算法交易

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MATLAB信号处理在交易算法中的应用
本书探索MATLAB中信号处理算法在交易领域的应用。正文分为4章。第1章介绍了减轻噪声影响的滤波器,包括固定和自适应方法。第2章展示了利用各种滤波器结构的振荡器指标。第3章探讨了适用于短时间范围(1到30分钟采样率)的剥头皮指标方法。第4章详细介绍了John F. Ehlers的过滤器和指标贡献。本书作者参考了https://www.tradingview.com/,该网站包含数千个用Pine Script语言编写的脚本。此外,https://docs.google.com/document/d/15AGCufJZ8CIUvwFJ9W-IKns88gkWOKBCvByMEvm5MLo/edit
算法交易策略优化代码Matlab开发的策略回测
作者:Moeti Ncube 这是一份用于优化策略回测的代码。示例策略部分用于中频算法交易策略的开发;这些代码用于分析时间序列数据进行回测。代码适用于回测交易策略,其中时间序列的第一列是价格向量,交易指标位于第二列。使用NG期货合约进行交易,利用分时交易跟踪盈亏(NG在ICE上的分时约为70美元/合约,在NYMEX上为10美元/合约),超过17天,该策略在NYMEX上的收益约为1060美元,在ICE上为7427美元。数据存储在第一列,包括一项专有指标,用于追踪市场速度,存储在第二列。此代码可调整以合并其他数据集或指标,只需假设基本策略概述如上所述。这是真实策略的简化版本,真正的买入/卖出指标更
淘宝交易系统
天下淘网络购物系统基于JSP开发,包含购物车、用户管理、管理员管理和商品信息分类功能,系统通过数据库连接实现功能。
春天交易管理.jar
无法解析类型org.springframework.dao.DataAccessException。它是间接引用的异常缺少的包。
高频交易全攻略
介绍高频交易的完整指南。
上海证券交易所逐笔交易数据分析
上海证券交易所的逐笔交易数据中的qty与深圳证券交易所的逐笔交易数据qty有所不同。通过实际测试详细解释了这一差异。
交易模拟器 Tradesim
Tradesim 是一款交易模拟器,用于策略回测。它可以帮助你分析股票并进行数据挖掘。需要以下先决条件:Python 2.7、NumPy、SciPy、Pandas、mpl_finance。运行 download_historical_data.sh 下载历史股票数据。然后运行 tradesim.py。
使用Matlab进行强化学习在算法交易中的应用 Marco Decision Code
Python 3.6.5用于入门强化学习在算法交易的马尔科夫决策Matlab源码。建议创建虚拟环境以避免依赖问题。您可以使用Virtualenv在当前的Python解释器中创建虚拟环境。当前依赖关系列在requirements-cpu.txt或其GPU等效文件中,可以使用以下命令进行安装: pip3 install virtualenv python3 -m virtualenv source env/bin/activate pip install -r requirements-cpu.txt GPU支持的等效要求在requirements-gpu.txt中。我们正在优化两种资产之间的资金
金融交易项目指南基于历史数据的交易策略优化与评估
金融交易项目的策略设计指南,挺实用的一个文档。用的是 Yahoo Finance 上的历史数据,讲清楚了怎么构建、评估一个靠谱的交易策略。对时间区间、收益要求这些细节说得蛮清楚,尤其是样本内外都有要求,还得能稳定跑赢市场,听着是不是就有点挑战?推荐的移动平均线+止损点组合也比较容易上手,适合做扩展实验。 交易策略的构建过程,还考虑了不少实际问题。比如交易成本、滑点、组合规模,这些常被忽略的地方它都有说。这个项目不是纸上谈兵,是真能落地的。对了,数据使用的是长期的历史数据,样本内至少 10 年,样本外也覆盖到 2024 年,有说服力。 如果你现在在做量化投资或者金融方向的课程项目,或者你对股票策
Mahout与Python量化交易实战
融合Mahout与Python,探索量化交易策略 本书深入探讨Mahout在大数据领域的应用,并结合Python编程语言,引导读者构建量化交易策略。内容涵盖: Mahout核心算法解析:推荐系统、聚类分析、分类算法等 Python数据分析工具:NumPy、Pandas、Matplotlib等 量化交易策略设计:技术指标分析、回测框架搭建 实战案例分析:股票市场、数字货币市场等 通过学习本书,读者将掌握运用Mahout和Python进行数据分析和量化交易的技能,为投资决策提供有力支持。