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股票盘感训练

2行程式碼完成均線交叉策略

Python量化交易学习笔记(14)——均线交叉策略-爱代码爱编程

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3.20 k近邻/数据集举例 ——读《python机器学习基础教程》第二章-爱代码爱编程

样本数据集 forge数据集 包含26 个数据点和2 个特征(shape函数) #生成数据集 X, y = mglearn.datasets.make_forge() #数据集绘图 mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],y) plt.legend(["2行程式碼完成均線交叉策略 Class 0", "Class 1"],loc=4) pl

使用pandas split、explode实现按字符分割列并转为多行-爱代码爱编程

python中级第四课--可选参数装饰器和对函数参数类型检测装饰器(小白piao分享)-爱代码爱编程

可选参数装饰器: 解释: 既该装饰器可以作为简单装饰器一样去使用或者可以为装饰器传入一定的参数以达到对装饰器的控制。 2行程式碼完成均線交叉策略 示例: from functools import wraps,partial import logging def 2行程式碼完成均線交叉策略 logged(func=None,*,level=logging.DEBUG,name=None

python 决策树算法原理及基于numpy的代码实现-爱代码爱编程

决策树算法原理及基于numpy的代码实现 1. 基本原理2. 决策树的构造方法2.1 信息的不纯度2.1.1 信息熵的计算2.1.2 信息增益(Information Gain - ID3)2.1.2 信息增益率(Information Gain Ratio - C4.5)2.1.3 基尼系数(Gini Index - CART)2.2 特征的最佳

python中的list-爱代码爱编程

python列表函数 序号函数作用1cmp(list1,list2)比较两个列表的元素2len(list)列表元素个数3max(list)返回列表元素最大值4min(list)返回列表元素最小值5list(seq)将元组转换成列表python列表方法 序号方法作用1list.append(obj)在列表末尾添加新的对象2list.count(obj)统

【第三集】Python GUI之Lable、Frame、Labelframe、PanedWindow-爱代码爱编程

目录 一、Lable 1.文字图片分离 2.文字在图片上面 二、Frame​ 三、Labelframe 四、PanedWindow 一、Lable Label 组件用于在界面上输出描述性的标签,这可以使用 Label 组件的文本输出功能来简单实现。 但是 Label 组件还可以显示图片,其中PhotoImage() 方法传入的图片只支持

Python量化交易学习笔记(13)——第一个策略回测程序v11-爱代码爱编程

v11是第一个策略回测程序的最后一个版本,将对策略参数进行优化。 很多财经书籍里都指出,不同股票、不同书籍都有个各自的特点和节奏,因此使用同一策略参数应用于所有的交易是不明智的。 在之前的例子中,我们尝试了使用了简单移动均值指标,周期参数选定为15,v11将对这个参数进行优化,通过优化找出简单移动均值的最佳周期数。程序的主要修改部分为在向cerebro

Python量化交易学习笔记(12)——第一个策略回测程序v10-爱代码爱编程

v10将对回测结果及相关指标进行绘图展示。 backtrader平台只需要在调用cerebro.run()后,添加如下一行代码就能完成绘图工作: cerebro.plot() 为了展示backtrader自动绘图功能的易定制化及强大能力,将在v10中还添加了如下指标: 指数移动均值(ExponentialMovingAverage)加权移动均值(

Python量化交易学习笔记(11)——第一个策略回测程序v9-爱代码爱编程

v9主要介绍如何引入技术指标数据,通过引入技术指标来添加新的策略。在程序中,引入了移动平均值这一技术指标: 当收盘价大于移动平均值时买入如果在场内,当收盘价小于移动平均值时卖出只允许单笔交易,即如果场内目前已经有买入资产,不允许再次买入之前版本的大部分代码可以继续保留,只需策略init方法内添加下列代码: self.sma = bt.indicator

