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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
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假设我们现在有策略A，在股票a的历史数据上进行回测后，发现能够取得稳定收益。但是我们有很长时间要等待股票a达到买入条件后，才能进行买入。这是对时间成本的严重浪费。
策略A可以在股票a上获得良好的收益，但是可能无法在股票b，c……上取得良好表现。
我们可以尝试做这样的改进：在股票a，b，c……的历史数据上分别进行策略回测，找到一个能够稳定收益策略B，来避免时间成本浪费的问题。但是这样仍然存在问题，在等待股票a出现买点的时候，股票b，c……的买点可能也没有出现。因此对所有股票依次做单独的策略回测，不足以验证策略的优劣。
鉴于以上问题，我们在验证策略时，需要对多只甚至全部的股票同时进行回测。本文基于
2022-02-20 22:41:19
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更好的帮助自己炒股（亏钱-。-）
2021-01-28更新一波
目前正在运行重构项目代码，目录结构可能与下面描述某些出入，后期会慢慢更新修改，感谢大家的关注与支持。
datahub /数据采集部分
fund /基金相关的分析部分
trader /交易部分
本人业余投机者（韭菜）一枚，码农自学量化交易，把经历写成代码推送到github。代码和策略会一直保持更新.
补充：
fund / fund_share_update.py上交所，深交所基金场内基金份额监控
fund / fund_share_monitor.py
2022-02-20 17:06:00
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python量化交易：quantOS_金融终端使用指南、下载地址及安装疑难解答-附件资源
2022-01-23 16:59:32
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沪深股票除权除息、配股增发全量数据，包括：除权除息、股本变化、增发新股、配送股上市、非流通股上市等事件
，截止2016年12月31日。
2022-01-20 15:51:19
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本文将探索新的策略回测程序，主要是为了尝试不同的技术指标在backtrader平台上的应用，为后续复杂策略的实现做准备。
本文将实现的策略是，当股票放量突破布林线中轨时进行买入，当股票收盘价低于短期均线时卖出。
买入条件中，放量突破布林线中轨具体指的是，当日股票开盘价在布林线中轨下方，收盘价在布林线中轨上方，当日成交量为10日以来的最高量。卖出条件中，短期均线选取为5日线。回测初始资金100000元，单笔操作单位1000股，佣金千分之一，回测时间自2018年1月1日至2020年3月20日。
策略核心代码还是位于策略类的init方法中：
def __init__(self):
2022-01-13 16:18:49
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Python股票量化投资课程——该资源需搭配下载part1-part3全部
2022-01-12 14:07:34
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Python股票量化投资课程——该资源需搭配下载part1-part6全部
2022-01-12 14:07:30
950MB
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