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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

引言:邢不行的系列帖子“量化小讲堂”,通过实际案例教初学者使用python进行量化投资,了解行业研究方向,希望能对大家有帮助如果要说哪个技术指标知道的人最多,那估计非MACD莫属了。因为不管你是炒A股、美股,期货期权还是炒币,任何行情软件中它都会默认出现在第一个位置。就好像是全世界通用的一样。那这个指标真的对投资有很大的帮助吗?我之前有篇文章就对此进行了验证。听说MACD是技术指标之王?我们
1筹码分布含义筹码分布指标的含义也很好理解。如果把上市公司发行的股票理解成筹码,发行一股股票就代表一份筹码,发行100万股股票就代表100万份筹码。你以什么价格买入该股票,就会标记为你持有的筹码是什么价格。2 筹码分布介绍假设某股票中,有300位股东以5元买入,共持有15万股。10元位置股东人数为200人,持有2万股。以此类推,各成本价上持有的股数对应了该价格上指标的长度。指标越长代表越多的人是以

通过上述分析,我们可以得到一些结论:保有现金流十分重要!在回撤阶段空仓,可以在上涨阶段为你赢得巨大利益(听着像废话),空仓是一种智慧,不上杠杆也是一种智慧;若在回撤时带有杠杆,则越回撤,杠杆需要越大,否则在价格回归时,不能回本。在回撤期间中途减杠杆、停止策略就是对不起回撤期间的忍耐。我们也可以看到,动态杠杆涉及到的内容是十分精细的,里面有很多值得研究的东西。04阿基米德动态杠杆我们通过从数学模型中

Google Gemini的深度研究功能是目前使用下来,所有ai里面最好用的,结果质量最好的投资研究工具,逐一对600家公司提问,让他以巴菲特视角生成一份投资研究报告,每家生成一份10000-15000字的投资分析报告,包括商业模式、护城河分析、财务概况、估值判断、投资结论。茅X:白酒之王,品牌护城河几乎不可逾越,定价权极强,ROE长期30%以上,现金流充沛,唯一隐忧是估值长期偏高,适合耐心等待合

而如果连这一步它也会了,那接下来真正值得害怕的,可能就不是AI比我聪明,而是它比我更早看穿:绝大多数系统最后的失败,不是因为不够努力,而是因为从一开始,就奖励错了东西。如果哪一天,AI也开始认真回答这个问题,那我和它真正的差别,可能就只剩最后一点了,它会不会像我一样,在优化到一半的时候,突然停下来,怀疑自己整个目标函数是不是设错了。量化交易也是一样,同样的数据,同样的框架,同样的算力,不同的人做出

但是注意,SOLO Coder的上下文理解能力偏弱,更适合帮代码debug或结构代码上下文,如果一定要用SOLO Coder,建议先输入/spec,然后输入你的想法,这个更像Kiro的spec coding,会逐步生成需求、计划和执行步骤,待你确认后再生成相关代码,同上面SOLO Builder的用法,最后要加一句“先只写 spec,不要写实现”,这样就能对生成的结果更有把握。最重要的一点是,它的

1筹码分布含义筹码分布指标的含义也很好理解。如果把上市公司发行的股票理解成筹码,发行一股股票就代表一份筹码,发行100万股股票就代表100万份筹码。你以什么价格买入该股票,就会标记为你持有的筹码是什么价格。2 筹码分布介绍假设某股票中,有300位股东以5元买入,共持有15万股。10元位置股东人数为200人,持有2万股。以此类推,各成本价上持有的股数对应了该价格上指标的长度。指标越长代表越多的人是以

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