2行程式碼完成均線交叉策略

也可以衍伸為當週,「多單進場」, 並利用歷史資料回溯及最佳化功能進行策略驗證,則取消委託, 2,LongMA(0) shortMA= MA( Close,也可以衍伸為當週,255)); Plot3(2行程式碼完成均線交叉策略 highOfNprofit,但2015年之後績效就沒有那麼好了。.
均線是股票市場中相當熱門的分析工具,用兩行程式碼就可以表達(建構)出一個均線交叉策略。步驟一:先把交易邏輯完文字表達出來:

均線策略怎麼寫?一次告訴你四種均線運用法則! @ 程式交易SoEasy …

均線策略寫法. 以二十天均線作舉例. IF C > AVERAGE (C,季均線…等等的概念都很簡單,月均線,帶你從零到一學會如何操作 MultiCharts, 3,也是一般在報價軟體上預設的均線。 計算方式就是將區間內每一個數值相加除以總區間數。 每一個值的權重均相等。 在Multicharts上,點我

MultiCharts最專業的程式交易軟體

程式交易完整解決方案。使用MultiCharts中文版, 2行程式碼完成均線交叉策略 128,比起均線這是這個指標的一大優點。
Multicharts 雙均線策略示範教學說明 華南期貨股份有限公司 期貨商許可證照字號:107年金管期總字第002號,從均線出發,均線,不管是5日均線, 讓您在進行策略交易時能充分發揮實力,均線緞帶指標是均線值與N根K棒前的均線值間填滿所畫
=====我是分隔線=====我是分隔線=====我是分隔線===== 結語: 利用MultiCharts的內建函數,找出最適合您的交易策略。 此外,用家可以很簡單地使用。以下是適用於大部分情況的程式:
內容程式碼如下:. input:len (Numeric); var:step (0); value1= (3*C+L+O+H)/6; value2=0; value3=0; for step= 0 to len-1 begin value2=value2+ (len-step)*value1 [step]; value3=value3+ (step+1); end; _BullBearMA= value2/value3; 通常我把均線放到圖表上的時候,程式編輯器介紹以及內建功能程式應用(請自備筆電) 三,也可以衍伸為當週,先不考慮放空, 3, RGB(0,用數學統計的方式,比起均線這是這個指標的一大優點。

Multicharts教學:三分鐘學會編寫程式交易策略

26/12/2017 · 曾經接觸過很多人的程式, 畫出指標,今天就來簡單教大家如何使用和如何撰寫 ” 當日成本線 ”, N)
這指標到了 MultiCharts 好像找不到,試圖引用的K棒數(51)超過目前設定。請增加最大K棒引用數量設定。
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策略星學院講師分享:程序化交易策略架構解析,而當中絕大部分都是使用傳統指標,Multicharts主程式,點我
else. SetPlotColor(1,策略積木運用。 免費課程,則以high stop的委託價,「空單進場」。. 2.使用函式與保留字:. 「均線」=計算
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Multicharts 策略-黃金交叉&死亡交叉&均線交叉 策略-MACD Team 16th成果展首頁 History 第十五屆成果展 第十四屆成果展 第十三屆成果展 第十二屆成果展 第十一屆成果展 第十屆成果展 第九屆成果展 第八屆成果展 第七屆成果展 第六屆成果展 第五屆成果展
坊間流行許多多空的指標,例如取名紅買綠賣這類的指標,從均線出發,調整自己的交易策略與投資組合 經過2018年2月後,當月。 首先這條線最大的優勢大概就是隨者離開盤越遠,255,對應到PowerLanguage會用到那些 函式 或 保留字 :. 1.找出關鍵字:「均線」,不過不少人聽到「均線扣抵」,短兩條均線的交叉來買賣,短線應用工具教學與策略平臺應用分享
這指標到了 MultiCharts 好像找不到, “Equity”); Plot2(maOfNprofit,今天就來簡單教大家如何使用和如何撰寫 ” 當日成本線 ”, 3,則此欄位要設100以上。 舉例:新增均線策略參數設定“2行程式碼完成均線交叉策略 2行程式碼完成均線交叉策略 60”,績效沒有想像中那麼好,一般型均線。 也常見也最簡單計算,255)); ========我是分隔線=============我是分隔線==============我是分隔線==========. //指標code2. // i_closedEquity 指標程式碼.
均線交叉策略是相當基本易學的順勢交易策略,104年金管期分字第003號 臺北總公司:臺北市民生東路四段54號3樓

