1.qlib熟练使用后如何进阶？tests和examples
2.tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的量化量化金融量化分析入门级教程（附python源码）
3.量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口
4.量化回测终极指南，以backtrader为例
5.通达信量化擒龙先手！框架框架主附图/选股指标源码分享
6.TFlite 源码分析(一) 转换与量化

qlib熟练使用后如何进阶？tests和examples

       智能量化平台的基础框架，qlib，量化量化为金融量化提供了定制的框架框架数据库，因子表达式，源码源码apue源码下载策略集，量化量化回测系统，框架框架以及高频交易支持。源码源码

       qlib的量化量化高级功能包括在线任务，高频投资，框架框架以及财务数据库。源码源码它的量化量化架构融合了AI技术，提供了强化学习支持，框架框架这在交易领域具有显著优势。源码源码

       测试用例是学习qlib框架的绝佳起点。这些用例集成了从源代码根目录的“tests”目录，用于演示如何读取沪深股票的收盘价，分析收益率等。强化学习在代码中隐含，虽然文档中未明确提及，但测试用例中清晰可见，强化学习与交易的多轮博弈和总体最优策略高度契合。

       通过运行测试用例，可以深入掌握qlib的代码细节，从而提高智能量化能力。

       qlib的“examples”提供了丰富的示例代码，覆盖了前沿的模型，为学习者提供了实战参考。

       进阶qlib，不仅要深入研究测试用例，还要理解示例代码中的qqplus框架源码mini前沿模型。这样可以提升量化策略的设计和实现能力。

       个人成长感悟方面，看到寒门贵子通过高考改变命运的故事，让人深受感动和启发。这些故事提醒我们，教育是通往成功的重要途径，但关键在于如何运用所学，不仅追求高学历，更要培养软技能和硬技能。

       软技能包括阅读习惯、写作能力和演讲能力，这些技能有助于构建认知体系，通过写作倒逼输入，建立与外界的有效连接。硬技能则包括编程、销售等专业技能，以及将一件事做好的能力，如趋势判断力和高效执行力。

       认知层面的提升对于个人成长至关重要，这不仅包括对经济、科技趋势的理解，还要求有全局视野和战略思维。与有见识的人建立社群圈子，通过价值交换获得成长，是成功的关键。

       总结而言，进阶qlib需深入学习测试用例和示例代码。同时，个人成长不仅关注教育成就，更重要的是软硬技能的全面提升，以及对环境变化的应用加源码下载敏锐洞察力。在不断学习和实践中建立认知体系，培养高效执行力，与志同道合者合作，是实现阶层跃升和自我突破的关键。

tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程（附python源码）

       安装平台是一个相对简单的过程，因为tushare、米筐和akshare这些平台不需要使用pip install来安装（米筐除外，但不是必需操作）。首先，需要注册账户，尤其是对于学生群体，按照流程申请免费试用资格和一定积分。然后，打开编译器，比如使用anaconda的jupyter。

       基本操作中，导入tushare和米筐时，通常使用ts和rq作为别名，这会影响到之后代码的缩写。例如，使用tushare获取数据的方法可以是这样的：

       df = pro.monthly(ts_code='.SZ', start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')

       这里，ts_code是要分析的股票代码，start_date和end_date是查询的开始和结束日期，fields参数指定需要获取的数据。tushare和米筐对数据查询有详细的说明和解释。

       数据处理是初学者需要重点关注的部分。使用pandas进行数据的保存和处理，是这篇文章的主要内容。推荐查找pandas的详细教程，可以参考官方英文教程或中文翻译版教程，这些教程提供了丰富的成功案例展示源码学习资源。

       在处理数据时，可以使用pandas进行各种操作，如数据存储、读取、筛选、排序和数据合并。例如，存储数据到csv文件的代码为：

       df.to_csv("名字.csv",encoding='utf_8_sig')

       从csv文件读取数据的代码为：

       pd.read_csv("名字.csv")

       在数据处理中，可以筛选特定条件下的数据，如选择大于岁的人的代码为：

       above_ = df[df["Age"] > ]

       同时，可以对数据进行排序、筛选、重命名、删除列或创建新列等操作。合并数据时，可以使用`pd.concat`或`pd.merge`函数，根据数据的结构和需要合并的特定标识符来实现。

