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配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场

在非平稳数据集上使用某些统计数据可能会导致垃圾结果。 相关性的另一种统计度量是协整。这可能是衡量两个金融数量之间联系的更稳健的衡量标准,但迄今为止,几乎没有基于此概念的偏差理论。 有许多不同的方法可以处理像验证这样的过拟合,例如卡尔曼滤波器和其他统计方法。 3. 调整交易信号 我们的交易算法没有考虑到相互重叠和交叉的股票价格。 更高级的方法 这只是算法对交易的冰山一角。这很简单,因为它只处理移动平均线和比率。如果您想使用更复杂的统计数据,请使用。其他复杂示例包括 Hurst 指数、半衰期均值回归和卡尔曼滤波器等主题。 ---- 本文摘选《Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场》

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AkShare-股票数据-大宗交易-每日统计

作者寄语 大宗交易(block trading),又称为大宗买卖,是指达到规定的最低限额的证券单笔买卖申报,买卖双方经过协议达成一致并经交易所确定成交的证券交易。 具体来说,各个交易所在它的交易制度中或者在它的大宗交易制度中都对大宗交易有明确的界定,而且各不相同,上海证券交易所在2013年10月18日,在修订《上海证券交易交易规则》时对大宗交易规则进行了重新规定 ,深圳证券交易所在2013年修订的《深圳证券交易交易规则》中修改了大宗交易的相关规定。 更新接口 "stock_dzjy_mrtj" # 大宗交易-每日统计 大宗交易 每日统计 接口: stock_dzjy_mrtj 目标地址: http://data.eastmoney.com/dzjy /dzjy_mrtj.aspx 描述: 获取东方财富网-数据中心-大宗交易-每日统计 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 start_date str Y start_date

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    AkShare-股票数据-大宗交易-市场统计

    作者寄语 大宗交易(block trading),又称为大宗买卖,是指达到规定的最低限额的证券单笔买卖申报,买卖双方经过协议达成一致并经交易所确定成交的证券交易。 具体来说,各个交易所在它的交易制度中或者在它的大宗交易制度中都对大宗交易有明确的界定,而且各不相同,上海证券交易所在2013年10月18日,在修订《上海证券交易交易规则》时对大宗交易规则进行了重新规定 ,深圳证券交易所在2013年修订的《深圳证券交易交易规则》中修改了大宗交易的相关规定。 更新接口 "stock_dzjy_sctj" # 大宗交易-市场统计 大宗交易 市场统计 接口: stock_dzjy_sctj 目标地址: http://data.eastmoney.com/dzjy /dzjy_sctj.aspx 描述: 获取东方财富网-数据中心-大宗交易-市场统计 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述

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    AkShare-股票数据-大宗交易-活跃A股统计

    作者寄语 大宗交易(block trading),又称为大宗买卖,是指达到规定的最低限额的证券单笔买卖申报,买卖双方经过协议达成一致并经交易所确定成交的证券交易。 具体来说,各个交易所在它的交易制度中或者在它的大宗交易制度中都对大宗交易有明确的界定,而且各不相同,上海证券交易所在2013年10月18日,在修订《上海证券交易交易规则》时对大宗交易规则进行了重新规定 ,深圳证券交易所在2013年修订的《深圳证券交易交易规则》中修改了大宗交易的相关规定。 更新接口 "stock_dzjy_hygtj" # 大宗交易-活跃A股统计 大宗交易 活跃A股统计 接口: stock_dzjy_hygtj 目标地址: http://data.eastmoney.com /dzjy/dzjy_hygtj.aspx 描述: 获取东方财富网-数据中心-大宗交易-活跃 A 股统计 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 period str Y period

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    AkShare-股票数据-大宗交易-活跃营业部统计

    具体来说,各个交易所在它的交易制度中或者在它的大宗交易制度中都对大宗交易有明确的界定,而且各不相同,上海证券交易所在2013年10月18日,在修订《上海证券交易交易规则》时对大宗交易规则进行了重新规定 ,深圳证券交易所在2013年修订的《深圳证券交易交易规则》中修改了大宗交易的相关规定。 更新接口 "stock_dzjy_hyyybtj" # 大宗交易-活跃营业部统计 大宗交易 活跃营业部统计 接口: stock_dzjy_hyyybtj 目标地址: http://data.eastmoney.com /dzjy/dzjy_hyyybtj.aspx 描述: 获取东方财富网-数据中心-大宗交易-活跃营业部统计 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 period str Y period - 营业部名称 str Y - 次数总计-买入 str Y - 次数总计-卖出 float Y 注意单位: % 成交金额统计-买入 float Y - 成交金额统计-卖出 float Y - 成交金额统计