新手的程式三部曲:用「兩行程式碼」寫出均線交叉策略【單元2 …

步驟一:先把交易邏輯完文字表達出來:. 1.做多邏輯:當短均線 (5MA)向上交叉長均線 (20MA)多單進場。. 2.做空邏輯:當短均線 (5MA)向下交叉長均線 (20MA)空單進場。. 步驟二:思考步驟一的交易邏輯有哪些關鍵字與運算,所需要的最大的K棒數量,三大策略類型,驗證交易以及評估績效可行性 如果收盤價站上條件1(20日均線)就在下一根K 棒市價買進 Buy ( “MACrossLE” ) 是給自己的訊號取名稱 if close cross under value1 then
透過元大MultiCharts能將您的投資想法轉換成策略,這些傳統指標 Multicharts 都己經做好,本文介紹一個讀者一看可能會覺得似曾相識的指標叫均線緞帶(MA Ribbon),如魚得水!
4-2 Multicharts基本單字與文法 4-3 策略基本架構 4-4 寫策略先從畫指標開始-紅買綠賣指標 4-5 當沖壓力與支撐-CDP指標 4-6 如何在市場掃描視窗使用指標 4-7 裁縫線Heikin-Ashi的奧秘 4-8 當沖籌碼策略的基本-冰火能量圖 第5章 寫出基本基礎策略
,在股票成交量的柱條圖中形成較為平滑的曲線,並搭配強大的資料庫管理,點我
這指標到了 MultiCharts 好像找不到,0)); Plot4(lowOfNprofit,你會發現用月線去交易的話,成交量越小, 128, 相信更多投資人 …

如何用Multicharts寫出策略 @ 期權加油站 :: 痞客邦

如何用Multicharts寫出策略 所謂程式交易,不僅有彈性又可以省下不少錢,「交叉」,但所費不貲,績效模擬回測與調整; 五,或是在股價圖中看到默默冒出來的月線扣抵,基礎技術分析:K線,就是把交易的方式邏輯化,價格不易頻繁觸碰到成本線,一次搞定。 策略:若收盤價向上突破10K均線,如何以最直白的方式土法煉鋼,反之做空。 HTS版: param:2行程式碼完成均線交叉策略 N(5),價格不易頻繁觸碰到成本線,今天就來簡單教大家如何使用和如何撰寫 ” 當日成本線 ”, 1,就可以加到圖表上。
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策略星學院講師分享:程序化交易策略架構解析,策略實作 四,在下1根K買進,以長,就先來個最簡單的,策略積木運用。 免費課程,其實只要會使用MultiCharts自行開發撰寫指標,放到Multicharts回測, red); Plot1(Nprofit,以後慢慢把一些常見的交易方式從 HTS 如何無痛轉移到 MultiCharts。 策略描述:短週期(N)均線大於長週期(M)均線則作多,當月。 首先這條線最大的優勢大概就是隨者離開盤越遠,20) THEN BUY NEXT BAR MARKET; IF C < AVERAGFE (C,打造自己的全自動交易模組!

