如何在批量SMA乘法器上绘制买入和做空信号 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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实战：基于技术分析的Python算法交易

该策略的逻辑可以归纳为以下几步：当20天的 SMA 价格上升时，买入股份当20天的 SMA 价格下降时，卖掉全部股份用前19天和当天的数据计算移动平均数，次日执行交易决策这是我们第一次调用预设辅助函数的地方...MACD 线和信号线，交叉点代表买入/卖出的信号。...为生成交易信号，通常要指定 RSI 的下限为30，上限为70。也就是说，30以下在超卖区，70以上为超买区。有时候，也可能会设定一个比较居中的值，比如在涉及到做空的策略中。...我们也可以选择更极端的阈值，如20和80。不过，这要求具备专业知识，或者在回测时尝试。...RSI 指标和上、下限： ?

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Backtrader来啦：常见案例汇总

案例3：均线策略 - 双均线均线策略中最常见的一种方法是根据长期均线和短期均线的交叉情况来确定交易信号，即：当短期均线从下往上穿越长期均线时，形成金叉，做多；反之，当长期均线从上往下穿越短期均线时...，形成死叉，做空或平仓。...（取值等于0或-1）；因为买入信号和卖出信号是各算各的，所以最后还需要对两个信号进行整合；由于两个信号形成条件不存在冲突，所以直接求和即可，-1 对应卖出信号、1对应买入信号、0 对应不做调仓操作...：价格突破 10 日最低点时止盈离场；做空与做多的逻辑相反。...由于国内股票不存在做空机制，大家直接将上面做空部分的操作逻辑删除即可；唐奇安通道和布林带是非常相似的，所以布林带策略也可以借鉴上面案例中买卖条件的设定逻辑来实现。

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BackTrader 中文文档（一）

、Bracket、MarketOnClose 多空卖出未来类工具的持续现金调整用户定义的佣金方案和信用利息基金模式成交量填充策略自定义滑点策略 - 交易逻辑...教程：如何在 Python 中对比特币交易策略进行回测使用 Backtrader 框架进行策略回测 Python 中最佳的算法交易回测框架 Python 和 BAcktrader 的算法交易第...让我们为每次操作（买入和卖出……是的，经纪人很贪婪……）添加合理的*0.1%*佣金率。...，我们可能会买入如果 self.dataclose[0] > self.sma[0]: # 买入，买入，买入！！！...可以做更多事情来尝试提高获胜的机会： + 自定义指标创建一个指标很容易（甚至绘制它们也很容易） + 大小调整器资金管理对于许多人来说是成功的关键 + 订单类型（

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量化分析经典策略总结

当出现买入卖出信号时，最佳时机早已过去。均线理论的改进对均线的计算方法进行改正。加权移动平均线是在移动平均线的基础上按照时间进行加权。...第三步：在持仓条件下: 持多单时，当最高价超过观察卖出价，盘中价格进一步跌破反转卖出价，反手做空；持空单时，当最低价低于观察买入价，盘中价格进一步超过反转买入价，反手做多。...第三步：最新价差上穿上界时做空价差，回归到均值附近平仓；下穿下界时做多价差，回归到均值附近平仓。设定止损点，触发止损点则全部平仓。...若无仓位,在最新价差上穿上轨时做空价差;下穿下轨时做多价差若有仓位则在最新价差回归至上下轨水平内时平仓回测数据为:DCE.j1901和DCE.jm1901的1min数据回测时间为:2018-02-...做市商根据自己的判断，不断地报出买入报价和卖出报价，以自有资金与投资者进行交易。做市商获取的收益就是买入价和卖出价的价差。假设做市商以 6344 卖出一手合约，同时以 6333 买入一手合约。

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用talib实现基于emv的简易量化投资策略

因为咋也没做过投资，那就按一般的常识做。当emv和maemv指数均大于0，并且emv指数上穿maemv我们就买入，当emv下穿maven咋就卖出。...分析一下：emv的周期我设置的是5，maemv的周期设置的是10，当emv和maemv指数均大于0，并且emv指数上穿maemv我们就买入，当emv下穿maven咋就卖出。...每次买入信号来的时候买100股，每次卖出信号来的时候全部卖出。总之在年末我的账面资金是： ? 这里贴一下耗了一下午的策略。...mcolors # 用于颜色转换成渲染时顶点需要的颜色格式 from matplotlib.collections import LineCollection, PolyCollection # 用于绘制直线集合和多边形集合...(date, open, close, high, low, volume) xdates = matix[:,0] # X轴数据(这里用的天数索引) #总投资金额为5000元，买入信号出现时每次买一手

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R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM|附代码数据

