近期主要做了两项工作：1.我根据大家的使用反馈，将当前系统进行了完善。感谢提供反馈的朋友们，系统在大家共同的建议下将会越来越完善和易用。2.同时我为数据下载模块添加了一个重要功能——数据补充。

使用miniQMT实现版面数据获取。

目前网上没有iceemdan的python版本代码，本篇中将该方法予以补全。另外vmd分解使用的vmdpy工具包在分解奇数数量的信号时，其分解结果的数据长度会缩短1，对于此bug，在本文的代码中也予以修复。

使用miniQMT进行实时行情获取的教程

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。

XtTrade是XtQuant中专门用于交易的模块。系统设置接口:用于创建API实例、注册回调、启动交易线程等基础功能操作接口:提供下单、撤单、订阅等交易操作功能查询接口:用于查询账户资产、持仓、委托、成交等信息回调接口:用于接收交易推送信息创建API实例并注册回调启动交易线程并建立连接订阅账户信息进行交易操作(下单、撤单等)接收交易推送信息程序结束时取消订阅并断开连接。

本篇是该系列的第三篇，建议在阅读本篇文章之前先看前两篇文章。Mr.括号：神经网络15分钟入门！足够通俗易懂了吧Mr.括号：神经网络15分钟入门！——反向传播到底是怎么传播的？在本文中将使用python实现之前描述的两层神经网络，并完成所提出的“象限分类”的问题。需要注意的是，虽然标题叫做神经网络15分钟入门，但是到这篇文章，对于没接触过python的同学，15分钟怕是不太够。好在p...

看海量化交易系统正式开源！

今天开始，我将一步步记录后续做量化交易的实现过程，既是对纷繁的思路的归纳梳理，也是为推动这项一个人的赚钱大业增加一些鞭策激励。读者朋友们如果有好的想法欢迎一起讨论~

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。