测试，Bazel。 数据分析工具：Python3，Jupyter，matplotlib，NumPy，Pandas。 建议使用Visual Studio Code进行代码编辑。 免责声明：此处表达的所有观点均属于我自己，请勿表达我的员工的观点或观点