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1、相对于传统的人工做法，量化交易做一次回测几分钟就可以得到结果了，它的效率是传统人工的几百倍。
近几年，深度学习算法在计算机视觉领域有着出色表现。我们也经常好奇，在量化投资领域，我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题，首先要回答以下两个问题：
摘要：本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。 本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此提供的
[什么是ADX] ADX(average directional indicator) 平均趋向指数，常用的趋势衡量指标。通常与趋向系统（DMI）一起使用，利用多空趋向之变化差离与总和判定平均趋势，ADX数值不能显示趋势的发展方向。 但是如果趋势存在，ADX可以衡量趋势的强度。 [ADX的计算方法(默认区间14天)] Step 1. 计算Directional movement (动向变化值） +DM：当日最高价比昨日最高价高并且当日最低价比昨日最低价高，即为上升动向+DM。上升幅度为：当日最高价减去昨日最
作者 张丹（Conan） 来源 http://blog.fens.me Rquant前言最近有读者要求公众号推送几篇关于R语言量化投资的内容。今天推送第一篇。后续我们会推出公众号编辑部更好的原创作品，关于R语言量化投资。 久经股市的老股民，通常都会使用一种常见的交易策略，追涨杀跌交易法。追涨杀跌法，是股市操作的一个重要技巧，就是在股市上涨时买入股票，股市下跌时卖出股票。如果操作得当是很好的赢利手段，在中国股市2015年上半年的牛市中，追涨杀跌交易法就是交易神器法门。 1. 什么是追涨杀跌？ 追涨杀跌是金
作者：张丹(Conan), 程序员Java,R,Javascript 原文：http://blog.fens.me/finance-chase-sell/#comment-4627 久经股市的老股民，通常都会使用一种常见的交易策略，追涨杀跌交易法。追涨杀跌法，是股市操作的一个重要技巧，就是在股市上涨时买入股票，股市下跌时卖出股票。如果操作得当是很好的赢利手段，在中国股市2015年上半年的牛市中，追涨杀跌交易法就是交易神器法门。 目录 什么是追涨杀跌？ 追涨杀跌的建型和实现 模型优化 1. 什么是追涨杀跌？
基于当前统计的股票数据选择最优的选股方案和投资组合方案，以及预测股票价格未来一段时间的走向趋势以及波动程度，具有很大的实用价值
前 言 截至 11 月 22 日，比特币的价格再创历史新高（约 1 比特币兑 8120 美元），在惊讶于虚拟货币「不可战胜」的同时，我们或许能可以从这一波热潮中学到些什么。本文中，博士毕业于伦敦大学学院（UCL）的 David Sheehan 为我们介绍了使用 Keras 基于 LSTM 预测比特币价格走势的详细方法。在测试中，这个机器学习预测法似乎有着不错的准确度。 如果要列出 2017 年最为荒谬的三样事物，则一定是指尖陀螺、人工智能，当然，还有加密虚拟货币（cryptocurrency）。以上是玩笑
本文将使用最简单的KNN算法，基于真实的股票数据集来制定交易策略，并计算它所带来的收益。
talib是python的量化指标库，其中包含了很多150多种量化指标，所以talib是非常值得我们学习和使用的。talib的安装和以往的python库安装稍有不同，采用pip install talib是安装不了的。需要到tablib的网站上下载和你的操作系统匹配的tablib版本（whl文件），然后再使用pip install **.whl即可。这里稍微提一下安装，避免踩坑。对于学习talib来说，了解其各种指标的使用才是重中之重，所以我们分批次编写系列文章，希望能够达到输出带动输入的效果。
给你一支股票价格的数据流。数据流中每一条记录包含一个 时间戳 和该时间点股票对应的 价格 。
之前的文章已经介绍了几种预测时间序列的方法：如何规范化数据，以实值或二进制变量的形式进行预测，以及如何处理高噪声中的过拟合。在上一篇文章中，我们只用了经过一些转换的收盘价，如果我们考虑历史数据中的最高价、最低价、开盘价、成交量，将会发生什么？这引出我们处理多元时间序列，每个时间点不止一个变量。在例子中，我们将使用整个OHLCV元组。
