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后复权import pandas as pdpd.set_option('expand_frame_repr',False)df = pd.read_csv('.\data\sz300001.csv',encoding='gbk',)df = df[['date','code','open','high','low','close','涨跌幅']]df.sort_values(by=['...
股票质押这事儿，说白了就是股东把股票当抵押品向券商或银行借钱。但借钱不是白借的，得有个底线，股价跌太狠了人家债主也慌啊，这就引出了预警线和平仓线。
搞量化三年，见过太多人在复权数据上翻车。有个客户策略实盘前让我检查，结果发现他用的是未复权数据做均线策略，回测收益虚高了40%！所以真心建议：无论你用哪种方法，至少找专业的人帮你复核一次。我们营业部现在开户就送数据校验服务，有问题随时找我唠嗑。下次准备写《Python处理Level2行情容易踩的5个坑》，想看的评论区扣1，开户客户优先获取哦~
通过以上的设置，你就可以实现电脑和手机之间的数据实时同步了。这不仅仅是一个技术操作，更是一种投资习惯的养成。记得，投资是一场马拉松，而不是短跑，我们需要时刻准备着，抓住每一个机会。如果你还没有开户，或者想要了解更多的投资技巧，随时可以联系我。我们不仅提供专业的开户服务，还有丰富的投资资源和工具，助你在投资的道路上越走越远。最后，别忘了，投资有风险，入市需谨慎。希望这篇文章能帮助你更好地管理你的投资
上周有个客户问我："你们券商API接口申请太麻烦了，有没有更简单的方法获取实时行情？"我当场给他演示了用AKShare抓数据的操作，他眼睛都直了——这玩意儿比券商官方接口快了不止十倍，关键还免费。我自己做量化三年多，从Tushare到Baostock都用过，最后发现AKShare才是真香。它就像量化界的瑞士军刀，股票、期货、基金、外汇数据一应俱全，连小众的港股通持股数据都能抓。
API（Application Programming Interface）是一种软件组件，允许不同程序之间进行交互。在通达信中，通过API接入第三方数据，可以实时获取更多的市场信息。作为一名证券公司开户经理，我深知开户与数据接入的重要性。通过上述几种方法，你可以轻松扩展通达信的行情数据，获得更全面的市场信息。如果你对如何操作还有疑问，或者想要了解更多关于开户的信息，欢迎随时联系我。记住，开户不仅
在这个数字化时代，炒股已经不再是专业人士的专利。随着Python编程语言的普及，越来越多的普通投资者开始尝试使用自动化工具来辅助他们的投资决策。今天，我们将一起探索如何使用Python中的Dash和Plotly库来构建一个交互式的股票数据可视化应用，帮助投资者更好地理解和分析股票市场。
在当今的金融市场中，数据的可视化和分析是至关重要的。Python以其强大的数据处理能力和丰富的库支持，成为了金融分析和自动化交易的首选工具。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Python的Dash和Plotly库来构建一个交互式的股票数据可视化应用，以帮助投资者更好地理解和分析股票市场。
另一方面，异常买入单是在9:24:59.220挂的，离集合竞价结束还有780ms，而对应的买单是在650ms之后才产生，对能拿到实时L2数据做套利的高频程序来说，这个时间似乎有些长了，而且只有一个套利单也比较奇怪，所以也可能是第一种情况。如果是个高频程序操纵低流动的ETF打出开盘跌停的价格，要实现收割必然有后手牌，但从前面的分析来看，特别是在9:25到9:30之间没有新卖单的情况，应该不是量化收割
分析做得再好，开户入金才能真金白银验证。这里悄悄说个行业小秘密：不同券商的数据接口速度和费用差别很大。我们这边用的是顶级交易通道，Python下单延迟能控制在50毫秒内，这对量化交易太重要了。有次帮客户迁移策略，他从普通账户转到我们这里，同样套利策略年化直接提高了2%，就因为成交速度更快。现在他所有账户都开在我这儿，还说早该换券商了。
在金融市场中，股票交易是一个复杂且充满不确定性的过程。为了在这个领域取得成功，投资者需要不断地优化他们的交易策略。近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种机器学习方法，因其在决策过程中的自适应能力而被广泛应用于股票交易策略的优化。本文将介绍如何使用Python实现基于强化学习的股票交易策略，并提供一些最佳实践。
在当今这个数据驱动的时代，自动化炒股已经成为许多投资者和交易者的新宠。深度学习，作为人工智能的一个重要分支，为股票价格预测提供了强大的工具。本文将带你了解如何使用PyTorch Lightning和TensorFlow这两个流行的深度学习框架来构建股票价格预测模型。
在当今快节奏的金融市场中，自动化炒股已成为许多投资者和交易者的首选策略。Python，以其强大的数据处理能力和丰富的库支持，成为了实现这一目标的理想工具。本文将带你深入了解如何使用Python、Dash和Plotly构建一个交互式的股票数据可视化应用，让你的交易决策更加科学和直观。Dash是一个用于构建Web应用的Python框架，它基于Flask、Plotly.js和React.js。Dash的
在当今快节奏的金融市场中，数据可视化成为了投资者和交易员分析市场趋势、做出决策的重要工具。Python作为一种强大的编程语言，结合Plotly Express和Dash库，可以创建交互式的数据可视化界面，帮助我们更直观地理解股票市场动态。本文将带你走进Python自动化炒股的世界，通过一个实战案例，教你如何使用Plotly Express和Dash进行股票数据可视化。
强化学习是一种机器学习方法，它通过与环境的交互来学习如何做出决策。在股票交易的背景下，环境可以是股票市场，而决策则是买入、卖出或持有股票。强化学习的目标是找到一个策略，使得长期收益最大化。
一晃三个多月时间过去了，十一前后股市突然爆火，行情也像过山车一样，笔者在其中靠直觉辗转腾挪，勉强落得个不赔不赚。此事也给我打了一针鸡血，加快了量化交易研究和系统开发进度。
作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai论文链接：Deep learning networks for stock market analysis and prediction摘要作者考虑了两个主要问题：仅使用日内市场数据预测日内股票回报；使用预测的股票收益预测协方差矩阵；数据集数据集由来自韩国 KOSPI 的38种股票组成...
