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Python股市数据分析教程(二):学会它,或可以实现半“智能”炒股

摘要: 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中,我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题,并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。 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,在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。 交易策略 我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增

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R语言股市可视化相关矩阵:最小生成树|附代码数据

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A股指数图谱:是否有月份效应?

股市涨涨跌跌,如潮起潮落,千千万万人前赴后继试图寻求股市涨跌的规律,破解投资和财富增值的密码,然而大多数人都无功而返。获得投资经验有四种方法:实践、历史、理论和统计。大多数人是通过第一种,即实际操作,这是最重要的经验获取方法。但是实际操作经验存在时代背景偏差,且经验积累非常有限,特别是对于经历少于一两轮股市周期的交易者而言。好的投资策略一定是历史和逻辑的统一,通过多层次、多维度的思考,综合利用理论、统计和历史研究方法,通过在实践中检验,不断优化自己的投资哲学和策略。今天为大家分享如何运用Python编程语言,实现对A股历史走势、涨跌频率和“月份效应”的量化分析和统计检验,试图从历史数据中挖掘有用的信息。尽管交易市场是人性的复杂博弈场,其涨跌规律难以准确度量,但历史总是惊人的相似,正如《圣经》所言:“已有的事,后必再有。已行的事,后必再行,日光之下并无新事”。

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