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Python量化交易——投资组合的评价和可视化(下):使用mplfinance生成专业的投资回测数据可视化仪表盘【源码+详解】

详细地讲解如何使用matplotlib生成一张专业的量化投资回测结果数据可视化仪表盘,完整而又主次分明地展示投资回测结果的所有关键信息。

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#python#matplotlib#量化投资 +2
Python学习笔记——Numpy数组的移动滑窗,使用as_strided实现

Python学习笔记——Numpy数组的移动滑窗,使用as_strided实现`Numpy`中移动滑窗的实现为何需要移动滑窗`Numpy`中的移动滑窗移动滑窗的`as_strided`实现方法关于`as_strided`函数的详细解析使用`as_strided`函数的危险之处Numpy中移动滑窗的实现为何需要移动滑窗在量化投资分析过程中,对历史数据进行分析是一个必不可少的步骤。滑窗在历史数据分析中

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#python#numpy
基于Excel的神经网络工具箱(之二)——前向传播及后向传播的算法VBA代码实现

基于Excel的神经网络工具箱(之二)——前向传播及后向传播算法的实现神经网络数据结构前向传播算法单层感知器的感知结果计算感知器结果的前向传播后向传播算法的实现梯度的计算输出层的梯度计算中间层的梯度计算梯度从后往前的传播设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图

#矩阵#算法#神经网络 +1
基于Excel的神经网络工具箱(开篇)——ANN Toolbox使用介绍

花了不少时间在Excel中开发了一个基于VBA的神经网络工具箱ANN Toolbox,与Matlab中的神经网络工具箱类似,提供了比较灵活的创建小规模神经网络的能力,并且提供了几种常用的训练算法和数据导入/处理模块,使得这个工具箱有了一定的实用性,借助Excel平易近人的特点,ANNtoolbox可以用于演示、教学等场景。ANN Toolbox的Github链接在这里:关于工具箱的源码解析,在..

#机器学习
Python量化交易——股票择时到底能否赚钱?技术指标大比拼——DMA指标

简要介绍了DMA技术指标的定义和使用方法,利用qteasy内置的DMA交易策略,在433支股票上进行了回测,与其他的技术指标进行横向对比,得出指标的有效性和适用性

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#python#量化交易
python量化交易——金融数据管理最佳实践——使用qteasy管理本地数据源

介绍qteasy模块中定义的金融数据表的基本结构,为继续了解所有的数据表打下基础

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#python#金融
Python量化交易——股票择时到底能否赚钱?技术指标大比拼——ADX指标

介绍ADX择时指标,并且使用一套统一的评价方法评测该指标的赚钱效应,并与其他32个技术指标进行横向比较

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#python#量化交易
Python量化交易——股票择时到底能否赚钱?技术指标大比拼——APO指标

介绍APO择时指标,并且使用一套统一的评价方法评测该指标的赚钱效应,并与其他32个技术指标进行横向比较

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#人工智能#python#量化交易
Python量化交易——股票择时到底能否赚钱?技术指标大比拼——MACD指标

简要介绍了MACD技术指标的定义,然后利用qteasy对一个基于MACD指标的择时交易策略,在433支股票上进行了标准化回测分析,给出横向评价结果

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#python#量化交易
python量化交易——金融数据管理最佳实践——qteasy创建本地数据源

做量化研究,如何避免从网上拉取数据的几大痛点?1、数据格式不统一,2、可用数据有限,3、下载成本高,4、连接不稳定?使用qteasy提供的一站式解决方案,一次性免费解决所有问题

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#python#金融#php
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