在股市中，投资者常常面临一个问题：如何通过分析大盘指数与个股的相关性来优化自己的投资组合？在统计学中，相关性是指两个变量之间的线性关系程度。在股市中，我们通常用它来衡量大盘指数（如上证指数、深证成指等）与个股价格之间的关联程度。相关系数的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0则表示没有相关性。通过这些方法，你可以更好地理解大盘指数与个股之间的关系，并据此优化你的投资组
本系列将打造一套数字货币量化交易系统，将数字货币历史行情数据整合进去，从而能够支持数字货币交易策略的回测。
很多人第一次听说"同花顺接口"这个词可能会有点懵。简单来说，它就是同花顺这个炒股软件对外开放的一个数据通道。就像你家的水管连接着自来水厂一样，这个接口连接着同花顺的海量金融数据库。我做证券开户这么多年，经常遇到一些想做量化交易或者自己开发炒股工具的朋友。他们最头疼的就是数据来源问题——行情数据、财务数据、资金流向数据...这些要是自己一个个去收集，那得累死。而同花顺接口正好解决了这个痛点。
这篇开始正式介绍我开发的量化交易系统，量化交易的第一步就是获取历史数据，用于后续的数据处理、训练以及回测。
现在很多国内用户用不了tradingview，原因很多，不赘述。其中一个原因是数据源使用了国外数据源。实际上，只要建立自己的实时行情数据库进行实时更新，加上自己做一个简单web服务，同时将所有日志、品种信息、警报等等，全部换成本地web服务、或国内web云服务，就不存在问题了。我做了一个本地实现版的，现在一直在实际使用操作（期货/期权/股票等等都可以一样使用）。该版本是以python搭建web构架
本文详细介绍了如何利用通达信条件预警和QMT量化软件搭建自动化交易系统。通过设置通达信的条件预警功能并导出选股信号，再使用Python编写的量化程序对接QMT交易端，实现从信号生成到自动下单的全流程。文章包含具体操作步骤、关键代码片段以及运行效果展示，帮助用户利用熟悉的通达信指标公式构建个性化量化策略，显著提升交易效率。特别强调了该方案可结合通达信的L2数据优势，打造低成本的自控量化系统。适合想尝
转载需注明出处：http://blog.csdn.net/minimicall，http://cloudtrade.top/指标（Indicator）由三大关键组件组成：1. 实现你指标的类2. 在ACAlgorithm基类中的Helper方法，用于简化对你指标实现的调用。3. 测试方法用于测试指标的表现。为了实现一个指标，上述所有组件需要实现。下面的教程会带你浏览这些
国债逆回购的风险程度，约等于你担心银行存款不兑付。真正该焦虑的不是安全性，而是怎么抓住高息时点，让闲钱多生点小钱。毕竟现在这年头，年化3%的无风险收益，已经算不错的"躺赚"了。
通过筹码峰的变化，我们可以判断主力资金的动向。搭建一个量化模型，可以帮助我们更准确地捕捉主力资金的动向，从而做出更明智的投资决策。以上就是如何用筹码峰变化判断主力动向的量化模型搭建方法。希望这篇文章能帮助你更好地理解筹码峰，并将其应用到你的投资决策中。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。让我们一起在股市中寻找更多的投资机会！
我们向六个领先的大语言模型（LLM）各提供了 1 万美元，让它们在真实市场中自主交易，仅使用数值型市场数据输入和统一的提示词/框架。初步结果表明，这些模型在风险偏好、仓位管理和持仓时间等行为上存在显著差异，并且对提示词的微小改动极为敏感。
15%止盈没问题，但别死磕这个数。牛市可贪心点，熊市多囤筹码，震荡市见好就收。关键是找到适合自己的策略，然后——执行到底别纠结。（完）排版建议：知乎风格可适当加粗关键句，用“---”分隔段落，代码块用灰色背景突出。
今天试着以量化投资的角度，对两者进行一下使用体验分享，是否有必要本地部署deepseek？如何借助这些优秀的模型构建自己的量化交易策略，希望对大家有所帮助。
卡15:00、躲节假日、别追涨杀跌、留点灵活资金。行情来了，手上有粮心里才不慌。
在金融市场中，套期保值是一种重要的风险管理工具，它可以帮助投资者减少价格波动带来的不确定性。本文将探讨如何利用量化模型进行套期保值，并评估其效果。我们将从套期保值的基本概念入手，逐步深入到量化模型的应用和效果评估。
量化交易止损策略有具体操作、常见方法和实用技巧。掌握这些策略，可有效控制风险，让交易安全性更高，收益更稳定。
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