【远程控制编程技术源码】【小区app源码】【戏曲网站源码】量化源码网站_量化app源码
1.量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口
2.通达信量化擒龙先手！量化量化主附图/选股指标源码分享
3.vn.py学习笔记（八）vn.py utility、源码p源BarGenerator、网站ArrayManager源码阅读
4.请问国内哪家量化平台比较好？
5.准备学习下量化，量化量化发现市面上有很多量化平台，源码p源聚宽，网站远程控制编程技术源码米匡，量化量化BIGQUANT等等，源码p源大家使用感受怎么样？
6.C#/.NET量化交易3搭建定时任务，网站自动获取历史股票数据和当前数据
量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口
我们之前对vnpy_ctastrategy相关回测源码进行了解析：
回首凡尘不做仙：VNPY源码分析1-vnpy_ctastrategy-运行回测
回首凡尘不做仙：VNPY源码分析2-vnpy_ctastrategy-撮合成交
回首凡尘不做仙：VNPY源码分析3-vnpy_ctastrategy-计算策略统计指标
相关历史数据可以通过各类数据服务的量化量化适配器接口（datafeed）下载，目前vn.py支持以下接口：
然而，源码p源上述接口需要注册或付费才能获取数据。网站
为了帮助初学者更好地理解和学习量化交易以及vn.py框架，量化量化我开发了基于efinance数据接口的源码p源vn.py的datafeed。
开源地址为：github.com/hgy/vnpy...
编译安装：
下载源代码后，网站解压并在cmd中运行：
dist目录下vnpy_efinance-x.x.x-py3-none-any.whl包
使用：
安装完成后，在vn.py框架的trader目录中的setting.py中进行配置：
注意：此处只需配置datafeed.name，username和password无需配置。
配置完成后，可以通过以下示例进行调用：
同时，这里分享一个efinance数据下载及入库方法：
然而，efinance在获取分钟级别数据方面并不友好。对于需要获取分钟级别数据的初学者来说，我们可以使用天勤免费版的数据接口：
回首凡尘不做仙：量化交易-数据获取-vnpy_tqsdk免费版
通达信量化擒龙先手！主附图/选股指标源码分享
通达信量化擒龙先手！主附图/选股指标源码分享
一. 指标简介：
二. 主图指标源码
MA5:MA(C,5);
MA:MA(C,);
MA:MA(C,);
MA:MA(C,);
DIF1:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);
DEA1:=EMA(DIF1,9);
AAA1:=(DIF1-DEA1)*2*;
AAA上:=IF(AAA1>REF(AAA1,1),AAA1,DRAWNULL);
AAA下:=IF(AAA1
买:=;
入:=AAA1-REF(AAA1,1);
正大:=CROSS(入,买);
DIF:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);
DEA:=EMA(DIF,);
AAA:=(DIF-DEA)*2*;
牛股:=CROSS(AAA-REF(AAA,1),);
正大牛股:=正大 AND 牛股;
HSL:=V/CAPITAL*>5;
S1:=IF(NAMELIKE('S'),0,1);
S2:=IF(NAMELIKE('*'),0,1);
Z3:=NOT(INBLOCK('近期解禁'));
Z4:=NOT(INBLOCK('拟减持'));
Z5:=NOT(INBLOCK('股东减持'));
Z6:=NOT(INBLOCK('基金减持'));
Z7:=NOT(INBLOCK('即将解禁'));
Z8:=IF(CODELIKE(''),0,1);
Z9:=IF(CODELIKE('8'),0,1);
去掉:=S1 AND S2 AND Z3 AND Z4 AND Z5 AND Z6 AND Z7 AND Z8 AND Z9;
AA:=MA(CLOSE,8);
BB:=((ATAN((AA - REF(AA,1))) * 3.) * );
均线:=MA(CLOSE,);
均线:=MA(CLOSE,);
均线:=MA(CLOSE,);
天马:=((((((OPEN <= 均线) AND ((均线 - REF(均线,1)) > 0))
AND (CLOSE > 均线)) AND (BB > 1)) AND ((CLOSE / OPEN) > 1.)));
{ 股价必涨}
AA:=IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1. AND HIGH/CLOSE<1. AND IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),,0)>0, , 0);
SS:=MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5)>REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1) AND REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1)
SC:=LHHV(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),) AND C>REF(C,1) AND C>O;
MR:=SC AND COUNT(SS,2);
BB:=MR AND NOT(REF(MR,1));
股价必涨:=AA OR BB OR 天马;
{ 抄底}
二十日换手率:=BETWEEN(SUM(HSCOL,),,);{ 意思是 日换手率介于---之间}
DFO:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*<-5;
AAO:=BARSLAST(DFO);
突破:=CROSS(C,REF(O,AAO));
抄底:=二十日换手率 AND 突破;
三.副图指标源码：