它用于识别超卖和超买情况。传统上，交易者希望RSI值超过70代表超买市场状况，而低于30则代表超卖市场状况。但是，这些主张是否有效？为什么70，为什么30？此外，不同的趋势市场如何影响RSI信号？...然后，SVM在较高维度的空间中绘制一条线，以最大化两个类之间的距离。将新的数据点提供给SVM后，它会计算该点落在线的哪一边并进行预测。...在这里，价格刚刚跌破50期SMA，RSI跌破25，表明跌势突破。但是，如果价格跌破50周期SMA下方20个点，而RSI仍低于25点，则该算法会发现有较强的信号可以转换为均值，并预测多头交易。...我们希望RSI超过70，而价格比50周期均线高出15点以上，以表示“超买”情况，这表明我们做空了。左上方的区域有些不同。当价格刚刚跌破50期SMA以下且RSI超过70时，它发现了一个短暂的机会。...这与第一种情况相似，但我们正在寻找看跌突破进入信号，而不是传统的“超买”条件。最终，存在一个区域的RSI在50到75之间，而价格已经超过了50期均线，该算法发现了强烈的买入信号。

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Backtrader 来了！

QIML公众号独家绘制 Backtrader各模块各司其职，对模块进行灵活的配置可满足绝大部分的回测需求。...通常的回测流程如下： step 1：构建策略确定策略潜在的可调参数；计算策略中用于生成交易信号的指标；按需打印交易信息；编写买入、卖出的交易逻辑。...trade): '''可选，打印交易信息''' pass def next(self): '''必选，编写交易策略逻辑''' sma...MyStrategy(bt.Strategy): # 定义我们自己写的这个 MyStrategy 类的专有属性 def __init__(self): '''必选，策略中各类指标的批量计算或是批量生成交易信号都可以写在这里...、做多； self.sell() 卖出、做空； self.cancel() 取消订单； self.order_target_percent() 按持仓百分比下单，“多退少补”原则，对于股票当前无持仓或持有的是多单

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手把手教你估算深度神经网络的最优学习率（附代码&教程）

目前这门课程还没有对公众开放，但是现在网络上有去年的版本，且年末会在 course.fast.ai (http://course.fast.ai/) 上更新。...上图看起来噪声太大，让我们使用简单移动平均线（SMA）来做平缓化处理。 ? 这样看起来就好多了。在这个图中，我们需要找到最小值位置。看起来，它接近于学习率为 0.01 这个位置。...只需要做到：多次运行训练，每次只训练一个小批量；在每次分批训练之后通过乘以一个小的常数的方式增加学习率；当损失函数值高于先前观察到的最佳值时，停止程序。...另一个需要优化的是学习计划（learning schedule）：如何在训练过程中改变学习率。...我上面引用的论文描述了一种循环改变学习率的新方法，它能提升卷积神经网络在各种图像分类任务上的性能表现。

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教程 | 如何估算深度神经网络的最优学习率

目前这门课程还没有对公众开放，但是现在网络上有去年的版本，且年末会在 course.fast.ai (http://course.fast.ai/) 上更新。学习率如何影响训练？...在每个小批量处理后提升学习率为每批样本记录学习率和训练损失。然后，根据损失和学习率画图。典型情况如下： ?...损失函数的变化率上图看起来噪声太大，让我们使用简单移动平均线（SMA）来做平缓化处理。 ? 使用 SMA 平缓化处理后的损失函数变化率这样看起来就好多了。在这个图中，我们需要找到最小值位置。...另一个需要优化的是学习计划（learning schedule）：如何在训练过程中改变学习率。...我上面引用的论文描述了一种循环改变学习率的新方法，它能提升卷积神经网络在各种图像分类任务上的性能表现。 ?

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PyAlgoTrade 0.20 中文文档（二）

停止限价订单是一种买入或卖出股票的订单，结合了停止订单和限价订单的特点。一旦触发了停止价格，停止限价订单就变成了一个限价订单，以指定的价格（或更好）执行。...它们本质上是一对进入-退出订单，并提供比使用个别订单更容易跟踪回报和损益的方式。策略 class pyalgotrade.strategy....默认实现为空。...它们基本上是一对进出订单，并且允许跟踪回报和利润更容易地比手动下订单。...plotBuySell (boolean.) – 设置为 True 以绘制每个可用仪器的买入/卖出事件。

