趋势策略一般使用各种指标来判断行情方向，使用各个指标数值对比结果来作为交易信号。这样就避免不了使用参数，计算指标。既然使用了参数，就会有拟合的情况。在某些行情下策略表现非常好，但是如果运气不好，行情走
前言 HANS123策略最早主要应用于外汇市场，其交易方式比较简单，属于趋势突破系统，这种交易方式可以在趋势形成的第一时间入场，因此得到很多交易员的青睐，迄今为止HANS123已经扩展了许多版本，今天
策略广场上的Python策略不多，这里编写了一个Python版本的网格策略。策略原理十分简单，在一个价格区间内固定价格距离产生一系列的网格节点，当行情变化时，价格到达一个网格节点价格位置，就挂一个买入
摘要 在期货市场，价格呈现一切。几乎所有的技术分析，如均线、布林线、MACD、KDJ等等，这些都是以价格为基础，通过特定的方法计算。包括基本面分析也是如此，通过分析近期和远期价差、期货和现货升贴水、上
策略简介 布林带也称为布林通道，英文简称BOLL。它是最常用的技术指标之一，由约翰·包宁杰（John Bollinger）在1980年代发明。理论上，价格总是围绕着价值在一定范围内上下波动，布林带正是
前言 在编写程序化交易策略时，使用K线数据，经常会有需求使用一些非标准周期K线数据的情况，例如需要使用12分钟周期K线数据、4小时K线周期数据，通常这类非标准周期是无法直接获取的。那么我们如何应对此类
SAR指标 抛物线SAR指标试图通过突出资产移动的方向以及提供进入和退出点来为交易者提供优势。在本文中，我们将介绍该指标的基础知识，并向您展示如何将其纳入您的量化交易策略。我们还将看一下该指标的一些缺
DMI指标 趋势交易者的主要目标是在趋势方向上买入或卖出资产。仅从资产价格中读取方向信号可能很困难并且经常会产生误导，因为价格通常在两个方向上波动并且在低波动率和高波动率之间变化特征。 定向运动指示器
在编写、使用策略时，经常会使用一些不常用的K线周期数据。然而交易所、数据源又没有提供这些周期的数据。只能通过使用已有周期的数据进行合成。合成算法已经有一个JavaScript版本了（ 链接 ），其实移
时间序列数据 时间序列是指在连续的等间隔时间段获取的数据序列。在量化投资中，这些数据主要表现为价格和所跟踪投资标的的数据点的移动。例如股票价格，在指定的时间段内定期记录的时间序列数据可以参照以下的这幅
摘要 策略回测什么才是最重要的？速度？花里胡哨的绩效指标？答案是准确！是的，回测的目的是为了验证策略的逻辑和可行性。这也是回测本身的意义，其他都是次要的。一个能够真正反映策略在历史数据上的回测才具有参
在上一篇文章中( https://www.fmz.com/digest-topic/4187 )，我们介绍了配对交易策略，并演示了如何利用数据和数学分析来创建和自动化交易策略。 多空均衡权益策略是适用
文华财经作为国内占有率最高的期货交易和程序化交易的软件，这两年风波不断，先是随身行手机APP收费引起轩然大波，最近又有多家期货公司发布公告，通知其客户自1月17日夜盘开始将无法使用此软件进行登录、查询
1、数字货币期权量化、程序化交易 最近有不少交易所都陆续开启了数字货币期权这个衍生品的交易功能，和传统期权类似，期权交易和期货交易等相结合，可以组合出不少交易策略，交易方法。虽然市面上有不少开源的量化
特别是在编写趋势策略时，有时候被各种指标的触发条件弄的一头雾水，这个时候就迫切需要让数据可视化，方便分析查看。在给策略添加单一的图表时，可以直接使用「画线类库」模板画图。不过有时候需要多图表，并且是不
托管者程序更新为3.6版本 托管者内核更新内容: 多路协议自动切换支持 优化Go并发同步性能 自动切换最优线路 商品期货更新内容: 支持郑商所datafeed协议, 支持组播行情镜像 支持易盛mini
商品期货CTP和数字货币API有着显著的差异，熟悉数字货币程序化交易而不熟悉商品期货程序化的，不能简单的照搬经验。本贴将总结一下它们之间的异同。 历史数据 CTP接口不提供历史行情，历史行情需通过行情
“吴忌寒和詹克团不久或将同时卸任比特大陆CEO一职，接任者为王姓人士。” 12月8日，这条关于吴忌寒的传闻在区块链圈内不胫而走，掀起了巨大的波澜。 “谢谢关注，不予置评，请以招股说明书为准。”比特大陆
那些被下架的数字货币最后去哪里了，被下架的数字货币,90%以上都会归零的； 当前的数字货币市场交易所或者交易平台是非常众多的，有些人气非常少的小平台是不用花任何代价就可以轻易上币交易的，所以过于宏观目
首先，数字货币的概念是个很大的概念。它不仅包括区块链技术产生的数字货币，还包括了一切数字化的其它种类数字货币。比如我们即将看到的国家法定数字货币，就极可能使用区块链以外的其它技术。 其次，区块链的
1.介绍 上一篇文章介绍了使用LSTM网络预测比特币价格 https://www.fmz.com/digest-topic/4035 ，正如文章提到的，只是一个练手的小项目，用来熟悉RNN以及py
我们在上文 小白机器学习基础算法学习必经之路（上 ）简述了线性回归 (Linear Regression) ，逻辑回归 (Logistic Regression) ，决策树 (Decision Tre
常见的机器学习算法 以下是 最常用的机器学习算 法，大部分数据问题都可以通过它们解决： 1.线性回归 (Linear Regression) 2.逻辑回归 (Logistic Regression)
现在很多想从事于机器学习的朋友都存在很多困惑，主要是很多相关的书看不懂，尤其是数学部分， 机器学习的基础是数学 。数学并非是一个可选可不选的理论方法，而是不可或缺的支柱。 对于机器学习算法工程师而言，
