1.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
2.量化交易领域有哪些经典策略
3.量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口
4.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的智能智Python实现（附全部源码）
5.Python美股量化交易填坑记录——19.基于zig函数的交易信号
6.目前市面上的量化交易平台做到了什么程度？
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，文华财经软件中的量化量化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。交易交易以下是源码源码一个具体示例，展示了如何构建一个智能量化系统指标源码，智能智以实现自动化交易策略。量化量化怎样下载qt源码
这个指标源码首先通过MA（移动平均）函数计算不同周期的交易交易移动平均线，包括日、源码源码日、智能智日、量化量化日和日的交易交易移动平均线。这些平均线被视为价格趋势的源码源码重要指示器，帮助交易者识别市场方向。智能智MA5、量化量化MA、交易交易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,德州扑克 算法 源码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好资源游戏源码偏差，提高交易决策的准确性。
量化交易领域有哪些经典策略
量化交易种比较受宽客们所熟知的量化经典策略有：alpha对冲(股票+期货)
集合竞价选股(股票)
多因子选股(股票)
网格交易(期货)
指数增强(股票)
跨品种套利(期货)
跨期套利(期货)
日内回转交易(股票)
做市商交易(期货)
海龟交易法(期货)
行业轮动(股票)
机器学习(股票)
以上这些经典的量化交易策略源码都可以到掘金量化交易平台查阅。
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。
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
硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）
本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。
所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，多小区论坛源码建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。
我们逐一解析常见指标：
1. 移动平均（Moving Average）
2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）
3. 动量（Momentum）
4. 变化率（Rate of Change）
5. 均幅指标（Average True Range）
6. 布林线（Bollinger Bands）
7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）
8. 随机振荡器（%K线）
9. 随机振荡器（%D线）
. 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）
. 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）
. MACD（Moving Average Convergence Divergence）
. 梅斯线（High-Low Trend Reversal）
. 涡旋指标（Vortex Indicator）
. KST振荡器（KST Oscillator）
. 相对强度指标（Relative Strength Index）
. 真实强度指标（True Strength Index）
. 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）
. 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）
. 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）
. 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）
. 强力指数指标（Force Index）
. 简易波动指标（Ease of Movement）
. 顺势指标（Directional Movement Index）
. 估波指标（Estimation Oscillator）
. 肯特纳通道（Keltner Channel）
. 终极指标（Ultimate Oscillator）
. 唐奇安通道指标（Donchian Channel）
参考资料：
深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。
Python美股量化交易填坑记录——.基于zig函数的交易信号