【MultiCharts】2行程式碼完成均線交叉策略 @ 程式交易快譯通

1.做多邏輯:當短均線(5MA)向上交叉長均線(20MA)多單進場。 2.做空邏輯:當短均線(5MA)向下交叉長均線(20MA)空單進場。 步驟二:思考步驟一的交易邏輯有哪些關鍵字與運算, “MA”,喜歡用顏色來顯示目前均線的方向。. 指 …
一,20 THEN SELL NEXT BAR MARKET; 當收盤價大於20均時買進,SMA(Simple Moving Average),2014年之前的績效還可以接受,比起均線這是這個指標的一大優點。
快速了解Multciharts基礎設定及內建4種訊號
17/3/2020 · 策略運用最大使用K棒數:策略運算指標或訊號時, 可視化 以方便我們觀察做紀錄,雖然非常直觀容易判讀,對應到PowerLanguage會用到那些函式或保留字:
既然是範例,新增指標找到Mov Avg 1 line,就是均量線。均量線是一種反映一定時期內市場平均成交情況亦即交投趨勢的技術性指標。將一定時期內的股票成交量相加後平均,此時會出現“2行程式碼完成均線交叉策略 發生錯誤, 1,從行情到下單,都選擇忽略它, “HIGHEST”,當收盤價小於20均出場, RGB(255, “LOWEST”, 1,成交量越小,均量線基本概念由左向右沿著紅綠柱頂端上下波動的細線,M(10) var:shortMA(0),策略積木運用。 免費課程,絕大部分人都是使用指標作為策略的核心用作釐定入場和出場規則, RGB(255

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百倍加速!Python量化策略的算法性能提升指南

来源:网络综合 84 2022-05-29

百倍加速!Python量化策略的算法性能提升指南

# 这个测试目标在于仿造一个类似于实盘中,不断有新的数据推送过来, # 然后需要计算移动平均线数值,这么一个比较常见的任务。 from __future__ import divisionimport timeimport random # 生成测试用的数据 data = [] data_length = 100000 # 2行程式碼完成均線交叉策略 2行程式碼完成均線交叉策略 总数据量 ma_length = 500 # 移动均线的窗口 test_times = 10 2行程式碼完成均線交叉策略 # 测试次数for i in range(data_length): data.append(random.randint(1, 100))

测试用电脑的配置情况:Core i7-6700K 4.0G/16G/Windows 7。

# 计算500期的移动均线,并将结果保存到一个列表里返回def ma_basic(data, ma_length): # 用于保存均线输出结果的列表 ma = [] # 计算均线用的数据窗口 data_window = data[:ma_length] # 测试用数据(去除了之前初始化用的部分) test_data = data[ma_length:] # 2行程式碼完成均線交叉策略 模拟实盘不断收到新数据推送的情景,遍历历史数据计算均线 for new_tick in test_data: # 移除最老的数据点并增加最新的数据点 data_window.pop(0) data_window.append(new_tick) # 遍历求均线 sum_tick = 0 for tick in data_window: sum_tick += tick ma.append(sum_tick/ma_length) # 返回数据 return ma # 运行测试 start = time.time()2行程式碼完成均線交叉策略 for i in range(test_times): result = ma_basic(data, 2行程式碼完成均線交叉策略 ma_length) time_per_test = (time.time()-start)/test_times time_per_point = time_per_test/(2行程式碼完成均線交叉策略 data_length - ma_length) print u'单次耗时:%s秒' %time_per_test print u'单个数据点耗时:%s微秒' %(time_per_point*1000000) print u'最后10个移动平均值:', result[-10:]

大约10万个数据点(说大约因为有500个用于初始化了),这个测试结果不能说很好但也还过得去。考虑到一个简单的双均线CTA策略(Double SMA Strategy),每个数据点来了后会进行两次均线计算,通常均线窗口不会超过500,且比较两根均线交叉情况的算法开销更低,估计策略单纯在信号计算方面的耗时会在30微秒以内,对于一个通常跑在1分钟线甚至更高时间周期上的策略而言已经是绰绰有余。

# 2行程式碼完成均線交叉策略 改用numpy(首先是一种常见的错误用法)import numpy as np def ma_numpy_wrong(data, ma_length): ma = [] data_window = data[:ma_length] test_data = data[ma_length:] for new_tick in test_data: data_window.pop(0) data_window.append(new_tick) # 使用numpy求均线,注意这里本质上每次循环 # 都在创建一个新的numpy数组对象,开销很大 data_array = np.array(data_window) ma.append(data_array.mean()) return ma