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BackTrader 中文文档（二十八）

一个价格高于/低于简单移动平均线策略将用于生成买入/卖出信号信号在图表底部可见：使用交叉指标的CrossOver。仅保留对生成的“买入”订单的引用，以允许系统中最多只有一个同时订单。...执行类型：市价请在图表中查看订单如何在生成信号后一根棒棒后以开盘价执行。...更多订单已生成，但除了一个“买入”订单过期外，其他所有订单都过期了，进一步限制了操作数量。命令行和输出： $ ....但限价设置在信号（收盘）价格上涨 0.5％，这可以解释为：等待力量展现，但不要买入高峰。等待下跌。...只需添加几行代码即可满足更复杂的需求，以处理空值，日期格式解析。GenericCSVData就是这样做的。

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Backtrader来啦：策略篇

、做多 long self.order = self.sell(...) # 卖出、做空 short self.order = self.close(...) # 平仓...：请查看《交易篇（上）》和《交易篇（下）》 ...... # 将策略添加给大脑 cerebro.addstrategy(MyStrategy) .........close，再开多仓；空头信号也类似，会在开空仓前对多仓进行平仓 close。...bt.SIGNAL_LONG：多头信号用于做多，空头信号用于平仓 close；如果系统中同时存在 LONGEXIT 信号类型，SIGNAL_LONG 中的空头信号将不起作用，将会使用 LONGEXIT...bt.SIGNAL_SHORT：空头信号用于做空，多头信号用于平仓；如果系统中同时存在 SHORTEXIT 信号类型，SIGNAL_SHORT 中的多头信号将不起作用，将会使用 SHORTEXIT

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Talib学习笔记（一）- 成交量指标学习

DEMA', 'EMA', 'HT_TRENDLINE', 'KAMA', 'MA', 'MAMA', 'MAVP', 'MIDPOINT', 'MIDPRICE', 'SAR', 'SAREXT', 'SMA...收盘价-最低价等价于全天的多方力量，而最高价-收盘价相当于空方力量。而最高价和最低价之前的空间就是多空双方的博弈空间。...通过上述分析，我们大概已经理解了AD的背后含义，故：如果AD指数向上，那么多方占优势、如果AD指数向下那么就是空方为主当然AD只是指数，如果价格与AD指数背离，就是买卖信号但是对于跳空现象，AD指数是不明显的...研判：交易信号是背离，看涨背离做多，看跌背离做空股价和90天移动平均线结合与其他指标结合由正变负卖出，由负变正买进 real=ADOSC(hight，low，close，volume，fastperiod...以某日为基期，逐日累积每日上市股票总成交量，若隔日指数或股票上涨或者股票下跌，则基期OBV减去本日成交量为本日OBV 研判： 1.以‘N’字形为波动单位，一浪高于一浪称之为‘上升潮’，下跌称为‘跌潮’，对应买入和卖出

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BackTrader 中文文档（二十六）

简单移动平均线绘制在数据上。 MACD、Stochastic 和 RSI 分别绘制在各自的轴线/子图上。执行： $ ./plot-same-axis.py 和图表。...为了检查尺度的不兼容性，让我们尝试在 SMA 上绘制 RSI： $ ./plot-same-axis.py --rsiovermacd 图表。...RSI 标签显示出数据和 SMA，但是尺度在 3400-4200 范围内，因此……RSI 没有任何迹象。进一步的徒劳尝试是将 SMA 放在一个子图上，然后再次在 SMA 上绘制 RSI。 $ ....具有多空策略的长期示例（请参阅下面的完整代码），使用 Close-SMA 交叉作为信号进行执行： $ ....使用雅虎��收盘价和移动平均��创建一个 CrossOver 指标然后按照上述描述在数据源 1（Oracle）上执行买入/卖出订单。

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用Python也能进军金融领域？这有一份股票交易策略开发指南

该信号用于识别正在短期平均线的方向上移动的惯性。当短期平均线跨越长期平均线并处于其上方时，产生买入信号，而卖出信号是由短期平均过往长期平均线而低于平均水平触发的。...您将开发的策略很简单：您可以创建两个独立的简单移动平均线（SMA），它们具有不同的回溯期，假设是40天和100天。...接下来，创建一个空的signals DataFrame，但确保复制您的aapl数据的索引，以便您可以开始计算您的aapl数据的每日买入或卖出信号。...当您花费时间了解您的交易策略的结果时，就可以使用Matplotlib快速绘制所有的这些（短期和长期移动平均线以及买入和卖出信号）：您可以在这里（https://www.datacamp.com/community...放置负面目标订单将导致一个做空仓位等同于特定的负数。