读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估
条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
K线图，大家应该不陌生，至少在影视剧里，在平常的财经新闻报道中应该都见过。如果是超过股的朋友那就更不会陌生了，K线图几乎就是在炒股过程中必不可少的工具，我们用它来看价格的变化形式。
最近群里很多小伙伴对爬取手机app和小程序感兴趣，今天本厨师将给大家呈现这道菜，供小伙伴们品尝。
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画，但是版本是 pyecharts v0.5，用现在 v1.0 来运行会出错，建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望，这不我就来了。
选自GitHub 作者：David Sheehan 机器之心编译 截至 11 月 22 日，比特币的价格再创历史新高（约 1 比特币兑 8120 美元），在惊讶于虚拟货币「不可战胜」的同时，我们或许能可以从这一波热潮中学到些什么。本文中，博士毕业于伦敦大学学院（UCL）的 David Sheehan 为我们介绍了使用 Keras 基于 LSTM 预测比特币价格走势的详细方法。在测试中，这个机器学习预测法似乎有着不错的准确度。 如果要列出 2017 年最为荒谬的三样事物，则一定是指尖陀螺、人工智能，当然，还
最大子数组问题，股票价格示例： 1.在最高价格开始向左寻找之前的最低价格 2.在最低价格开始向右寻找之后的最高价格 3.暴力求解法，尝试每队可能的买进和卖出组合，保证卖出在买进之后 key buy sell for i=0;i<n;i++ for j=i+1;j<n;j++ p=key=arr[j]-arr[i] if !key key=p if key<p buy=i sell=j 问题变化：数组A中元素连续相加最大的子数组，只有当元素有负数时才有
量能也成为成交量，代表多空双方交战的过程，一定程度上决定了价格和走势。量能和价格走势进行结合，成为量价结合的分析方法。
作为一种技术手段，预测在金融、证券领域的应用非常广泛，尤其是对股票价格的预测。我们介绍一下获得股票数据的方法，并基于此对数据进行预处理，接着使用数据分析方法，建立基础特征，进一步构建预测模型，且基于新数据验证模型效果。拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。
R-Breaker是个经典的具有长生命周期的日内模型 类型：日内趋势追踪+反转策略 周期：1分钟、5分钟 根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位， 从大到小依次为： 突
Aberration可以被翻译为“失常、离开正路、越轨”等含义，是一套古老而简单的趋势类突破系统，在众多交易者看来它已经失去盈利空间，但实际上它可以用最简单的方式反馈市场波动，且经过改进之后依然可以作为极好的入门模型。如图3-6所示。
入行十多年，见过不少充满灵性的投资人，选股能力非常出色，但是在买卖时机、投入资金多寡上的不足使得他们的盈利水平并不理想。没有别的原因，是缺少一个交易系统。一个完整的交易系统，包括： · 市场—-买卖什么 · 入市规模—-买卖多少 · 入市—-何时买卖 · 止损—-何时卖退出亏损的股票 · 离市—-何时卖出赢利的股票 · 策略—-如何买卖
这里我们可以直接使用tushare 、akshare等等金融数据接口，个人非常安利akshare！毕竟它不需要积分呀
selenium 原本是一款自动化测试工具，因其出色的页面数据解析和用户行为模拟能力而常用于爬虫程序中，致使爬虫程序的爬取过程更简单、快捷。
对于目前数字资产市场来说，很多用户都在说，进入币圈已有多年，相当于是老司机了，怎么就没有怎么盈利呢？对于现在市面上的一些交易功能，什么期货杠杆，止盈止损等等，都有所参与，但是真正能够从中赚取利润的还是少数。 你可能会说，还不是太贪！你若这样讲，也有一定的道理，但是这是人性使然，都想以最近低价买入，最高价售出，从中获取最丰厚的利润。所以对于现在的数字资产币币交易所里的止盈止损怎样才能够真正的发挥它的作用还是一大难题。
