量化课堂

2017年2月3日

第5节 选股策略的开发

在第一节即说过: 在对的时间,遇见对的人(股票),是一种幸福 在对的时间,遇见错的人(股票),是一种悲伤 在错的时间,遇见对的人(股票),是一声叹息 在错的时间,遇见错的人(股票),是一种无奈 之前的节讲的都是择时(什么时候投资), 本节将讲解选股。
2017年2月3日

第4节 多支股票择时回测与仓位管理

之前的章节无论讲解策略优化,还是针对回测进行滑点或是手续费都是针对一支股票进行择时操作。 本节将示例讲解多支股票进行择时策略的实现,依然使用AbuFactorBuyBreak做为买入策略,其它四个卖出策略同时生效的组合。
2017年2月3日

第3节 滑点策略与交易手续费

上一节使用AbuFactorBuyBreak和AbuFactorSellBreak且混入基本止盈止损策略AbuFactorAtrNStop, 风险控制止损策略AbuFactorPreAtrNStop,利润保护止盈策略AbuFactorCloseAtrNStop来提高交易的盈利效果。 本节将继续在上一节回测的基础上示例择时策略其它使用方法,首先完成上一节的回测准备,如下所示:
2017年2月3日

第2节 择时策略的优化

上一节编写了AbuFactorBuyBreak和AbuFactorSellBreak,做为择时买入策略和择时卖出策略,本节将继续使用这两个策略, 通过混入其它卖出策略来提高优化交易效果。 备注:已将AbuFactorBuyBreak和AbuFactorSellBreak做为abupy内置策略示例因子在项目中,所以本节不重复编写因子,直接从abupy中import因子,如下所示
2017年2月3日

第1节 择时策略的开发

量化系统一般分为回测模块、实盘模块。 回测模块:首先交易者编写实现一个交易策略,它基于一段历史的交易数据,根据交易策略进行模拟买入卖出,策略中可以涉及买入规则、卖出规则、选股规则、仓位控制及滑点策略等等,回测的目的是验证交易策略是否可行。 实盘模块:将回测通过的策略应用于每天的实时交易数据,根据策略发出买入信号、卖出信号,进行实际的买入、卖出操作。
2017年2月3日

第0节 abupy量化环境

abu能够帮助用户自动完善策略,主动分析策略产生的交易行为,智能拦截策略生成的容易失败的交易单。 现阶段的量化策略还是人工编写的代码,abu量化交易系统的设计将会向着由计算机自动实现整套流程的方向迈进,包括编写量化策略本身。 我们对未来的期望是:abupy用户只需要提供一些简单的种子策略,计算机在这些种子基础上不断自我学习、自我成长,创造出新的策略,并且随着时间序列数据不断智能调整策略的参数。