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
什么是Ichimoku Kinko Hyo Ichimoku Kinko Hyo，简称Ichimoku，是一种技术指标，用于衡量动量以及未来的价格支撑和阻力区域。这种一体化技术指标由五条线组成，分别为
均线与RSI的结合运用 关于均线策略，在以往的文章中，已经多次提到且有很多实战策略可供各位读者选择，均线策略由于在趋势跟踪方面有很大的优势，一直被众多CTA策略爱好者所重视，但是对于市场来讲，大部分时
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
摘要 市场就是江湖，买方和卖方永远在博弈，这也是交易的永恒主题。今天给大家分享的 Penny Jump 策略属于HFT高频策略之一，最初来源于银行间外汇市场，常用于主流货币对做市。 高频策略分类 在高
1. Dual Thrust交易策略简介 Dual Thrust交易算法是由Michael Chalek开发的着名策略。它通常用于期货，外汇和股票市场。Dual Thrust的概念类似于典型的突破系统
上篇文章我们讲到了关于ATR的策略，介绍了一些ATR的基本信息和原理。通常使用ATR策略，一般都默认为上下轨道，类似布林带策略，开仓和平仓的依据都主要根据这两条轨道。 我们是否可以在两条轨道外再添加一
说"交易数字货币可能有利可图"可以被认为是轻描淡写的谦虚说法。由于许多数字货币同比经历了几次改进，在投资回报率（ROI）方面的表现要优于很多其他资产类别。 然而，挑选和选择正确的交易机会和交易策略可能
第一代CTA交易系统和策略 第一代CTA交易系统出现在20世纪60年代和70年代。由于当时商品市场的强劲趋势，CTA策略在当时取得了可观的收益。这一时期商品市场的强劲趋势可归因于第二次世界大战后经济持
交易的三重境界：归纳-演绎-博弈 周期潜力模型 MA1:MA(O,18);//求18周期的开盘价均值 TMP:=(REF(C,1)-REF(C,10))/REF(C,1);//一个周期前的收盘价减去1
数字货币算法交易指南 在本文中，我们将探讨加货币中交易算法的设计和实现。特别是，我们专注于执行算法，做市商算法和几个市场微观结构考虑因素。我们还研究了实践偏离理论的地方，特别是在处理加密货币市场的特性
手把手教你如何给一个老旧策略无缝对接websocket行情接口 在发明者量化交易平台的[策略广场](https://www.fmz.com/square)上有很多有趣的策略，当时数字货币交易所基本都是
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，