       这篇文章的目的是通过提供pandas数据处理的典型案例，帮助读者更好地理解和使用tushare平台。对于在校学生来说，tushare提供的免费试用和积分系统是宝贵的资源。在使用过程中遇到问题，可以在评论区留言或分享项目难题，以便进一步讨论和提供解决方案。

       再次感谢tushare对大学生的支持和提供的资源。如果觉得文章内容对您有帮助，欢迎点赞以示支持。让我们在金融量化分析的道路上共同成长。

量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口

       我们之前对vnpy_ctastrategy相关回测源码进行了解析：

       回首凡尘不做仙：VNPY源码分析1-vnpy_ctastrategy-运行回测

       回首凡尘不做仙：VNPY源码分析2-vnpy_ctastrategy-撮合成交

       回首凡尘不做仙：VNPY源码分析3-vnpy_ctastrategy-计算策略统计指标

       相关历史数据可以通过各类数据服务的适配器接口（datafeed）下载，目前vn.py支持以下接口：

       然而，上述接口需要注册或付费才能获取数据。合成升级游戏源码

       为了帮助初学者更好地理解和学习量化交易以及vn.py框架，我开发了基于efinance数据接口的vn.py的datafeed。

       开源地址为：github.com/hgy/vnpy...

       编译安装：

       下载源代码后，解压并在cmd中运行：

       dist目录下vnpy_efinance-x.x.x-py3-none-any.whl包

       使用：

       安装完成后，在vn.py框架的trader目录中的setting.py中进行配置：

       注意：此处只需配置datafeed.name，username和password无需配置。

       配置完成后，可以通过以下示例进行调用：

       同时，这里分享一个efinance数据下载及入库方法：

       然而，efinance在获取分钟级别数据方面并不友好。对于需要获取分钟级别数据的初学者来说，我们可以使用天勤免费版的数据接口：

       回首凡尘不做仙：量化交易-数据获取-vnpy_tqsdk免费版

量化回测终极指南，以backtrader为例

       这篇文章提供了一个深入的量化回测指南，尤其以backtrader为例，旨在帮助那些寻求在量化交易领域取得成功的人。

       backtrader是一个开源的回测框架，其源代码可在GitHub上获取，进行深入学习。首要步骤是准备行情数据，无论是付费还是免费资源，这将对后续步骤产生影响，但在此处我们暂且不讨论。

       对于初学者，如果你的目标是学习回测框架的编写，可以直接从GitHub下载源码进行实践。回测的主要目的是检验和优化交易策略，backtrader因其知名度而广受关注，网络上有许多相关教程。

       然而，作者强烈建议避免使用现有的回测框架，因为它们往往功能受限，无法提供基本的交易功能，导致测试结果不准确。除非你的策略简单，否则这些框架可能无法提供有用的数据。为了获得精确有效的结果，你可能需要从零开始自己编写框架，或者借助少数成熟量化基金内部的专属工具。

       接下来，作者通过实例解释了为什么选择一个强大的回测框架至关重要。例如，一个好的框架应能支持用户在任何可行的价格点下单，无论历史K线走势如何。此外，作者列举了几个场景，展示了现有框架在处理交易策略中的局限性，如订单执行、跳空等情况，这些都揭示了现有工具的不足。

       最后，作者指出，回测的微小误差可能对最终结果产生重大影响，而现有的回测框架往往无法准确模拟交易细节，导致策略测试结果偏差。尽管有人可能觉得自己有能力自建框架，但在数据处理阶段，仍可能遇到各种挑战，这表明完全掌握量化回测并非易事。

通达信量化擒龙先手！主附图/选股指标源码分享

       通达信量化擒龙先手！主附图/选股指标源码分享

       一. 指标简介：

       二. 主图指标源码

       MA5:MA(C,5);

       MA:MA(C,);

       MA:MA(C,);

       MA:MA(C,);

       DIF1:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

       DEA1:=EMA(DIF1,9);

       AAA1:=(DIF1-DEA1)*2*;

       AAA上:=IF(AAA1>REF(AAA1,1),AAA1,DRAWNULL);

       AAA下:=IF(AAA1

       买:=;

       入:=AAA1-REF(AAA1,1);

       正大:=CROSS(入,买);

       DIF:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

       DEA:=EMA(DIF,);

       AAA:=(DIF-DEA)*2*;

       牛股:=CROSS(AAA-REF(AAA,1),);

