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算法-股票交易

https://blog.csdn.net/li_xunhuan/article/details/89789441 题目: 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票

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C语言股票交易软件,股票交易系统源程序代码

”,0},{“华北制药”,0},{“S T 金泰”,0},{“伊利股份 “,0},{“柳州重工”,0}}; flag; // 1 买入 2 卖出 0 都是不 Pri[20]; Price; // 记录股票当前价格 int cishu=0; //全局变量,记录变化的次数 int time1,time2,time3,time4,time5; //全局变量,记录买入股票的时间 float ZhiYin,ZhiSun; 记录用户设定的止盈/止损金额 //全局变量,记录买入价 float Maichujia[5]; //全局变量,记录卖出价 int Gupiaoshu; int PreNum=0; //全局变量,设置每次买入股票的数目 //记录当前所有的股票数目 float DQGB; //记录当前股本 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/147692.html原文链接:https:/

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    配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场

    两只股票可能在短期内完全相关,但从长远来看却出现分歧,一只增长,另一只下跌。相反,两只股票可能相互跟随,相距不会超过一定距离,但具有相关性,正负相关变化。 这正是我们想要的配对交易策略。 交易信号 在进行任何类型的交易策略时,明确定义和描述实际进行交易的时间点总是很重要的。例如,我需要买卖特定股票的最佳指标是什么? 使用更多的证券和更多样化的时间范围 对于配对交易策略的协整测试,我只使用了少数股票。自然地(并且在实践中)在行业内使用集群会更有效。我只用了只有5年的时间范围,这可能不能代表股市的波动。 2. 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。考虑到该代码仅根据其比率要求买入或卖出,它并未考虑实际上哪个股票更高或更低。 4. 更高级的方法 这只是算法对交易的冰山一角。 ---- 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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    股票模拟交易_复杂状态机

    给定一个长度为 N 的数组,数组中的第 i 个数字表示一个给定股票在第 i 天的价格。 设计一个算法计算出最大利润。 在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票): 你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。 卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。 输入格式 第一行包含整数 N,表示数组长度。 第二行包含 N 个不超过 10000 的正整数,表示完整的数组。 数据范围 1≤N≤105 输入样例: 5 1 2 3 0 2 输出样例: 3 样例解释 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出],第一笔交易可得利润 2-1 = 1,第二笔交易可得利润

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    Node.js股票模拟交易后台

    我曾经花了一周时间开发了一个股票模拟交易后台程序,使用Node.js。代码量很少,能完成基本功能。下面给大家介绍一下其实现步骤。 基本功能 开户 搜索股票 挂单(多单、空单) 撤单(主动、被动) 成交(非撮合) 除权、除息 查询 订单状态 持仓 今日委托 今日成交 历史委托 历史成交 挂单列表 账户详情(总收益,收益率,总资产) 其中模拟交易和真实交易最大的不同是,真实交易采用撮合制,逻辑较为复杂。 当然这里面没有提到获取股票实时价格的问题,这是另一个系统完成,我们通过消息队列实时获取我们所关心的股票的价格,这是另一个话题了。 然后执行一个数据库事务,插入一条订单记录,同时修改可交易仓位或者可用资金。 撤单 撤单比挂单简单许多。主要步骤就是先判断订单是否存在,然后修改订单状态,同时修改可交易仓位或者可用资金。

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    股票模拟交易_股市v型反转

    给定一个长度为 N 的数组,数组中的第 i 个数字表示一个给定股票在第 i 天的价格。 设计一个算法计算出最大利润。 在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票): 你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。 卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。 输入格式 第一行包含整数 N,表示数组长度。 第二行包含 N 个不超过 10000 的正整数,表示完整的数组。 数据范围 1≤N≤105 输入样例: 5 1 2 3 0 2 输出样例: 3 样例解释 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出],第一笔交易可得利润 2-1 = 1,第二笔交易可得利润

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    Python量化交易之预测茅台股票涨跌

    本文摘自清华大学出版《深入浅出Python量化交易实战》一书的读书笔记,这里把作者用KNN模式做的交易策略,换成了逻辑回归模型,试试看策略的业绩会有怎样的变化。 datetime.date.today() start = end - datetime.timedelta( days = 365*3) 我大A股,最牛X的股票 那时候我大A股过百的股票也没多少吧!