DIF1:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);
DEA1:=EMA(DIF1,9);
AAA1:=(DIF1-DEA1)*2*;
AAA上:=IF(AAA1>REF(AAA1,1),AAA1,DRAWNULL);
AAA下:=IF(AAA1
买:=;
入:=AAA1-REF(AAA1,1);
正大:=CROSS(入,买);
DIF:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);
DEA:=EMA(DIF,);
AAA:=(DIF-DEA)*2*;
牛股:=CROSS(AAA-REF(AAA,1),);
正大牛股:=正大 AND 牛股;
HSL:=V/CAPITAL*>5;
S1:=IF(NAMELIKE('S'),0,1);
S2:=IF(NAMELIKE('*'),0,1);
Z3:=NOT(INBLOCK('近期解禁'));
Z4:=NOT(INBLOCK('拟减持'));
Z5:=NOT(INBLOCK('股东减持'));
Z6:=NOT(INBLOCK('基金减持'));
Z7:=NOT(INBLOCK('即将解禁'));
Z8:=IF(CODELIKE(''),0,1);
Z9:=IF(CODELIKE('8'),0,1);
去掉:=S1 AND S2 AND Z3 AND Z4 AND Z5 AND Z6 AND Z7 AND Z8 AND Z9;
AA:=MA(CLOSE,8);
BB:=((ATAN((AA - REF(AA,1))) * 3.) * );
均线:=MA(CLOSE,);
均线:=MA(CLOSE,);
均线:=MA(CLOSE,);
天马:=((((((OPEN <= 均线) AND ((均线 - REF(均线,1)) > 0))
AND (CLOSE > 均线)) AND (BB > 1)) AND ((CLOSE / OPEN) > 1.)));
{ 股价必涨}
AA:=IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1. AND HIGH/CLOSE<1. AND IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),,0)>0, , 0);
SS:=MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5)>REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1) AND REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1)
SC:=LHHV(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),) AND C>REF(C,1) AND C>O;
MR:=SC AND COUNT(SS,2);
BB:=MR AND NOT(REF(MR,1));
股价必涨:=AA OR BB OR 天马;
{ 抄底}
二十日换手率:=BETWEEN(SUM(HSCOL,),,);{ 意思是 日换手率介于---之间}
DFO:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*<-5;
AAO:=BARSLAST(DFO);
突破:=CROSS(C,REF(O,AAO));
抄底:=二十日换手率 AND 突破;
四. 选股指标源码
指标源码内容与前文一致，仅包含主图和副图指标源码，用于量化分析股票。指标包括移动平均线、MACD、股价波动判断、换手率分析等，通过设置条件筛选出具有投资潜力的股票。使用时根据具体市场情况和策略进行调整。注意：指标的小区app源码有效性需结合市场情况综合判断，不应单一依赖。
vn.py学习笔记（八）vn.py utility、BarGenerator、ArrayManager源码阅读
在量化投资的探索中，作者对vn.py产生了浓厚的兴趣，并投身于相关学习。目前，作者主要专注于vn.py在A股市场量化策略的学习，面临的主要技术难点包括获取和维持日线数据、实现自动下单交易、开发全市场选股程序、编写选股策略回测程序，以及运用机器学习进行股票趋势预测。作者计划通过阅读vn.py源码，深入了解其架构机制，并通过分享形式记录学习心得，以便更好地理解vn.py。
相关github仓库地址：github.com/PanAndy/quan...
如有收获，请关注公众号以支持作者。同时，作者也收集了一些量化投资和技术相关的视频及书籍资源，欢迎关注公众号亚里随笔获取。
本文将重点探讨vn.py/trader/utility.py中的内容，主要包括工具函数、BarGenerator和ArrayManager。工具函数部分相对容易理解，主要是对通用功能进行封装。BarGenerator是K线合成器，负责根据实时tick数据合成1分钟K线，并进一步合成n分钟K线。ArrayManager是指标计算辅助类，负责维护一定量的历史数据，以供计算sma、ema、戏曲网站源码atr等常见指标。BarGenerator和ArrayManager是本次学习的重点。
工具函数部分主要提供合约代码转换、路径读取、json文件读写、数值位数设置、日志等功能，主要是对基本功能进行封装，没有复杂的算法。
BarGenerator类用于从tick数据中生成1分钟bar数据，也可以用于从1分钟的bar数据中合成x分钟或x小时的bar。BarGenerator的主要函数包括update_tick、update_bar、update_bar_minute_window、update_bar_hour_window、on_hour_bar和generate。
ArrayManager是一个时间序列容器，用于按时间序列缓存bar数据，提供技术指标的计算。ArrayManager提供的函数分为四类：init函数、update_bar、@property函数和技术指标函数。
请问国内哪家量化平台比较好？
推荐澎博财经的真格量化。云端运行，行情和交易速度都经过专业优化。
支持期货、期权和ETF的tick级别回测。
有完善的文档和培训教程。
支持编程语言为Python2.7和Python3.5.
