程序化交易系列研究之六：R-Breaker模型后续测试及优化.pdf

# easyquant 基于 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader) 和 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation) 的量化交易框架 事件引擎借鉴 交易:支持华泰、佣金宝、银河以及雪球模拟盘 行情:支持新浪免费实时行情，集思路分级基金以及 leverfun 的免费十档行情 ### 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[公众号二维码](https://gitee.com/shidenggui/assets/raw/master/uPic/mp-qr.png)直接打开图片。 ### 关于行情 默认使用的是 sina 的免费全市场行情，1s 推送一次 可自定义使用的行情来源或者使用 easyquotation的 lf免费十档行情 和 集思路的分级基金行情 具体可参见 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation) ### 关于交易 具体可参见 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader) ### 使用 #### 准备交易账户 在 ht.json 或 yjb.json 或 yh.json 或 xq.json 中填入你的账户相关信息 [如何填写相关信息](https://github.com/shidenggui/easytrader) #### 快速开始 python test.py ### 策略编写 策略用 Python 编写后置于 strategies 文件夹下 格式可参考其中的 Demo #### Hello World # 引入策略模板 from easyquant import StrategyTemplate # 定义策略类 class Strategy(StrategyTemplate): name = 'Hello World' # 定义策略名字 # 策略函数，收到行情推送后会自动调用 def strategy(self, event): """:param event event.data 为所有股票行情的字典，结构如下 {'162411': {'ask1': '0.493', 'ask1_volume': '75500', 'ask2': '0.494', 'ask2_volume': '7699281', 'ask3': '0.495', 'ask3_volume': '2262666', 'ask4': '0.496', 'ask4_volume': '1579300', 'ask5': '0.497', 'ask5_volume': '901600', 'bid1': '0.492', 'bid1_volume': '10765200', 'bid2': '0.491', 'bid2_volume': '9031600', 'bid3': '0.490', 'bid3_volume': '16784100', 'bid4': '0.489', 'bid4_volume': '10049000', 'bid5': '0.488', 'bid5_volume': '3572800', 'buy': '0.492', 'close': '0.499', 'high': '0.494', 'low': '0.489', 'name': '华宝油气', 'now': '0.493', 'open': '0.490', 'sell': '0.493', 'turnover': '420004912', 'volume'

量化交易策略—利用量化分析技术创造盈利交易程序的电子文档资料供大家学习参考，文件名：量化交易策略—利用量化分析技术创造盈利交易程序.pdf

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一、策略说明 策略指标：MACD策略 投资标的：国债期货T2006 初始资金：100000 开始日期：2020-01-14 运行天数：31 累计收益率：24.35% 策略逻辑： 采用10分种K线，通过MACD策略，如果macd出现金叉（柱状由绿变红），为多仓入场信号，进行平空仓与开多仓操作; 如果macd出现死叉（柱状由红变绿），为空仓入场信号，进行平多仓与开空仓操作。   二、基本面 国债期货跌幅扩大，10年期主力合约跌0.38%，5年期主力合约跌0.17%。 三、策略品种行情走势及操作信号 操作信号：今日（2020.2.14）13：39发出买入信号。14：19发出卖出信号。 操作明细：

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华泰证券人工智能选股系列研报，从2017年6月一直到2019年6月，合计22篇。 1人工智能选股框架及经典算法简介，2人工智能选股之广义线性模型，3人工智能选股之支持向量机模型，4人工智能选股之朴素贝叶斯模型，5人工智能选股之随机森林模型，6人工智能选股之Boosting模型，7人工智能选股之Python实战，8人工智能选股之全连接神经网络，9人工智能选股之循环神经网络模型，10宏观周期指标应用于随机森林选股，11人工智能选股之stacking集成学习，12人工智能选股之特征选择，13人工智能选股之损失函数的改进，14对抗过拟合：从时序交叉验证谈起，15人工智能选股之卷积神经网络，16再论时序交叉验证对抗过拟合，17人工智能选股之数据标注方法实证，18机器学习选股模型的调仓频率实证，19偶然中的必然：重采样技术检验过拟合，20必然中的偶然：机器学习中的随机数，21基于遗传规划的选股因子挖掘，22基于CSCV框架的回测过拟合概率。

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