2022年梦幻开局，到现在4个月了，A股、美股都在大跌（沪深300到五一为止快跌了20个点了），买的基金、股票都亏惨了。于是最近开始学习“更科学”的投资理财方法，其中K线是分析基金、股票走势的一大利器。虽然目前各大理财APP上都有各个股票和指数的K线，但是当我们想看一些定制化的K线，例如以自己选择的定投日为周期的月线时，这些软件可能就支持不了了。比如，我一般在每个月的15号定投基金，希望看看以15号为周期的月线，但是各个APP上的月线都是以1号为周期的。
最近在看这本书，感觉很不错，理论，算法，实践兼顾，我只放出我感兴趣的部分章节的笔记，本章分会分步更新，关于数据导入和数据预处理就不写了，直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有，我共享到文章结尾处，有需要的同学可以去下载。
作为一种技术手段，预测在金融、证券领域的应用非常广泛，尤其是对股票价格的预测。我们介绍一下获得股票数据的方法，并基于此对数据进行预处理，接着使用数据分析方法，建立基础特征，进一步构建预测模型，且基于新数据验证模型效果。拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。 获取股票数据 股票数据通常可从新浪股票、雅虎股票等网页上获取，此外还有一些炒股软件，如同花顺、通达信等都提供了非常清楚的股票数据展示和图表呈现。如果要获得实时的股票数据，可以考虑使用新浪股票提供的接口获取数据。以大秦铁路（股票代码：601006）为
大数据文摘作品 编译：张南星、王梦泽、元元、Yawei Xia 如果要评选2017三大流行金酸梅奖，毫无疑问，获奖的肯定是指尖陀螺、人工智能以及加密货币。加密货币是一项颠覆性的技术，它背后的原理引人注目，我十分看好它未来的发展。 实际上，我并没有持有任何加密货币，但说起凭借深度学习、机器学习以及人工智能成功预测加密货币的价格，我觉得自己还算是个老司机。 一开始，我认为把深度学习和加密货币结合在一起研究是个非常新颖独特的想法，但是当我在准备这篇文章时，我发现了一篇类似的文章。那篇文章只谈到比特币。我在这篇文章
要有能方便使用的各种投资相关的数据。这要考虑到各种数据的收集、存储、清洗、更新，以及数据取用时的便捷、速度、稳定。
之前的几篇文章我们讲述了使用pyecharts绘制柱状图，地理信息图，饼图，双y轴图形的绘制，然后有朋友跟我说，最近沉迷股市，我这个框架能不能绘制K线图，他要从K线图中找规律，寻找逆风翻盘的机会，我跟他说，可以，安排，这篇文章我们就介绍一下使用pyecharts绘制K线图。
近期的 PEPE 一直在话题热榜上，改变了“不温不火”的市场现状，重新点燃了用户心中靠 Crypto 一夜暴富的梦想。据最新消息，PEPE 24 H 涨幅近 100% ，币价创新高。
最近在学习一点股票的知识，可是发现自己在像个小白，找不到门路，可是如果不学习就会变韭菜。人们常说股市就如同赌博，这没有问题。但谁能说去买菜或者买东西不是博弈？只是量级的问题。所以很多问题并没有什么标准和规则，全凭自己如何看待。可是物质的运动规律是可以掌握的，问题是你是否掌握了足够的信息量。以及如何看待其中的关系。写这种文章的意义是什么，对于我来说就是整理思维，我特别喜欢辩证的思考问题，在不断的反驳自己能够让自己深度思考某些问题。然后对于这个世界有比较深入的解。
前几天美股熔断，据悉这次熔断是自美股有熔断机制30年来第二次，成了头条新闻。令人始料未及的是，昨晚美股又熔断了。对股票一窍不通的我也在此情此景进行了一波学习充电，股市的变化瞬息万千，有一种图可以用来清晰地反应一段时间内股市的变化情况，它就是K线图。
编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。股票市场的数据由于格式规整和非常容易获得，是作为研究的很好选择。但不要把本文的结论当作理财或交易建议。
最近在项目中使用mysql的group by进行分组查询的场景比较多，其中一次遇到了一个问题，即在开发环境执行一个如下sql时是正确且可执行的，
除去基本面的影响不说，对于散户而言，炒股最忌讳的就是两点：一是高频操作，二是因为贪心而忽视了自身事先设定的预期。
查看版本 import tushare print(tushare.__version__) 1.2.12 初步的调用方法为： import tushare as ts ts.get_hist_da
在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。
2020年元旦后，股市小涨了一波，Jungle趁此机会，开始思考LeetCode上的股票买卖时机的问题。
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