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freqtrade 学习笔记

：在 populate_entry_trend 中设置一个 enter_long 的新列（如果是做空，就是 enter_short）,1 表示要操作，也可以设置个 ‘enter_tag’ 表示操作标签def...不支持自动下载可以设置 "continual_learning": true 来选择采用增量学习可以使用 Hyperopt 方式进行参数搜索/优化有些模型训练可以使用 Tensorboard 跟踪强化学习开发图片做空...SAR 指标的计算方式基于股票价格和时间的变化趋势，通过对价格和时间的分析，来确定股票价格的上涨和下跌趋势，并给出买入和卖出的信号。...当价格下穿 SAR 点时，意味着价格趋势已经发生反转，应该及时卖出；而当价格上穿 SAR 点时，则意味着价格趋势还将继续向上，应该继续持有或买入股票。...比如将原先的数据（1min）按照5min 重新采样，重新计算 ohlcv，并在这些指标的基础上重新计算 sma, rsi 等指标。

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【教程】估算一个最佳学习速率，以更好地训练深度神经网络

梯度下降与小(上)和大(下)学习速率。...我们可能从一个很大的值开始，比如0.1，然后尝试以指数方式降低的值，如0.01, 0.001等等。...另一种观察这些数字的方法是计算损失的变化率(损失函数关于迭代次数的导数)，然后绘制y轴上的变化率和x轴上的学习速率。损失变化率它看起来波动有些大，让我们用简单的移动平均数的方法来平滑它。...你只需要几行代码就可以绘制对你的模型的学习率造成的损失。...另一件要优化的事情是学习进度:如何在训练中改变学习速率。传统观点认为，随着时间的推移，学习速率会逐渐下降，有多种方法来设置:当损失停止改进、指数学习速率衰减，等等情况发生时，学习速率就会降低。

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手把手丨10分钟教你看懂K线图交易策略（附python绘图代码）

大数据文摘作品编译：大山、笪洁琼、Yawei Xia 对于K线图，相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用简单明了的语言解释了三日K线的交易原则，也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。...我们还将运用通过“bokeh.plotting”绘制带有默认工具集和默认可视样式的接口。它运用了Python中用于现代浏览器Web做演示的交互式可视化库。...在第四天“看涨”（即买入）所对应的所对应的交易条件是：规则1：最新烛台的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。规则2：第二支烛台必须是红色的。...规则4：你会在第四天早上交易刚开始时买入，然后在市场收盘前卖出。在第四天“看空”（即卖出）所对应的交易情况是：规则1：最新K线的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。...如果你自己画一张K线图，并试图找到你正在考虑资产的“买进”和“卖出”信号，那将会很有趣。此外，你还可以在网上找到各种K线图模式。

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山东大学高频电子线路实验四振幅调制与解调实验详解

、高频信号发生器、数字双踪示波器、万用表和实验模块11——集电极调制电路【实验原理】调制,就是用调制信号(如声音等低频信号)去控制高频载波(其频率远高于调制信号频率,通常又称“射频”)的某个参数的过程...（3）掌握用集成模拟乘法器MC1496来实现振幅调制和DSB信号调制的方法，研究已调波与载波信号、载波之间的关系。（4）掌握用示波器测量调幅指数的方法。...由于直流补偿电压与调制信号相加后作用到乘法器上,故输出端产生的将是普通调幅波,并且可以利用5WO1来调节调幅指数的大小。引脚5的电阻5R13取决于其偏置电流I5的设计。...为此，RC网络必须满足：【Multisim 仿真】建立仿真电路如下所示：其输入输出信号如下所示： (1)分别做以下仿真: ① 将低通滤波器中的电容CL的取值改为0.2 uF ,用虚拟示波器观察并记录输出信号的波形...在乘法器实现振幅调制实验中，我掌握了用集成模拟乘法器MC1496/1596实现振幅调制的电路调整与测试方法以及实现振幅调制和DSB信号调制的方法，研究已调波与载波信号、载波之间的关系：起初静态工作点较高

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python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

用pandas筛选数据，填补过滤掉空数据。分析收益画出日收益率，寻找聚集波动性强的点，进行进一步分析。通过图看出在哪一段时间日收益较高，并且寻找近期事件发生的影响。...首先直观观察，画出短期SMA与长期SMA，交点较多的地方为潜在波动性强的地方。再画出Bollinger Bands，密集的地方为波动性大的地方。...（ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将结果变量做自回归（AR）和自平移（MA）。）首先画图查看是否存在自相关。...如果假设经济状况平稳，没有重大事情发生的状况下（eg.covid-19），可以参考其变化来进行投机，实际上仍需考虑多方面宏观因素。...比如我们还可以通过画出RSI的变化，来训练什么时候应该买入卖出。同时根据交易量（Volume）的变化可以看出人们的活动状况，尤其是在宏观事件影响的时候。这个对于风险管理有很重要的参考价值。

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