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    AkShare-股票数据-交易日历

    作者寄语 更新 股票-交易日历 接口,之前一直没有发现合适的股票-交易日历数据,最近发现新浪财经提供了本数据,特提供本接口可以获取股票从 1990-12-19 到 2020-12-31 日期之间的交易日期数据 更新接口 "tool_trade_date_hist_sina" # 股票-交易日历 交易日历 接口: tool_trade_date_hist_sina 目标地址: https://finance.sina.com.cn /realstock/company/klc_td_sh.txt 描述: 获取新浪财经的股票交易日历数据, 本接口能获取完整的交易日历数据 限量: 单次返回从 1990-12-19 到 2020-12- 31 之间的股票交易日历数据 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 trade_date str Y 从 1990-12-19 至 2020-12-31 的股票交易日数据 接口示例 import akshare as ak tool_trade_date_hist_sina_df = ak.tool_trade_date_hist_sina() print

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    另类因子:消费交易数据与股票截面收益

    公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯+社区评选为“年度最佳作者”。 当然,数据是脱敏处理后的2000多个商家的日度交易汇总数据,包括每日的:销量、消费者数量及交易笔数,其中有300多家公司是上市公司。 然而,我们的度量可能更好,因为它更及时,并且基于更高频率的交易数据。 所以我们好奇,这样高频的交易数据和公司披露的盈收数据之间有没有明显的关系。 首先,每个月我们都会根据ΔSALES,从上到下对股票进行分类。排名靠前的是销售指数上升幅度最大的“改善型”股票,排名靠后的是销售指数大幅下降的“恶化型”股票。在每一个组中,我们构建等市值的投资组合。 最后,我们创建了一个多空组合,每个月都做多正在好转的股票,做空正在恶化的股票。我们把这种投资组合称为IMW投资组合——即改善-减去-恶化的股票投资组合。

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    股票市场交易中的强化学习

    这个事实在金融领域尤其如此,在我们的数据集中,只存在股票的开盘价,最高价,最低价,调整后的收盘价和交易量的5个变量。 在第一幅图中,不难发现这些原始数据值不足以训练机器学习模型。 因为当n_steps参数较高时,模型的表现似乎更好,这可能意味着最佳策略是一种策略,即交易员购买股票并持有较长时间。 这可能表明,我们在交易时可以采取的最佳策略是买入一只股票并持有它,而不是在更高的频率上进行微交易股票。 在进行了充分的超参数调整后,我们能够使用真实的市场数据生成我们的政策交易运行,每天政策可以买进、卖出或持有股票。灰色的点表示持有,黄色表示买入,绿色表示卖出。 总体而言,我们在这家PPO股票交易员上的工作使我们能够深入研究最先进的强化学习研究,同时还致力于利用我们的知识来解决实际问题。

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    前端性能:股票交易APP频繁更新怎么破

    正式开始 主题:股票交易APP(IM场景前端交互高频更新卡顿) 一个正常的股票交易APP,是很复杂的,大都用原生写,但是有的公司没钱啊,只能做一套web app或者用RN这些写,也有用Flutter的( 一个股票交易APP的界面长这样 首先金融交易类产品是IM产品的一种,大都使用私有基于TCP长链接私有协议或者wss协议,这里推荐两篇我之前写的文章,这样你来看本文效果会比较好。 React框架 问题重现 用户收藏了1000只自选股(国内国外+期货+指数等),技术栈是web app ,基于react或React-native,很卡顿 由于是双工通讯,而且高频推送,触发更新,而且交易类 APP对消息送达的效率/低延迟要求非常高,例如你准备买这只股票,此时大户砸盘,你还没收到更新的信息,下单,发现趋势已经走坏,然后接盘被套。 这时候客户就惨了 需求简单&技术的剖析 理论上用户可以添加的自选股票,是无限的 每个自选股/股票的都有对应的事件触发 ?

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    AkShare-股票数据-大宗交易-每日明细

    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_mrmx" # 大宗交易-每日明细 大宗交易 每日明细 接口: stock_dzjy_mrmx 目标地址: http://data.eastmoney.com/dzjy /dzjy_mrmxa.aspx 描述: 获取东方财富网-数据中心-大宗交易-每日明细 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 symbol str Y symbol='债券';

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    有多少股票交易是机器自动完成的?