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    分散交易与集中交易

    加密货币领域绝大多数交易都是在集中交易所进行的,而不是分散交易。 集中交易 通过集中交易,中介机构(如公司)充当中间人,以促进他们平台上的交易。作为供这项服务的交换条件,中介收取交易费用。 这使在现有分散平台交易成为一个问题。由于分散交易所的客户数量较少,他们的交易量远低于集中交易所的交易量。这意味着找到一个可接受的交易可能是一个困难的过程。 它也影响了流动性; 较低的交易量使得出售加密货币和清算成现金更加困难。分散交易也必须忍受漫长的交易时间,交易者必须等待直到加密货币和法定交易交易完成。 因此,利用市场走势进行快速交易的人会发现在分散交易所做这件事很困难。最后,分散型交易所目前不提供高级交易功能,如保证金交易和止损,也使得交易者更难以使用分散平台。 然而,这种理念并没有影响到到大多数用户在这个领域进行交易的方式。 分散的交易所继续被中央交易所所忽视,这些中央交易所目前提供了更好的交易功能。

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    交易所撮合交易【一】

    前言         最近一直在研究股票(币币)交易所撮合引擎,从一个连撮合概念都不太清晰我逐步摸索渐渐的有了一些自己的理解和概念。所以打算写一个撮合引擎,希望集众人智慧做出一个不错的引擎。 撮合规则         本次主要是实现,限价和市价交易;         撮合规则:                 (一)买价大于等于卖价,可以成交,先挂单为价格定制者,即为成交价;                 5、撮合结果:不需要关心和谁交易。结合“第二点”让每一个price level是可以在逻辑上独立的。降低频率。 框架与技术选择:                 线程框架选择:“伦敦外汇交易所LMAX开源的Disruptor框架”,性能这些就在多做阐述了。                 hzInstance.getMap(HzltUtil.getMatchKey(coinTeam, isBuy)); if (map.size() > 0) { /** * -这个流:主要是安价格分组和统计

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    统计 | 统计功效 | R语言

    在现行的大学教科书中,根本没有提及将假的判为真的概率计算公式,下面来介绍如何计算统计功效,并介绍它的含义。 这里http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/72811527 介绍了p值的计算,我们就接着它来完善统计功效的计算。 统计功效=1−β=1−p(接受H0|H0为假)=p(拒绝H0|H0为假) \mbox{统计功效} = 1 - \beta = 1- p( \mbox{接受} H_{0} | H_{0} \mbox 计算公式如下: 统计功效=p(拒绝H0|H0为假)=p(|x¯−y¯S2xnx+S2ymy−−−−−−−√|>z1−α/2|δ) \mbox{统计功效} = p( \mbox{拒绝} H_{0} | 在学术界,统计功效的设定一般为0.8,将它作为计算的阈值。在p-value小于0.05且power大于0.8时认为是有显著差异的。

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    去中心化交易VS 中心化交易

    加密货币领域绝大多数交易都是在中心化交易所进行的,而不是分布式交易。 中心化交易 通过中心化交易,中介机构(如公司)充当中间人,以促进他们平台上的交易。 这可以使现有的去中心化平台上的交易成为一个问题。由于去中心化交易的观众数量较少,他们的交易量远低于中心化交易量。这意味着找到一个可接受的交易可能是一个困难的过程。 这也影响流动性; 较低的交易量使得出售加密货币和清算成现金更加困难。去中心化交易也受到更长交易时间的影响,交易者必须等待加密货币和法定交易交易完成之前完成。 因此,需要快速交易时间来利用市场走势的交易者会发现在去中心化交易上做这件事很困难。最后,最后,去中心化交易目前不提供高级交易功能,如保证金交易和止损,使交易者更难以使用去中心化交易平台。 然而,这种相同的理念还没有转移到大多数用户在这个领域进行交易的方式。去中心化交易继续被他们的中心化交易对手所忽视,目前这些去中心化交易提供的交易功能显着提高。

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    虚拟币交易平台开发_币币交易_C2C交易_OTC场外交易系统