上手很快，对用户非常友好。
准备学习下量化，发现市面上有很多量化平台，聚宽，米匡，ethernet avb源码BIGQUANT等等，大家使用感受怎么样？
探索量化投资之路：用户分享各平台体验
作为一位有着6年多量化投资经验的专业人士，我见证了量化投资市场的变迁。从最初的中低频策略，到如今的日间高频交易（T0），我尝试过市面上众多的量化平台，包括聚宽、米筐、BIGQUANT等，下面是我对这些平台的一些深入体验和见解。
年是量化投资的转折点，牛市与互联网的结合孕育了量化投资的热潮。各大平台，如米筐、聚宽，都是在那一年崭露头角，它们以Python编程环境、基础研究数据和活跃的社区吸引着投资者。那时的平台，不论是界面设计还是盈利模式，都以用户增长为核心，像互联网产品一样追求用户基础的积累。比如米筐，它的Barra研究体系就像量化投资的入门指南。它通过提供一键式函数实现Barra功能，社区里则充斥着丰富的源码和实践案例，让新手可以轻松上手。
然而，这种模式在年后开始面临挑战。市场波动和政策变化使得许多策略失效，量化投资的圣杯似乎不再那么简单易得。优矿依托于通联数据，保持了其数据质量的优势。聚宽则走出了一条多元化道路，网页产品源码不仅服务券商T0业务，还拥有自己的策略团队，这在一定程度上意味着它们在寻求更深度的投研结合，但同时也放弃了部分线上用户。米筐则转向了机构服务，提供本地部署和自动化解决方案，继续深耕量化领域。
对于BIGQUANT，虽然我使用经验有限，但从市场反馈来看，其发展路径可能与上述平台有所不同。如果你正准备学习量化投资，我建议你通过这些早期的论坛去寻找资料，尽管一些社区可能已不再活跃，但早期的框架和理念仍值得了解。但请记住，寻找所谓的"圣杯"不再是关键，更重要的是理解和掌握投资的复杂性，理解财务基本面和有效因子的挖掘需要更深入的学习和实践。
总结来说，每个平台都有其特色和局限，而量化投资的真正挑战在于深度学习和持续适应市场变化。在这个过程中，意识到投资的困难是成长的第一步，也是通往成功的关键。
C#/.NET量化交易3搭建定时任务，自动获取历史股票数据和当前数据
C#/.NET量化交易的第三部分主要涉及搭建定时任务，实现自动获取历史股票数据和实时数据的功能。首先，引入quartz库，它既用于定时任务的执行，也支持任务的监控。我们创建了一个基础通信配置类，便于与前端监控系统交流信息。
为自动化实时股价获取，设计了一个定时任务，它会在预设的时间点自动执行。此外，我们还设计了一个任务，用于定时获取历史股票数据，这对于分析股票走势和策略制定至关重要。为了保持程序后台持续运行，我们创建了一个Hosted服务，使其在程序启动后自动启动定时任务。
在程序启动时，监控界面会显示两个定时任务的执行计划，比如一个是年6月日9点分秒执行，另一个是9点分秒。我们通过模拟执行，验证了实时股票价格获取的正确性，然后手动触发历史数据获取任务，获取了股票近一个月的个交易日数据，便于进一步分析和策略制定。
以下是关键的定时任务代码片段，整个流程完成后，你可以通过我的公众号Dotnet Dancer获取完整的量化源码，回复量化开源即可获取开源项目链接。
VNPY官方发布VNTrader，VNPY性能大幅提升，python的便捷,C++性能加持， 期货CTP接口Python和PyQT框架
VNTrader，由VNPY官方推出，基于MIT开源协议的国内期货量化交易开源软件。无需付费，任何机构和个人均可免费下载使用。
VNTrader客户端开源代码，支持国内家期货公司的CTP接入，兼容股指期货、期权及商品期货的程序化交易和量化交易仿真回测。
VNPY3.0开源地址提供，量化交易首选CTP，CTP程序化交易开源项目推荐VNPY。结合C++底层仿真技术，VNPY3.0成为程序化交易的强大工具。
Python的便捷性和C++的高性能完美结合，VNPY3.0面向国内商品期货、股指期货实现CTP接口，实现“精简、高性能、精细化回测、功能强大、入门更容易”的特点。
基于CTP接口的开源性，VNPY3.1是针对商品期货CTP接口的GUI窗口程序，支持多个Python策略组成策略池，具备回测、多周期量化交易功能。
强强联合，VNPY与VirtualAPI、Gucps合作，未来VNTrader将集成更多功能。VNPY性能再次升级，全新架构，Python的便捷加上C++性能加持，性能提升%以上。最新版本命名为VNTrader，属于VNPY官方发布的重点全新架构产品。
VNPY项目源代码在gitee.com/vnpypro/vnpy开源，提供C++代码和Python全部开源。这是性能提升显著的大版本更新。
欲了解更多，访问VNPY官方网站，或查看VNPY知乎视频zhihu.com/org/vnpy/zvid...。
一大波国外高清量化网址正在袭来...
