【股票软件】通达信(缠论量化版)缠论大师红竹版.zip
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MATLAB金融算法分析实战:基于机器学习的股票量化分析PPT
2021-07-07 22:08:55 16.54MB MATLAB 股票 量化 金融算法
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本实验实现的是利用LSTM (长短期记忆神经网络) 进行股票预测,通过本次实验,你将了解股票预测的方法、股票预测的数据集处理技巧、LSTM模型搭建以及训练过程等等,除此之外,你还将看到Paddlepaddle框架实现深度学习的一个十分清晰的结构流程,加深你对Paddlepaddle的了解。
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QEPM.偏学术界的作者撰写的关于量化股票组合投资的系统教程。尤其是前几章概述部分写得非常精彩、易懂、准确。把该领域的各个方面高屋建瓴地串讲了一遍。后面部分的章节似乎略有些学术了,但也值得一读。由于其较高的可读性,适于初学者学习。
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DevilYuan股票量化系统 简介 DevilYuan股票量化系统由python编写,支持python3.4+,有如下功能: 可视化(基于PyQT的界面) 多线程事件引擎 四大功能 股票数据 选股 策略回测 实盘交易 历史数据均免费来自于网络 Wind免费个人接口 TuShare 实盘微信提醒及交互 一键挂机 全自动交易 模拟交易,支持9个模拟账号 实盘和回测共用同一策略代码 实盘策略编写模板 选股策略编写模板 自动下载历史数据到MongoDB数据库 股票代码表 交易日数据 个股,指数和ETF历史日线数据 个股和ETF历史分笔数据 集成基本的统计功能 实盘单账户多策略 运行后的界面 image 运行前的准备 支持的操作系统:Windows 7/8/10 安装Anaconda,python3.4+ 64位版本 安装MongoDB,并将MongoDB配置为系统服务 由于个股历史分笔数据比较大,建议配备1T以上的硬盘 MogonDB客户端 实盘交易现在支持的是银河证券,请安装对应的PC客户端 银河证券的客户端需要做如下配置,不然会导致下单时价格出错以及客户端超时锁定 系统设置 > 界面设置: 界面不操作超时时间设为 0 系统设置 > 交易设置: 默认买入价格/买入数量/卖出价格/卖出数量 都设置为 空 同时客户端不能最小化也不能处于精简模式 安装Wind个人免费Python接口 (可选) 若不安装Wind接口,股票代码表,交易日数据和历史日线数据将使用TuShare接口。TuShare这一块的数据更新速度比较慢。并且Wind的复权因子数据比较准确,建议安装Wind。但Wind的接口对数据流量有限制。 到Server酱注册一个SCKEY,这样实盘时的信号可以铃声通知 (可选) 安装Vistual Studio社区版,并勾选Python插件 (可选) 本项目是用VS2017开发的。你可以选择是用VS2017,或者用其他IDE 需要安装的Python包 tushare pymongo qdarkstyle pytesseract pywinauto talib,请到这儿安装对应的whl版本 aiohttp pyqrcode mpl_finance pip install https://github.com/matplotlib/mpl_finance/archive/master.zip pypng VS调试时报异常的包,不调试时不会报错,可选安装 datrie crypto gunicorn 运行 python DyMainWindow.py 运行后的步骤 配置DeviYuan系统 下载历史数据 写一个实盘策略
2021-03-08 18:04:57 1.76MB DevilYuan 股票量化系统 Python
MACD称为异同移动平均线,是从双指数移动平均线发展而来的,由快的指数移动平均线(EMA12)减去慢的指数移动平均线(EMA26)得到快线DIF,再用2×(快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA)得到MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本相同,即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势,但阅读起来更方便。当MACD从负数转向正数,是买的信号。当MACD从正数转向负数,是卖的信号。当MACD以大角度变化,表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开,代表了一个市场大趋势的转变。
2020-01-09 03:06:10 4KB MACD指标 策略源码 python 量化投资
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