    虚拟币交易平台开发_币币交易_C2C交易_OTC场外交易系统 区块链开发,源中瑞科技专注区块链技术开发,虚拟币交易平台开发。 虚拟币交易平台开发:PC端、移动端、钱包、矿机、虚拟币开发等。 币币交易系统:虚拟币和虚拟币之间的交易,以其中一种资产做计价单位去购买其他币种。币币交易规则是按照价格优先时间优先顺序完成撮合交易交易双方在平台上发布虚拟币买卖资讯, 根据约定线下完成交易,使用法币交易虚拟币,平台不接触资金,交易成功后平台可从中抽取手续费。 OTC场外交易:OTC场外交易是没有固定场所,交易双方可在平台上发佈购买/卖出虚拟币的广告,通过线下转账的方式进行交易,转账完成后平台会将冻结的虚拟币转给购买方。 源中瑞科技OTC交易系统支持双向交易、买卖自由、安全可靠的OTC场外交易系统,三步完成挂单,五步完成交易,采用这种交易模式可以保证交易双方通过私下协商进行一对一的快速买卖交易

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    【温习统计学】统计设计

    简介 统计设计是统计工作的首要阶段,是根据统计研究的目的和研究对象的特点,明确统计指标和指标体系,以及对应的分组方法,并以分析方法指导实际的统计活动。 统计设计所制定的方案包括:统计指标体系、统计分类目录、统计报表制度、统计调查方案、统计汇总或整理方案以及统计分析方案等诸多方面的内容。 作用 统计设计是统计工作实施的基本依据,是使统计工作协调地、有秩序地、顺利地进行的必要条件,是保证以后统计调查、统计整理和统计分析诸阶段工作质量的重要前提。 ①统计指标和指标体系; ②与统计指标体系相联系的统计分类和分组; ③搜集统计资料的方法; ④统计工作各个部门和各个阶段的协调与关联; ⑤统计力量的组织和安排。 (4)从统计实践来看,加强和重视统计设计工作对完成整个统计工作,保证统计工作的质量是必需的。 种类 通常,统计研究对象内容的设计可称为横向设计。统计工作过程的设计则可称为纵向设计。

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    统计简单学_常用统计

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    以太坊内部交易和代币交易

    当使用像Etherscan这样的以太网区块链探测器来检查地址时,你可能会遇到某些具有交易,内部交易和代币交易的地址。要理解它们之间的区别,我们首先要了解以太坊上的外部和内部地址的概念。 交易类型 这将我们带回到交易类型。我们来看看这个地址吧。 ? 地址在交易Transactions选项卡中有几个条目:一些是传出的,一些是传入的。这些交易是外部交易全部来自外部账户。 最初的发起TX是外部的,是的,但是这个特定的交易只是在区块链内发生的一系列交易中的一个,从合约到合约。 因此: 内部交易Internal Transactions选项卡列出了由于一个或多个先前交易而由内部帐户启动的所有交易。 代币交易 最后,还有Token Transfers选项卡。 ? 有些不言自明的代币交易是仅仅执行以下操作的交易:发送代币。有问题的代币必须是ERC20代币(即具有标准化功能),然后如果交易的唯一目的是发送代币,它将在此处列出。

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    以太坊基本概念:交易交易费用

    交易 一笔交易是一条消息,从一个账户发送到另一个账户(可能是相同的账户或者零账户,见下文)。交易可以包含二进制数据(payload)和以太币。 油:Gas 以太坊上的每笔交易都会被收取一定数量的gas,gas的目的是限制执行交易所需的工作量,同时为执行支付费用。当EVM执行交易时,gas将按照特定规则被逐渐消耗。 交易费上限: gas limit 每笔交易都被要求包括一个gas limit(有的时候被称为startGas)和一个交易愿为单位gas支付的费用。矿工可以有选择的打包这些交易并收取这些费用。 在现实中,今天所有的交易最终都是由矿工选择的,但是用户所选择支付的交易费用多少会影响到该交易被打包所需等待的时长。 如果你尝试将一个会使用超过当前区块gas limit的交易打包,这个交易会被网络拒绝,你的以太坊客户端会反馈错误"交易超过区块gas limit"。

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    统计学整理描述统计

    描述统计 描述统计是研究 如何取得反映客观现象的数据(数据的收集) 通过图表形式对数据进行加工处理和可视化。 通过概括与分析得出反应客观现象的规律性数量特征。

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