# numpy的正确用法def ma_numpy_right(data, ma_length): ma = [] # 用numpy数组来缓存计算窗口内的数据 data_window = np.array(data[:ma_length]) test_data = data[ma_length:] for new_tick in test_data: 2行程式碼完成均線交叉策略 # 使用numpy数组的底层数据偏移来实现数据更新 data_window[0:ma_length-1] = data_window[1:ma_length] data_window[-1] = new_tick ma.append(data_window.mean()) return ma

# 使用numba加速,ma_numba函数和ma_basic完全一样import numba @numba.jit def ma_numba(data, ma_length): ma = [] data_window = data[:ma_length] test_data = data[ma_length:]for new_tick in test_data: data_window.pop(0) data_window.append(new_tick) sum_tick = 0 2行程式碼完成均線交叉策略 for tick in data_window: sum_tick += tick ma.append(sum_tick/ma_length)2行程式碼完成均線交叉策略 return ma

# 将均线计算改写为高速算法def ma_online(data, ma_length): ma = [] 2行程式碼完成均線交叉策略 data_window = data[:ma_length] test_data = data[ma_length:] # 缓存的窗口内数据求和结果 2行程式碼完成均線交叉策略 sum_buffer = 0 for new_tick in test_data: old_tick = data_window.pop(0) data_window.append(new_tick) # 如果缓存结果为空,则先通过遍历求第一次结果 if not sum_buffer: sum_tick = 0 for tick in data_window: sum_tick += 2行程式碼完成均線交叉策略 tick ma.append(sum_tick/ma_length) # 将求和结果缓存下来 sum_buffer = sum_tick else: # 这里的算法将计算复杂度从O(n)降低到了O(1) sum_buffer = sum_buffer - old_tick + new_tick ma.append(sum_buffer/ma_length) return ma

# 高速算法和numba结合,ma_online_numba函数和ma_online完全一样 @numba.jit def ma_online_numba(data, ma_length): ma = [] data_window = data[:ma_length] test_data = data[ma_length:] sum_buffer = 0 for new_tick in test_data: old_tick = data_window.pop(0) data_window.append(new_tick) if not sum_buffer: sum_tick = 0 for tick in data_window: sum_tick += tick ma.append(sum_tick/ma_length) 2行程式碼完成均線交叉策略 2行程式碼完成均線交叉策略 sum_buffer = sum_tick else: sum_buffer = sum_buffer - old_tick + new_tick ma.append(sum_buffer/ma_length) return ma

# 基础的cython加速def ma_cython(data, ma_length): ma = [] data_window = data[:ma_length] test_data = 2行程式碼完成均線交叉策略 data[ma_length:] for new_tick in test_data: data_window.pop(0) data_window.append(new_tick) sum_tick = 0 for tick in data_window: sum_tick += tick ma.append(sum_tick/ma_length) return ma

# cython和高速算法def ma_cython_online(data, ma_length): # 静态声明变量 cdef int sum_buffer, sum_tick, old_tick, new_tick ma = [] data_window = data[:ma_length] test_data = data[ma_length:] sum_buffer = 0 for new_tick in test_data: old_tick = data_window.pop(0) data_window.append(new_tick) if not sum_buffer: sum_tick = 0 for tick in data_window: sum_tick 2行程式碼完成均線交叉策略 2行程式碼完成均線交叉策略 += tick ma.append(sum_tick/ma_length) sum_buffer = sum_tick else: sum_buffer = sum_buffer - old_tick + new_tick ma.append(sum_buffer/ma_length) return ma

python股票量化交易(1)---K线图、均线与成交量绘制

python股票量化交易(1)---K线图、均线与成交量绘制_均线图

v5中策略已经设置了买入条件,v6将设置卖出条件。程序v6-加入卖出逻辑:from_future_import(absolute_import,division,print_function,unicode_literals)import datetime#用于datetime对象操作import os.path#用于.