量化策略的评价指标收益曲线年化收益单利/复利夏普比率年化收益/最大回测Alpha主动投资能力Beta 风险系数风险单只股票仓位

TDengine 3.0 引入了 information_schema 和 performance_schema 两个临时表，这意味着之前很多能 SHOW 处理的信息必须通过 SQL 查询了，同时也使得查询更加方便。如果不会使用，就不能就抱怨 TDengine 坑多了。以下就是整理的运维中常用的 SQL。

在上一章节《策略回测》中采用轮询的方式对整个股票池进行了回测。虽然功能已经实现，但是效率确实不高。而且生成的结果也不方便统计。本次在上一章的基础上进行修改，实现两方面的改进：创建子表根据股票代码创建子表，因为之前已经有类似的表名称，可以借用一部分。导出表名和标签，并构建建表语句。导入建表语句函数简介多进程/线程处理结果写入TDengine程序主体MACD交易策略回测程序说明该程序用于进行MACD交

MA 均线时最基本的技术指标，也是最简单，最不常用的（通常使用EMA、SMA）。以下用两种不同的计算方法和两种不同的画图方法进行展示和说明。MA 均线指标公式。

以下内容总结了之前章节涉及到的 Python 知识点，看过之前的章节同学，就不用打开了。

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本次简单介绍 MACD 最常用的用法：金叉和死叉。金叉和死叉是MACD指标中的两个重要信号。金叉是指 MACD 快线（DIF）上穿慢线（DEA）的情况。死叉则是指 MACD 快线下穿慢线的情况。理论上，金叉代表看涨信号，而死叉则代表看跌信号。如果用程序实现就比较简单，就是两个变量的大小变换。macd_line从结果来看，胜率还不错。

在之前的文章中用 Python 直接计算的 MA 均线，但面对 EMA 我认怂了。这次直接使用 Pandas 库的函数，便捷又省事。并且用 Pandas 直接对之前 MA 均线进行改写。我一直同意：I would rather be vaguely right than precisely wrong.

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