随着春节的结束，工作和学习的节奏回归正轨，我开始整理各类量化资源，为读者们提供更新内容。在海外资料的探索中，我发现了一些优质的量化资料，包括理论和源码，适合初学者入门。考虑到国内朋友们的需求，我想把这些国外的好资源介绍给大家，希望你们能从中汲取精华，提升自己。
对于国内逐渐兴起的量化交易，虽然起源于国外，但了解和学习的渠道在哪里呢？这里有一份推荐清单：《Best Quant Blogs and Websites》。这个网址是 feedly.com/i/top/quant-...
这个列表收录了个备受国外关注的量化网站和博客，如Quantocracy、Quantpedia和Quantstart等，都是经常被提及的资源。由于是国外站点，访问可能受限，但别担心，我已经将所有相关网址保存，只需回复公Z号『量化君也』的暗号即可获取。
除了上述资源，还有其他文章供你参考，如《Best Quant websites | An unconventional guide》和《TOP Useful Blogs and Websites for Quants》。国外的量化资源丰富多样，国内的朋友可以通过这些站点学习到更多专业知识。
以QuantInsti为例，这个网站可以直接访问，无需登录，它的量化文章分类清晰，是入门学习的好去处。网站的Blogs标签下，你可以找到涵盖自动化交易、机器学习等个版块的深入教程，包括《Algorithmic Trading Strategies》、《Stock Market Data Analysis》等文章。
其中，机器学习版块尤其出色，不仅有理论讲解，还提供实践案例和Python代码，非常适合学习者。如果你想尝试使用神经网络、决策树等算法进行量化交易，这里也有相关的文章推荐，如《Neural Network In Python》和《Decision Tree For Trading Using Python》等。
总的来说，国外的量化资源丰富且实用，借助翻译工具，即使英语基础一般，也能无障碍学习。希望这些信息能帮助到你，欢迎关注『量化君也』公Z号，那里有更多的量化策略和知识分享。我是@quantkoala，期待与你一起交流和进步！
量化交易领域有哪些经典策略
量化交易种比较受宽客们所熟知的量化经典策略有：alpha对冲(股票+期货)
集合竞价选股(股票)
多因子选股(股票)
网格交易(期货)
指数增强(股票)
跨品种套利(期货)
跨期套利(期货)
日内回转交易(股票)
做市商交易(期货)
海龟交易法(期货)
行业轮动(股票)
机器学习(股票)
以上这些经典的量化交易策略源码都可以到掘金量化交易平台查阅。
VNPY官方新架构VNTrader期货CTP接口Python开源框架共同开发者邀请
VNPY是一款国内期货量化交易开源软件，基于GPLV3开源协议，任何机构和个人可以免费下载和使用。VNPY官方网站和开源地址提供了一系列资源和教程，帮助开发者快速入门。
在期货交易中，登录CTP接口服务器的时间非常重要。需要在期货开盘时间前后分钟内进行登录，期货开盘时间分别为9:-:,1:-:,:-2:。对于仿真账户的支持，平台提供股指期货、股指期权、商品期货、商品期权的仿真交易，但仅限于工作日白天访问。开立实盘账户则需选择A级期货公司，提供优惠服务。
基于CTP接口的开源性，开发者可以选择使用VNTrader开源项目，解决自己开发周期长且门槛高的问题。VNTrader是一个针对商品期货CTP接口的GUI窗口程序，支持多个Python策略组成策略池，具备回测功能和多周期量化交易能力。
VNTrader客户端的开源代码作为VNPY官方提供的CTP项目客户端源代码，支持国内家期货公司的CTP接入，涵盖持股指期货、股指期权、商品期货、商品期权的程序化交易和量化交易的仿真回测。
全新架构的VNTrader带来了性能的显著提升，结合Python的便捷性和C++的高性能，新版本相比老版本性能提升超过%。全新的系统命名强调了其作为VNPY官方发布的重点全新架构产品的身份。
VNTrader的Python和底层C++代码全部开源，标志着这是一个具备大性能提升的版本。通过这些资源，开发者能够更高效地进行期货量化交易的开发与优化。
