模型选择和训练:选择合适的模型(如线性回归、逻辑回归、随机森林、神经网络等)并对其进行训练。模型评估和优化:使用各种评估指标(如准确率、ROC曲线等)对模型的性能进行评估,并根据评估结果调整模型参数以优化性能。策略实现:将训练好的模型转化为可以执行的交易策略,例如当某个条件满足时买入股票,否...
一、选择合适的量化交易平台 接口和API稳定性:确保交易平台提供的API稳定可靠,能顺利执行交易指令。市场数据质量:选择提供准确实时市场数据的平台,这是制定交易策略的基础。执行速度和延迟:对于追求高频交易的用户,低延迟的执行速度尤为重要。二、搭建Python开发环境 使用虚拟环境搭建Python开发环境,确保项...
基础知识:首先,你需要了解量化交易的基本概念,包括趋势性交易、市场中性交易和高频交易等类型,以及量化交易的历史背景和常用工具。vn.py作为一个强大的量化交易平台,其优势和安装环境配置也是入门时需要掌握的内容。Python数据包应用:在量化交易中,常用的Python数据包如NumPy、Matplotlib、Pandas等,为构建...
系统中的N值仓位管理法与技术指标平均真实波幅(ATR)密切相关,用以计算合适的买入单位,确保资产波动不超过账户总资金的1%。海龟交易法则在趋势明显的行情中表现良好,但在震荡市场中的效果欠佳。本文通过Python实现代理,将海龟交易法则应用于沪深300指数,并可视化了唐奇安通道与买卖信号。简化版的交易规则...
接下来,将分享QMT量化平台的行情函数:(一) 设置定时器(ContextInfo.run_time(funcName,period,startTime))实现:设置定时器执行指定函数 参数:funcName回调函数名称,period执行周期,startTime开始时间 示例:ContextInfo.run_time('funcName', '1min', '2023-01-01')(二) 创建板块(create_...