       正大牛股:=正大 AND 牛股;

       HSL:=V/CAPITAL*>5;

       S1:=IF(NAMELIKE('S'),0,1);

       S2:=IF(NAMELIKE('*'),0,1);

       Z3:=NOT(INBLOCK('近期解禁'));

       Z4:=NOT(INBLOCK('拟减持'));

       Z5:=NOT(INBLOCK('股东减持'));

       Z6:=NOT(INBLOCK('基金减持'));

       Z7:=NOT(INBLOCK('即将解禁'));

       Z8:=IF(CODELIKE(''),0,1);

       Z9:=IF(CODELIKE('8'),0,1);

       去掉:=S1 AND S2 AND Z3 AND Z4 AND Z5 AND Z6 AND Z7 AND Z8 AND Z9;

       AA:=MA(CLOSE,8);

       BB:=((ATAN((AA - REF(AA,1))) * 3.) * );

       均线:=MA(CLOSE,);

       均线:=MA(CLOSE,);

       均线:=MA(CLOSE,);

       天马:=((((((OPEN <= 均线) AND ((均线 - REF(均线,1)) > 0))

       AND (CLOSE > 均线)) AND (BB > 1)) AND ((CLOSE / OPEN) > 1.)));

       { 股价必涨}

       AA:=IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1. AND HIGH/CLOSE<1. AND IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),,0)>0, , 0);

       SS:=MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5)>REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1) AND REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1)

       SC:=LHHV(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),) AND C>REF(C,1) AND C>O;

       MR:=SC AND COUNT(SS,2);

       BB:=MR AND NOT(REF(MR,1));

       股价必涨:=AA OR BB OR 天马;

       { 抄底}

       二十日换手率:=BETWEEN(SUM(HSCOL,),,);{ 意思是 日换手率介于---之间}

       DFO:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*<-5;

       AAO:=BARSLAST(DFO);

       突破:=CROSS(C,REF(O,AAO));

       抄底:=二十日换手率 AND 突破;

       三.副图指标源码：

       DIF1:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

       DEA1:=EMA(DIF1,9);

       AAA1:=(DIF1-DEA1)*2*;

       AAA上:=IF(AAA1>REF(AAA1,1),AAA1,DRAWNULL);

       AAA下:=IF(AAA1

       买:=;

       入:=AAA1-REF(AAA1,1);

       正大:=CROSS(入,买);

       DIF:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);

       DEA:=EMA(DIF,);

       AAA:=(DIF-DEA)*2*;

       牛股:=CROSS(AAA-REF(AAA,1),);

       正大牛股:=正大 AND 牛股;

       HSL:=V/CAPITAL*>5;

       S1:=IF(NAMELIKE('S'),0,1);

       S2:=IF(NAMELIKE('*'),0,1);

       Z3:=NOT(INBLOCK('近期解禁'));

       Z4:=NOT(INBLOCK('拟减持'));

       Z5:=NOT(INBLOCK('股东减持'));

       Z6:=NOT(INBLOCK('基金减持'));

       Z7:=NOT(INBLOCK('即将解禁'));

       Z8:=IF(CODELIKE(''),0,1);

       Z9:=IF(CODELIKE('8'),0,1);

       去掉:=S1 AND S2 AND Z3 AND Z4 AND Z5 AND Z6 AND Z7 AND Z8 AND Z9;

       AA:=MA(CLOSE,8);

       BB:=((ATAN((AA - REF(AA,1))) * 3.) * );

       均线:=MA(CLOSE,);

       均线:=MA(CLOSE,);

       均线:=MA(CLOSE,);

       天马:=((((((OPEN <= 均线) AND ((均线 - REF(均线,1)) > 0))

       AND (CLOSE > 均线)) AND (BB > 1)) AND ((CLOSE / OPEN) > 1.)));

       { 股价必涨}

       AA:=IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1. AND HIGH/CLOSE<1. AND IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),,0)>0, , 0);

       SS:=MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5)>REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1) AND REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1)

       SC:=LHHV(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),) AND C>REF(C,1) AND C>O;

       MR:=SC AND COUNT(SS,2);

       BB:=MR AND NOT(REF(MR,1));

       股价必涨:=AA OR BB OR 天马;

       { 抄底}

       二十日换手率:=BETWEEN(SUM(HSCOL,),,);{ 意思是 日换手率介于---之间}

       DFO:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*<-5;

