移植自JavaScript版本的 「商品期货跨期对冲 - 百行代码实现」 ，本策略为简单的教学策略，意图展示Python语言的商品期货策略设计。主要用于学习策略编写、参考设计思路。 class Hed
问题场景 长久以来，数字货币交易所持仓API接口的数据延迟问题总是困扰着我。一直没有找到合适的处理方式，这个问题的场景我来复现下。通常合约交易所提供的市价单其实为对手价，所以有时候用这个所谓的“市价单
最近一个用户需要让自己的CSV格式文件作为数据源，让发明者量化交易平台的回测系统使用。发明者量化交易平台的回测系统功能众多，使用简洁高效，这样只要自己有数据，就可以进行回测了，不再局限于平台数据中心支
简介 大家好，我是“奥克量化”。由于前段时间，我开发的行情趋势提醒【 监控大盘 】广受大家的喜爱，并且有【奥克量化】同名服务号的同步提醒，让新老韭菜在行情趋势的判断上，有了新的参考。借此热度，开始着手
其实在做这个范例代码之前，在发明者量化交易平台策略广场： https://www.fmz.com/strategy/151972 。已经有JavaScript版本的MACD指标画图范例了。不过应用户
一、摘要 索罗斯在1987年撰写的《金融炼金术》 一书中，曾经提出过一个重要的命题：I believe the market prices are always wrong in the sense
为什么叫它恒温器。我们根据其在市场，震荡和趋势两种模式下转换和交易的适应能力来命名这个系统。该系统源自我们对特定系统在特定市场领域的成功的观察。此系统可以创建具有双重性质的策略来充分利用市场的两种模式
一、摘要 1990年，史蒂夫 · 尼森将古老的蜡烛图技术系统地介绍给了西方投资界，这一举动震惊了传统的技术分析方法，史蒂夫 · 尼森因此被誉为现代蜡烛图技术之父。蜡烛图不仅全球广泛普及，而且经久不衰，
一、摘要 发明者量化上线了基于 WorldQuant Alpha101 交易因子分析工具，为量化交易策略开发者提供了新式武器，通过分析因子帮助大家更好的理解市场，洞察金融市场背后的契机。 二、什么是
一、摘要 量能足迹图是一种高级图表分析工具，英文名称为“Footprint Charts”。它显示的是单个 K 线中每一个价格的交易活动，除了提供价格信息外，还提供交易量、主动买入、主动卖出等信息。它
1、前言 前些天发现FMZ策略回测结果输出的盈亏曲线结果比较简单，故想着是否获取收益结果数据后自己再进行处理，得到更详细的资金曲线评估报告，并且用图形可视化展示出来。着手把想法写出来的时候发现并不是那
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
完全移植自 「CTP商品期货多品种均线策略」 ，由于Python版本商品期货策略还没有一个多品种的策略，所以就移植了JavaScript版本的「CTP商品期货多品种均线策略」。提供一些Python商品
由来 From 我的好朋友燃哥去年曾多次问过我，能不能写一种日内策略。 也有很多朋友来问我，要求写一个网格、做市商策略。 但我一般都直接回绝了，关于这些策略，首先你要有很强的数学功底，起码得有一个数学
上一篇文章 手把手教你实现一个行情收集器 我们一起实现了一个收集行情的机器人程序，收集了行情数据接下来怎么使用呢？当然是用于回测系统了，这里依托于发明者量化交易平台回测系统的自定义数据源功能，我们就可
B站视频链接 发明者量化交易平台扩展API最近升级了，升级支持了直接访问模式，这样就可以轻松实现TradingView报警信号发送给发明者量化交易平台机器人实现自动交易。如果小伙伴还不知道扩展API为
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
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，
Kaggle 的房价预测竞赛从 2016 年 8 月开始，到 2017 年 2 月结束。 这段时间内，超过 2000 多人参与比赛，选手采用高级回归技术，基于我们给出的 79 个特征，对房屋的售价进行