    具体哪只股票被高估或被低估并不重要,交易员同时赌一只股票价格会上升而另一只股票价格会下降,以这样的方式获利。 在传统交易方式下,如果以10 美元买入某支股票再以10.0625 美元卖出这支股票,则这个交易的利润太低了。 所以,虽然高频交易交易量巨大,但它对股票的持有时间可能只有几分钟甚至几秒钟,每天交易结束时几乎从不持有任何股票。 为保证公平,证券交易所甚至给每台接入的机器都发放100 英尺左右的等长网线,以避免不同的自动交易程序发出的指令到达交易服务器的时间有差异。 现任北京基地大数据实验室合伙人,致力于大数据孵化投资与研究。 摘自《证析》

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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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    资源 | 基于OpenAI Gym的股票市场交易环境

    目前,在 GitHub 上已经出现了基于 OpenAI Gym 的股票市场交易环境,该项目使用 Keras,支持 Theano 与 TensorFlow,可以帮助开发者导入各类股票市场的交易数据,构建自己的长线交易模型 项目地址:https://github.com/kh-kim/stock_market_reinforcement_learning 概述 本项目使用 OpenAI Gym 为股票交易市场的模拟提供了一个通用环境 Reinforcement Learning: Pong from Pixels》:http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/ 该环境的开发者表示,这个项目不仅是为了帮助人们在股票交易市场中找寻最好的强化学习解决方案 ,如果你想训练本国股票市场的交易数据,请自行下载并导入。 /kospi_10.csv pg.h5 目前,该项目中的神经网络架构略显简单,如果你试图学习每个股票的数据,模型会欠拟合。它只适合 10-100 支股票数年内的数据。

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    《剑指offer》第19天:股票交易(校对)

    你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。 注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。 因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。 换句话讲,我们只能在手上没有股票的时候买入,也就是必须在再次购买前出售掉之前的股票。像我们平时买股票时的追涨杀跌是不可以的。 2、尽可能地多进行交易。这个非常好理解。

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    程序化交易 || Python量化股票的数据因子

    概述 利用tushare获取股票的部分数据因子,并作部分分析。 引述 通常我们看一家上市公司基本面是好还是坏,主要是看能不能盈利,其次是看是否具有高成长性,是不是有分红,是不是财务健康等等。 但是有的人喜欢白马蓝筹股,有的人偏爱小盘成长股,不同的阶段,不同的股票有不同的表现。综合下来,衡量一家公司基本面情况的因子可以归类为以下几个维度。 1. 盈利能力 2. 营运能力 3. 现金流量 本文也就是从以上五个维度进行分析,进行因子分类之后,就可以从不同的维度对股票进行分析了。 数据截图如下,获取可加文末QQ群。 ?

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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 交易日期 str Y - 上证指数 str Y - 上证指数涨跌幅 str Y - 大宗交易成交总额 str Y - 溢价成交总额 str Y - 溢价成交总额占比 str Y - 折价成交总额 str

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    用AlphaGo来做股票交易会怎样?机器学习预测股票靠谱么?

    无比强大的量化交易能力。现在很多交易模型,其实也是量化的,这个无需多说。 无比冷血的纪律。依据模型和计算,该卖就卖,该买就买,不会有任何情绪。估计能100%达到逆人性的要求。因为根本它就不是人。 两者互不,我们才能在交易中不败。下面讲点技术性的,怎么用机器学习预测股票走势,这只是一个入门介绍。我们用的模型远比下面的复杂。 机器学习是什么? 比如说,预测股票这件事儿靠谱么? 首先,我们得熟悉我们的数据。 涨跌时间窗口的选择,即我们每个样本中的特征个数,我们训练集每个单元包含连续多少个交易日的涨跌。 实际上反映了交易日历史的涨跌对下一个交易日的影响。 这个动量是否客观存在?我认为从交易心理上说还是有一定依据的,比如作为交易者如果过去一连10个交易日全部飘红,对于后一天的走势我更愿意谨慎看空。

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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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