量化课堂

量化交易的最大优势即为通过计算机强大的运算能力，在市场广度分析上占有绝对优势，通过历史规律的总结，在规律的基础上发现概率优势，形成良好投机优势，量化交易离不开技术分析，本节将主要示例一些常用的技术分析在abupy中的接口实现。 将abupy内置沙盒数据中美股，A股，港股市场中的symbol都列出来，稍后绘制这些symbol的阻力线，支持线：

上一节讲解的是港股市场的回测，以及使用AbuTLine.show_least_valid_poly优化策略，提高系统的稳定性，本节主要示例比特币与莱特币的走势分析与回测。

上一节讲解的是A股市场的回测，本节讲解港股市场的回测示例。 买入因子，卖出因子等依然使用相同的设置，如下所示：

上一节主要讲解了如何使用abupy中度量模块对回测的结果进行度量，本节将主要讲解使用grid search模块对策略参数寻找最优。 最优参数的意思是比如上一节使用的卖出因子组合使用:

前面小节中都使用分解流程方式一步一步实现回测，目的是为了更清晰的说明内部操作流程， 编码过程会显的有些复杂臃肿，但实际上在编写完成一个策略后只需要使用一行代码即abu.run_loop_back可以完成回测。 详细代码实现请阅读abu.run_loop_back()函数，下面使用run_loop_back()进行策略示例：