REST API 简介 火币为用户提供了一套全新的API,可以帮用户快速接入火币PRO站及HADAX站的交易系统,实现程序化交易. 访问地址 适用站点 适用功能 适用交易对 https://api.huobipro.com/market 火币PRO 行情 所有Pro站交易中的交易对 https://api.huobipro.com/v1 火币PRO 交易 同上 https://api.hadax.com/market HADAX hadax.com 行情 所有HADAX站交易中的交易对 http

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Over the last seven years more than 200 quantitative finance articles have been written by members of the QuantStart team, prominent quant finance academics, researchers and industry professionals. 在过去七年中,QuantStart一共发表了200多篇量化金融文章,这些文章的作者包括QS团队成员.优秀

零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

3. 量化交易策略 * 输入数据 - 只取最原始可靠的,如 * date * open * high * low * close * volume * 输出数据 - 根据数理统计取权重,把 o, h, l, c 四价合一,如 * w_price_ = o * ? + h * ? + l * ? + c * ? * w_price_ma_ = (w_price[0] * ? + ...) / ? * 数据比率 - 只用比率不用市价 * w_rate_[i] = w_price_[i] / w_pr

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,

题目描述 applepi 训练了一个可以自动在股票市场进行量化交易的模型.通常来说,applepi 写出的模型,你懂得,就好比一架印钞机.不过为了谨慎起见,applepi还是想先检查一下模型的效果.applpie 收集了“塞帕思股份(surpass)”在最近的连续 N 天内的价格.在每一天中,他可以做如下事情之一: 1. 睡(把)觉(妹). 2. 以当天的价格作为成交价买入 1 股“塞帕思”的股票. 3. 以当天的价格作为成交价卖出 1 股“塞帕思”的股票. 最初 applepi 不持有该股票.

http://www.newsmth.NET/nForum/#!article/Python/128763 最近程序化交易很热,量化也是我很感兴趣的一块. 国内量化交易的平台有几家,我个人比较喜欢用的是JoinQuant,里面有篇干货贴分享给大家,希望对各位有帮助.       =========================== 量化交易策略 ===========================   价值投资 成长股内在价值投资:http://www.joinquant.com/post/

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一.摘要 为什么需要量化交易? 量化交易是做什么? 量化交易的价值何在? 做量化交易需要什么? 聚宽是什么? 零基础如何快速入门量化交易? 自测与自学 二.量化交易比传统交易强多少? 它能让你的交易效率提高百倍,量化交易之于传统交易方法,如同大型收割机之于锄头镰刀,机枪大炮之于刀剑棍棒.    也就是是说,传统交易方法是这样的 而量化交易是这样的: 在金融最为发达的美国,量化交易已大行其道,占据了70%以上的股市成交量.可以说量化交易是未来的趋势.当然,只言片语不能解释清楚,接下来,我们具体地介

摘要 策略编写的基本框架及其实现 回测的含义及其实现 初步学习解决代码错误 周期循环的开始时间 自测与自学 通过前文对量化交易有了一个基本认识之后,我们开始学习做量化交易.毕竟就像学游泳,有些东西讲是讲不懂,做过就会懂. 由于本教程是基于聚宽量化交易平台(www.joinquant.com),所以为了后续的学习,最好去注册一个聚宽量化交易平台的账号. 一.策略编写的基本框架及其实现 1.从一个非常简单的交易策略开始 先看一个非常简单的交易策略: 每天买100股的平安银行. 为了让这个策略能让计算

参见: <zw量化交易·实盘操作·系列培训班> http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102w0q5.html

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量化交易-外汇交易-MetaTrader5 外汇有充足的流动性, 7*24, 交易成本低,多空双向,外加杠杆,无人能控盘,有模拟盘,相当适合做量化交易练习积累经验. 第一,全球最大最公平的市场.外汇市场平均日交易量1.9兆美金,相当于期货市场的4倍,美股市场的30倍,令其成为全球最大.同时也是流通性最高的市场.庞大的市场容量,使得投资者有足够的盈利空间.外汇交易流通量非常的大,基本上是没有任何人或者机构能够操纵市场的. 第二,交易时间长,二十四小时可交易.外汇市场24小时开放,不像股市,只在上午

什么是量化交易 量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式.量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可以持续的.稳定且高于平均收益的超额回报. 量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场,之后迅速发展和普及,尤其是在期货交易市场,程序化逐渐成为主流.有数据显示,国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%,而国内则刚刚起步.手工交易中交易

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作为一名老股民,我对金融市场一直都保持长期的关注. 最近我大量接触量化交易相关的一切,发现市场力量还是蛮强大的,6年前的很多设想现在已经彻底变成现实,不得不承认市场从来不会等任何人.想好就要马上行动,机会从来不会等任何人. 从模型的角度考虑,对冲基金的出现可以说是最靠谱的,但是事实证明他的经营要求也是最高的.他最大的难度在于如何选择产品,可以形成对冲的关系.这其实对于各种金融产品都需要了解,甚至是灵敏的嗅觉才能形成. 人工智能的出现自然会更大程度上解放人脑,但是这需要过程,人类可以被替代到什么程

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量化交易中VWAP/TWAP算法的基本原理和简单源码实现(C++和python) 原文地址:http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/72830003 .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .embody_b{ margin:0 ; padding:10px 0; } .embody .embody_t,.embo