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本文介绍了如何将VSCode内联到看海量化回测系统中，实现AI策略生成、修改、调试、回测的一站式操作。重点讲解了使用RooCode插件的配置步骤，包括获取API密钥、配置Claude和Gemini模型，以及如何通过AI提示词工程将策略思路转化为可执行代码。文章提供了从准备工作到实战演练的完整流程，强调清晰的策略描述对AI生成质量的影响，并展示了从提问到回测的具体案例。最后说明了版本更新情况和内测福
券商官方接口的使用，针对个人账户的股票交易API。接口接入门槛低、文档完善和技术支持好，用户需具备编程基础，详细描述了使用API进行股票交易的过程，包括循环判断价格、下单、处理订单状态等步骤，不同报价类型下单的灵活性和查询订单状态的方法
在股市中，波动性是投资者必须面对的一个重要因素。一个有效的波动性预测模型可以帮助投资者更好地管理风险，优化投资策略。本文将带你了解如何使用Python开发一个基于时间序列分析的股票市场波动性预测模型，并对其进行优化。
股票量化交易的基础知识和工具，强调了券商API接口的重要性，并说明了量化交易需要编程技能、金融知识、数据分析和风险管控能力。获取账户资产和持仓信息的接口，简单程序化交易的实现。通过编程和策略设计，逐步积累和完善自己的量化交易策略
DeepSeek是一个开源的量化交易框架，它利用深度学习技术来预测市场趋势，从而指导交易决策。与传统的量化交易模型相比，DeepSeek能够更好地捕捉市场动态和非线性特征。通过DeepSeek和Python，散户也可以实现自动化交易，从而在金融市场中获得竞争优势。本文只是一个简单的入门教程，自动化交易的世界广阔无垠，等待着你去探索和征服。记住，自动化交易并非万能，它需要不断的学习和实践。希望本文能
通过MiniQMT，散户也能实现自动化盈利，让我们来看看如何通过DeepSeek实战，让每个散户都能在市场中分得一杯羹。MiniQMT是一种面向散户的量化交易工具，它通过算法和数据分析，帮助投资者在股票、期货、外汇等金融市场中实现自动化交易。与传统的手动交易相比，MiniQMT能够快速响应市场变化，减少情绪干扰，提高交易效率。DeepSeek是一款基于人工智能的交易策略引擎，它能够深度挖掘市场数据
务要日日知非，日日改过；一日不知非，即一日安于自是；一日无过可改，即一日无步可进；天下聪明俊秀不少，所以德不加修、业不加广者，只为因循二字，耽搁一生。目录什么是TA-LibSMA指标的计算MACD指标的计算KDJ指标的计算什么是TA-LibTA-Lib（Technical Analysis Library）是python提供的开源技术分析库，自发布以来，已经有20多年的历史，它包含了大约200个技
还在为复杂的金融数据分析而烦恼吗？想不想拥有一个由多个AI专家组成的团队，24小时为你提供交易决策支持？本文将提供一份详尽的部署指南，带你从零开始搭建基于LangChain的多智能体交易分析系统，让AI为你的投资之路赋能。
看海量化客户端V3.1版本重磅更新，深度集成了VSCode编辑器，实现量化策略开发的"一站式"体验。新版本提供完整的VSCode核心功能，包括代码高亮、智能补全、AI辅助编程等，并与客户端无缝联动，支持设置断点、单步调试、变量查看等高级调试功能。系统自动配置Python环境和调试参数，确保开箱即用。该版本目前为内测阶段，用户可通过官方渠道申请体验，享受版本领先和专属社群服务。公
量化炒股的世界博大精深，数学模型只是其中的一部分。希望这篇文章能帮助你入门，更深入地探索量化投资的奥秘。记住，实践是最好的老师，动手试试这些模型，你会有更多收获。下次，咱们再聊聊更高级的模型和策略。
然而，投资者也需要谨慎对待新闻消息，考虑其真实性、可靠性和市场反应的可能性，以避免盲目跟风或受到不准确消息的误导。信息不对称影响：新闻消息可能引发信息不对称的情况，即一些投资者在其他投资者之前获得了重要的信息。这可能导致价格的不均衡和市场不公平，因为那些拥有重要信息的人可能会利用这些信息进行有利的交易。市场情绪影响：新闻消息可以引发市场情绪的波动，特别是对整个市场或特定行业的影响。交易量影响：新闻
前面的文章已经介绍，将短线个股挖掘问题转化为深度学习处理的分类问题，并且已经完成训练，将训练得到的模型保存到本地。本文将记录如何使用Keras加载模型并进行预测的过程。结果预测首先，找到训练模型保存的目录，加载模型：# 加载模型loaded_model = keras.models.load_model('./model/{}'.format(stk_code))然后，读入数据，将数据转化为字典类
摘要：本文详细介绍了如何从零部署langchain-trading-agents开源AI交易框架。教程涵盖环境准备、项目克隆、依赖安装和核心配置（包括Aitrados密钥、OKX模拟交易账户和DeepSeek模型配置），并指导修改示例代码和启动流程。通过该框架，用户可实现多智能体协同分析金融市场数据，为后续开发AI量化交易策略奠定基础。部署过程对初学者友好，强调使用模拟环境确保安全。
本文将深度解读实盘高手“樱花常开123”的精辟分析，为广大散户朋友提供在量化时代下的全新思考和应对策略，帮助你看清现实，找到属于自己的生存法则。它们通过在题材内进行“第一天批量买入，第二天迅速高抛”的操作，人为地制造出剧烈的日内波动和板块间的快速轮动，从而高效地完成收割。对于大多数散户而言，我们不指望通过一篇文章就能让你立刻精通量化，但至少，你应该开始了解和学习，避免在错误的方向上越走越远。因为一
开源框架的优势是灵活可定制，但需自行解决数据源、实盘对接和风控细节，生产环境中建议结合商业数据服务（如Wind、Tushare）提升稳定性。
今天我们来介绍Fama-French三因子模型。什么是Fama-French三因子？Fama French三因子模型是对CAPM模型的一个扩展。CAPM模型认为：（1）证券资产的预期收益和它的市场Beta之间存在一个正向的线性关系，Beta越大，资产的预期收益越大；（2）市场Beta足以解释证券资产的预期收益。Eugene Fama和Kenneth French，两位来自芝加哥大学的教...
API是应用程序编程接口的缩写，它允许不同的软件系统之间进行数据交换和功能调用。在金融领域，API通常用于连接交易平台、数据分析工具和风险管理系统，使得投资者能够通过编程方式实现自动化交易。
传统股价预测依赖时间序列模型（比如ARIMA、LSTM），但股价涨跌从来不是孤立事件。图神经网络（GNN）的厉害之处在于，它能把这些杂乱的关系“画”成一张网——比如把上市公司、供应商、竞争对手甚至推特大V都变成图中的节点，用连边表示他们的关联强度。这时候预测宁德时代的股价，模型不仅看它的历史数据，还会参考特斯拉的动向和比亚迪的动静。：GNN不是来替代传统模型的，而是来告诉我们——“除了K线，世界还
沐曦产品均采用完全自主研发的 GPU IP，拥有完全自主的指令集和架构，配以兼容主流 GPU 生态的完整软件栈（MXMACA®），具备高能效和高通用性的天然优势，能够为客户构建软硬件一体的全面生态解决方案，是“双碳”背景下推动数字经济建设和产业数字化、智能化转型升级的算力基石。其核心优势在于能够自动解析自定义函数并将计算逻辑转化为可在 GPU 上执行的计算图，使开发者无需进行任何 CUDA 相关的
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