接收市场实时行情,自动下单交易,并生成交易日志。 重要: 1、使用本程序最好主观与量化结合。 2、最好在有确定趋势的前提下开启本软件。 3、智能程序能够自主交易,但是最好还是有人值守。 4、第一笔出现亏损,退出程序,停止当日交易。第一笔盈利可以继续运行,直到出现第一笔亏损,退出交易程序,结束交易。 5、震荡市赚钱很难,就是神仙也没有办法,因此不是参与市场的时机,禁止启动本程序,发财还是要靠机遇。 6、智能软件并非万能,开发者已竭尽全力提供优秀作品,但未来诸事确实不能未卜先知,市场有风险,阁下需慎之又慎。 期货真相: 大型趋势性行情可遇不可求,因此耐得住寂寞,能够忍受市场漫长的震荡出清,也是一种能力。对于资金量较小的散户,三五几月的震荡盘整便可以使资金耗尽,淘汰出局,成为亏损的大多数中的普通一员。因此,绝大多数时候保持观望,空仓持币等待机会来临,是小资金必须的生存战略。 当然,还有一种长线持仓策略,更需要极好的心态去扛住亏损。 期货大法: 第一种日内短线策略,便是基于本策略程序的交易方法,获取超短小额收益,积少成多,集腋成裘。可以规避市场大动荡带来的不确定性。
2023-11-05 17:50:49 3MB 量化研究 数据分析
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量化投资策略源码模型量化策略代码量化选股 量化择时量化资产配置财务指标选股研究系列成长股选股模型多因子选股模型事件驱动策略系列选股因子研究系列分析师荐股能力评定与跟踪利用分析师盈利预测数据挖掘投资机会度量市场“恐惧与贪婪”的量化择时指标量化择时——度量市场“恐惧与贪婪”的量化择时指标通过产业资本增减持数据构建的量化择时指标风格轮动模型行业基本面预测模型行业轮动模型
2023-02-22 22:38:07 39.03MB 量化投资 策略 预测模型 选股研究
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Excel量化策略模拟 根据优选算法,每日对所有股票数据进行监控和选择; 可以根据"买入日期"列判断是否当日选出股票; 可以对股票进行评测 通过AI预测对未来五日走势进行判断 后端采用VBA通过API获取数据并创建前台分析链接
2022-06-02 14:01:07 121KB ExcelVBA
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matlab 策略代码 依赖关系 Python = 3.8 PyTorch = 1.5 张量板 麻木的 操作系统 简历2 PIL 球体 日志记录 训练 我在单个 NVIDIA RTX 2080Ti GPU 上训练和测试了模型。 训练策略与论文相同。 命令 # x4 python train.py --upscaling_factor 4 # x8 python train.py --upscaling_factor 8 # x16 python train.py --upscaling_factor 16 测试 # x4 python test.py --upscaling_factor 4 --model weights/X4/model_192600_iter.pth # x8 python test.py --upscaling_factor 8 --model weights/X8/model_177200_iter.pth # x16 python test.py --upscaling_factor 16 --model weights/X16/model_192600_i
2022-04-28 18:10:42 4.72MB 系统开源
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股市常见99量化策略源码-聚宽平台
2022-02-25 09:09:58 296KB 股票量化
量化策略研究之三》:基于工业企业财务数据和分析师预期的行业轮动模型.pdf
2022-02-23 13:03:23 1.23MB 分析 研究 证券
量化策略系列研究报告之二:布局加速,再创记录,北向资金2021年盘点.pdf
2022-01-17 14:04:23 1.17MB 行业
量化策略专题研究:量化视角的市场策略分析及ETF工具实践.pdf
2022-01-17 14:04:23 1.33MB 行业
机器学习(股票) 量化策略源码,本策略选取了七个特征变量组成了滑动窗口长度为15天的训练集,随后训练了一个二分类(上涨/下跌)的支持向量机模型. 若没有仓位则在每个星期一的时候输入标的股票近15个交易日的特征变量进行预测,并在预测结果为上涨的时候购买标的. 若已经持有仓位则在盈利大于10%的时候止盈,在星期五损失大于2%的时候止损. 特征变量为:1.收盘价/均值2.现量/均量3.最高价/均价4.最低价/均价5.现量6.区间收益率7.区间标准差
2022-01-10 14:59:12 3KB 股票量化策略
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量化策略源码 Init_StockALL_Sp.py —— 【数据采集】利用tushare接口将日线行情存储到本地数据库。 DC.py —— 【数据预处理】将本地存储的日基础行情整合成一份训练集。 SVM.py —— 【SVM建模】对个股用SVM进行建模,训练和预测。 Model_Evaluate.py —— 【模型评估】通过回测+推进式建模的方式对模型进行评估,主要计算查准率Precision,查全率Recall,F1分值,并存入结果表。 Portfolio.py —— 【仓位管理】基于马科维茨投资组合
2022-01-08 14:28:41 56KB 最化
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