python有没有简单的遗传算法库？ 自己做了一个交易策略，想要要遗传算法来优化策略参数，但是没有找到现成可行的python库，DEAP太复杂了，看了两天还是一头雾水，请问有更好的办法吗？ 用 Python 实现你的量化交易策略 - Crossin的编程教室 - OSCHINA Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。量化交易，就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程… Python玩转股票数据以及简单交易策略_百度文库 Python 玩转股票数据以及简单交易策略 前面的文档《Python 获取股票历史数据并分析》详细说明如何获取股票数据，并进行了简单的分布分析。今 天我们将详细讲解如何玩转历史数据，基础数据来源于《Python 获取股票历史数据并分析》。
海龟策略，是最简单，也是最经典的量化投资策略。 不过这个是早期基于日线的低频率的交易策略，目前面对的是都是基于5分钟分时，甚至tick等中高频交易，实盘方面已经略有不足。 请大家关注TOP极宽量化公众号，大量原创Python量化技术资料和课件、案例源码。 这里做了单品种期货网格交易策略实现。 首先按照过去的n条k线计算出简单评价价SMA基准线，然后按照标准差STD，算出最高线和最低线，然后在之间定出一组通道区间。 当bar.close在通道中时候，下个bar打到上轨开多单，打到下轨空单。
这是一篇从实战出发，面向 0 基础学员的 Python 爬虫入门教程，只要耐心读完本文，30 分钟即可学会编写简单的 Python 爬虫。 本篇 Python 爬虫教程主要讲解了解网页、使用 requests 库抓取网 很多人写ctp都是为了自动交易。费好大劲，ctp接口写好了，该往策略方面靠了。都要有应对措施。但个人也不排除有这样的需求。公司或个人有以下想法时，简单的程序化软件就无法满足要求了：1.不想交年费或手续费给某些服务商；2.不想策略泄密；3.策略多，同时做的品种或周期多，对组合、风控 MindGo 是同花顺旗下的量化投资平台，免费提供高质全面的量化交易数据、极速便携的量化回测体验、极度仿真的模拟交易环境及开放的宽客交流社区，一起开启AI时代，让量化投资变得更简单! NodeQuant：一个基于Node.js的开源量化交易平台 NodeQuant的愿景 让Node.js社区轻巧地开发和部署量化金融交易程序，成为一个简单、高效、可依赖的量化交易平台：NodeQuant开发文档 NodeQuant如何支持量化交易 一个账号 —— 多策略，支持一个账号多个策略的量化产品模式 一个策略 —— 多合约，支持套利
利用简单易用的Python，构建自己的交易品种和策略，在云端进行策略回测（利用历史数据测试结果）。能够筛选出最优的交易策略。 虽然通联做了 YCQuant量化交易平台是为量化爱好者（宽客）量身打造的云平台，我们为您提供精准的回测功能、高速实盘交易接口、易用的API文档、由易入难的策略库，便于您快速实现、使用自己的量化交易策略。 阅读《量化交易之路:用Python做股票量化分析》，建议读者有一定的编程基础。 作者简介 阿布，曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司。有近10年的互联网金融技术从业经验。现作为自由职业者，从事个人量化交易及量化交易的培训 低频多空策略 依托价格数据的日频; truststrategyapi; C06策略 c06tb套利交易策; 股指期货分钟-策略 实现股指期货; WG 一种简单的网格策略源码; C08 策略源码; 99策略代码 99个Python 目前，转债的对冲交易仅占美国转债交易的25%，大部分的可转债交易都在处理纯多策略基金的交易。 投资者结构的转变也深刻了改变了美国可转债市场的格局，而且这种转变是多方面的，包括市场流动性，市场杠杆情况以及估值体系等等。 这篇文章主要介绍如何使用Python对一些简单的交易策略进行回测，对这块比较感兴趣的初学者可以看一看。文章主要分为以下几个部分： 1.获取证券数据 2.编写交易逻辑 3.模拟
在这篇文章中，我想向您介绍我自己甄选有利可图的算法交易策略的方法。我们今天的目标是详细了解如何找到、评估和筛选这样的系统。我将解释个人偏好和策略表现对于评价策略的好坏具有同样的重要性，随后我将说明如何筛选和客观地评估自己的交易策略，并最终将其用于回溯测试。 大陆期货快期网上交易客户端v2-期货版(支持ctp主席、ctp机构&灾备站点） 大陆期货快期（q7）软件是一套致力于期货投资者简单、方便、快捷实现期货交易的专业下单软件，其独特的界面设计、便捷的操作方式、先进的技术架构将带给您前所未有的交易体验，是您期货投资的交易利器。 2.1 一个完整的策略需要做的事情. 选择策略的运行信息： 选择运行区间和初始资金. 选择回测频率. 选择股票池. 编写策略的逻辑. 获取股票行情、基本面数据. 选择哪些股票、以及交易时间. 分析结果. 策略指标分析. 2.2 策略初始设置介绍. 基础设置：指定回测的 现在量化交易玩的最烂的方式就是用python写策略，然后进行回测，为什么这样做？因为门槛低，c++不会，python简单呀，如果你连python也不会，其实也不是问题，各种开发平台能够帮你解决。