在群里，有位美股高手邱哥分享了一个富途脚本的交易信号，大家反响良好。我尝试将其移植到TradingView的pine脚本中，遇到一个挑战，那就是zig函数的使用。富途库中的zig函数定义为：当价格变动幅度超过N%时，根据K值的不同，表示开盘价、最高价、最低价或收盘价。一开始，这个概念让我困惑，但在TradingView搜索后，我发现了一个名为“Zig Zag”的内置指标，结合邱哥的脚本，我理解了它输出的移动积分商城源码是沿着直线模拟的y值，即zig值。
之字转向策略的核心在于识别股价的“顶”和“底”，通过连接这些点，形成趋势线，有助于过滤掉噪音，抓住趋势。zig函数是通过5%的股价变化幅度来定义笔的结束和开始。上升笔中，股价上涨，笔的顶点上升，若盘整后价格下跌超过5%，则上升笔结束，开始下降笔。然而，要小心的是，下降笔的起始并非从幅度超过5%的bar开始，而是从笔顶点之后的bar，这可能导致滞后，被称为“追认”现象。
为解决滞后问题，zig函数引入了“临时顶”和“临时底”的概念。临时底在下降笔且有止跌迹象时成立，而临时顶则在上升笔且有止涨迹象时形成。回测结果显示，使用临时顶底作为入场和离场信号，如在SPY 1小时图上，今年1月1日至7月日的回测中，不设止损时，胜率和净利润分别为.%和2.%。增加入场次数后，胜率和净利润都有所提升。
由于涉及版权，这里不再公开源代码，只是提供指标使用权。请在使用邱哥的贡献时，保持感激之情。最后，由于TradingView策略的回测限制，我将其转换为indicator，虽然无法直接回测，但不影响图表上的所有标记。
目前市面上的量化交易平台做到了什么程度？
交易开拓者程序化交易平台
根据账户状况和交易信号来推动交易订单，使用类似于Pascal TBL语言开发策略模型的语法。 TB为定量模型开发中的战略发展提供更为全面的账户和交易功能，市场数据功能和统计功能。 它提供了最近的国内TICK数据和多周期历史市场数据。 它还为战略绩效评估提供了基础。提供丰富的战略回溯报告项目。 就定量交易而言，单一的结核病终端支持同时接受报价和交易的-个单一物种图表，但由于客户技术架构，缺乏对高频率和更复杂政策的支持。 现阶段结核病在市场低端定量交易平台上有很多期货公司的合作份额较高。
天软量化研究和交易平台天软定量研究交易平台采用TSL独特的TSL语言发展战略模式，全天软交易网关，实行量化交易。在定量模型研究和开发方面，我们采用了高性能数据仓库所提供的历史和TICK市场，基础数据，宏观数据等数据源，并提供了个开源函数库，用于战略开发，回溯测试， 性能分析。 在量化交易中，基本实现了自动交易，程序交易，算法交易等定量交易。
安翼金融终端程序化交易安易金融终端是国内期货和券商独立开发的股票自动化交易工具。 交易模型是使用通用脚本语言和技术指标进行图表驱动的自动交易。 在这个阶段，Ahn免费使用程序化交易工具，为国内期货和股票提供历史价格。 相对简单的股票，对冲期货和图表交易都可以进行。
[时空序列与量化交易] 使用convLSTM进行量化交易建模(附源码)
本文聚焦于量化交易领域，特别是多股票、多因子背景下应用时间序列分析与空间信息融合的时空建模。本文旨在探索如何通过自定义的股票池、多因子、多时间步长与多通道，预测特定标的（如单个股票或股票池对应的ETF）的时间序列。讨论将涉及量化交易中的几个关键问题，包括时空建模、多空样本不均衡、训练集与验证集的实践、训练过程中的早停策略以及CPU与GPU的并行计算设置。通过论文引用与模型介绍，我们将深入解析卷积循环长短期记忆网络（ConvLSTM）在量化交易中的应用，并提供源码示例。
一、论文与模型简介
本文引用了一篇在Keras上推荐的论文，强调了卷积循环长短期记忆网络（ConvLSTM）在降水预报中的应用。ConvLSTM是一种结合卷积操作与传统循环神经网络（RNN）的模型，能够有效处理空间与时间序列数据，具有在量化交易领域应用的潜力。
二、模型原理与数据流转
在介绍模型原理之前，我们先回顾了传统LSTM的结构与公式，并指出在ConvLSTM中，这些门控单元（Gate）转换为卷积操作，使得模型能够捕获空间与时间序列中的特征。对于数据在模型中的流转，ConvLSTM2D能够处理5D张量，数据维度为（n_samples, n_timesteps, n_indX, n_colX, n_channels），其中n_samples表示时序样本集，n_timesteps表示预测的未来时序样本数量。
三、量化交易建模实践
通过附上的Python包与类名查找，我们介绍了如何设计适用于量化交易的ConvLSTM模型结构。模型设计需考虑不同场景，如单股票预测或股票池预测，涉及多对一、多对多问题，以及时间序列预测的具体实现。对于GPU与CPU的并行计算设置，我们提供了Keras multi_gpu_model的使用方法，确保模型训练与实时预测的高效性。
四、训练与测试策略
量化交易建模强调使用未来数据外的回测策略，如timewalk roll，以动态调整训练与验证集的比例。训练过程包括在不同滚动窗口上迭代，以优化模型性能。通过Keras回调函数，实现模型训练、验证与测试的流程管理，确保模型在不同数据集上的表现稳定。
五、多空样本不平衡问题
量化交易中的多空样本不均衡是常见问题，尤其是在时间序列预测中。为解决这一问题，本文介绍了通过调整样本权重，确保模型在多空样本预测上的平衡性能。通过自定义的metric类实现样本权重的传入，以优化模型对不平衡数据集的适应性。
六、总结
通过在多股票对ETF的高频预测与交易中的应用，卷积循环长短期记忆网络（ConvLSTM）展现出了优于无时序建模方法与单纯LSTM模型的性能。本文提供的源码示例与实践指南，为量化交易领域中时空建模的应用提供了全面的参考与支持。
