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【期货量化进阶】期货量化交易策略强化学习应用(Python量化)

强化学习是机器学习的一个重要分支,通过智能体与环境的交互来学习最优策略。在量化交易中,强化学习可以自动学习交易策略,适应市场变化。本文将介绍如何将强化学习应用于期货量化交易策略。:本文仅供学习交流使用,不构成任何投资建议。期货交易有风险,入市需谨慎。

#python#开发语言#github +1
【期货量化进阶】TqSdk异步编程与多策略并行(Python协程实战)

TqSdk异步编程摘要:本文介绍了天勤量化(TqSdk)的异步编程功能,重点阐述了其在多策略并行运行中的优势。内容涵盖异步编程基础概念(协程、async/await)、TqSdk异步接口使用方法,以及实际应用案例,包括多品种行情监控、双均线策略与突破策略并行执行、网格交易实现等。通过异步编程,TqSdk可在单线程内高效运行多个策略任务,共享网络连接,降低资源消耗,提升交易系统性能。文中提供了完整的

#python#java#开发语言 +2
【期货量化实战】微信推送交易信号:企业微信机器人实现(TqSdk完整方案)

本文介绍了如何将企业微信机器人集成到天勤量化(TqSdk)策略中实现交易信号实时推送。主要内容包括:企业微信机器人创建与Webhook配置;封装消息推送类支持文本、Markdown等多种格式;与TqSdk策略集成实现交易信号自动推送。该方法无需服务器,配置简单,可确保交易信号第一时间送达手机,适合个人量化交易者使用。文章提供了完整的代码示例,包括双均线策略的信号推送实现,帮助用户快速搭建自己的交易

#数据库#python#开发语言 +1
到底了