缘起：一个看起来很美的套利梦 最近刷知乎，刷到一篇标题很诱人的帖子：《币圈稳定暴富方法，3000U三个月稳定盈利到12000U》。 我就笑了，稳定？暴富？这两个词放在一起，一般就两种可能：要么是骗子，
在上一篇文章中，我们使用量化分析的方法通过振幅和涨跌幅对币种进行了初步筛选。接下来，我们将探讨网格交易中的一个关键因素——网格数的设置。网格数决定了交易的频率和每次交易的资金量，进而影响网格交易的总收
记录一些商品期货程序化交易时学习的概念与问题思考，对于初学者入门时概念理解应该会有点帮助。 商品期货的OpenInterest 商品期货行情数据中包含一个 OpenInterest 字段的数据，经常有
我在 币安做空超涨做多超跌多币种对冲策略 时，同时发布了一个回测引擎。并第一篇报告基于一小时K线回测，验证了策略的有效性。但实际公开策略的休眠时间时1s，是一个相当高频的策略，用小时K线回测显然无法得
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
有句话说得非常好：量化交易重在思想，而不在用何种交易平台。但是如果量化平台中有过多的 “ 黑盒子 ” 、或者限制过多细节，那也就意味着其已经失去本身的意义。 毫无疑问，在量化语言中， Python/C
数据 分为测试集和训练集： 几乎可以肯定的说，来这个市场，每个人都是为了赚钱。那么好的，我们选取一段数据作为训练集数据（training set），比如10000个时间序列长度的70%，剩余30%作为
NO1 . 写在前面的话 鉴于上篇文章 为什么回测很丰满，实盘然并卵？ 发布之后，引起很大反响，我个人的微信更是炸了锅。好多人都问我：你所说的量化那些坑，之前好多我都蒙在鼓里。但是你光说问题，没说
你能想到的，别人也有可能想到。 那些你认为是秘密的策略，可能别人早就知道了。一个策略的真正价值和值得保密的地方，是通过长期对市场的观察，总结出来的经验，并结合当前市场状态，对策略的驾驭和改进，而不是策