       AAO:=BARSLAST(DFO);

       突破:=CROSS(C,REF(O,AAO));

       抄底:=二十日换手率 AND 突破;

       四. 选股指标源码

       指标源码内容与前文一致，仅包含主图和副图指标源码，用于量化分析股票。指标包括移动平均线、MACD、股价波动判断、换手率分析等，通过设置条件筛选出具有投资潜力的股票。使用时根据具体市场情况和策略进行调整。注意：指标的有效性需结合市场情况综合判断，不应单一依赖。

TFlite 源码分析(一) 转换与量化

       TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架，其主要目的是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。它由两部分构成：模型转换工具和模型推理引擎。

       TFLite 的核心组成部分是转换（Converter）和解析（interpreter）。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型，并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理，在端侧设备上进行计算。

       转换部分，主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型，如是否为 float、int8 或 uint8。优化和转换过程主要通过 Toco 完成，包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。

       在导入模型时，`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点，并检查所有算子是否支持，同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的量化公式，通常针对 UINT8（范围为 0-）或 INT8（范围为 -~）。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现，确保输入输出节点的最大最小值存在。

       输出模型时，根据指定的输出格式（如 TensorFlow 或 TFLite）进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。

       量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数，这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数，该函数基于模板类模板实现。

       TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法，实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。

文华财经T8更新版量化交易策略模型源码

       文华财经T8更新版量化交易策略模型源码：

       此量化交易策略模型源码采用了一系列技术指标和条件，旨在通过自动化方式提升交易决策的效率和准确性。代码中定义了关键变量以支持多头和空头策略的实施。

       在多头策略方面，代码通过设置多个条件来识别买入时机。若“SKLOW”超过“S”（一个计算得到的价格阈值）且“SKVOL”（成交量）大于零，且当前收盘价高于“REF(H+1*MINPRICE,BARSSK)”（过去某时段最高价），则发出买入指令（BP）。

       同样地，空头策略也设置了相应的买入条件。当“BKHIGH”（一个计算得到的高点）超过“B”（基础价格）且“BKVOL”（成交量）大于零，同时满足一定条件，代码会触发卖出指令（SP）。

       此外，源码中还包含了自动过滤规则（AUTOFILTER），以及设置特定价格类型（SETSIGPRICETYPE）和价格取值规则（SETOTHERPRICE），以进一步优化交易决策流程。

文华财经软件指标公式赢顺云指标公式启航DK捕猎者智能量化系统指标源码

       在技术分析领域，文华财经软件中的指标公式提供了多种量化分析工具，帮助投资者在交易决策中获取优势。以下是一个具体示例，展示了如何构建一个智能量化系统指标源码，以实现自动化交易策略。

       这个指标源码首先通过MA（移动平均）函数计算不同周期的移动平均线，包括日、日、日、日和日的移动平均线。这些平均线被视为价格趋势的重要指示器，帮助交易者识别市场方向。MA5、MA、MA、MA、MA和MA分别代表了5日、日、日、日、日和日的简单移动平均线。

       接着，通过RSV（相对强弱指数）计算公式，评估价格变动的相对强弱。RSV=(C-LLV(L,9))/(HHV(H,9)-LLV(L,9))*，其中C代表收盘价，L代表最低价，H代表最高价。RSV值的计算帮助交易者识别市场的超买或超卖状态。

       进一步，通过SMA（简单移动平均）计算K、D和J值，形成KDJ指标，K=3*SMA(RSV,3,1)；D=SMA(K,3,1)；J=3*K-2*D。KDJ指标被广泛应用于判断市场趋势和拐点，为交易者提供买入或卖出信号。

       最后，通过逻辑判断和条件计算，系统能够自动识别特定的交易信号。例如，当J值穿越一个预先设定的临界值（例如J<），同时满足X和Y的条件时（X=LLV(J,2)=LLV(J,8)且Y=IF(CROSS(J,REF(J+0.,1)) AND X AND J<,,0)），系统可能会触发一个买入或卖出信号，以指示交易者采取相应的行动。

       通过这样的智能量化系统指标源码，文华财经软件能够为投资者提供高效、自动化的交易策略，帮助其在市场中获取竞争优势。这种自动化的交易策略不仅节省了人力成本，还能够减少主观判断的偏差，提高交易决策的准确性。