今天继续开发“低代码策略平台”。
咱们开源的Quantlab和DeepAlpha，尤其是DeepAlpha因子挖掘平台，对于环境的配置是比较高的，很多同学解决不了。
因此，我希望把这此功能平台化，大家可以直接使用。——当然大家希望自己读代码，仍然是可以从星球获得每周迭代升级的版本。
DeepAlpha通用因子挖掘：支持GPlearn遗传算法和深度强化学习挖掘因子（代码+数据下载）
Quantlab3.3代码发布：全新引擎 | 静态花开：年化13.9%，回撤小于15% | lightGBM实现排序学习
咱们平台的框架是Django。
没有使用前后端分离的架构，一是由于SEO等效果不好——老一代程序员，对于静态化和SEO还是有执念的。二是工程化引入的技术栈确实重，且没那么熟。——bootstrap+jquery构用了。bootstrap都只用3。
我们把精力还是花在策略和因子上。
今天的核心工作——通过jquery调用回测api(django+ninjia提供)，同步得到回测结果后，动态渲染到网页上，包括回测结果指标和曲线绘图（使用g2.min.js）。
效果还不错，明天加载etf列表，可以手动修改调仓模式等参数，添加回测区间等等细节。
{%extends 'common/base.html'%}
{% block main %}
<div class="container">
<ol class="breadcrumb">
<li><a href="/">首页</a></li>
<li>“零代码”创建AI智能量化策略</li>
</ol>
<!-- Nav tabs -->
<ul class="nav nav-tabs" role="tablist">
<li role="presentation" class="active"><a href="#pick" aria-controls="pick" role="tab" data-toggle="tab">选择ETF列表</a></li>
<li role="presentation"><a href="#profile" aria-controls="profile" role="tab" data-toggle="tab">规则配置</a></li>
<li role="presentation"><a href="#messages" aria-controls="messages" role="tab" data-toggle="tab">调仓配置</a></li>
<li role="presentation"><a href="#settings" aria-controls="settings" role="tab" data-toggle="tab">高级配置</a></li>
</ul>
<!-- Tab panes -->
<div class="tab-content">
<div role="tabpanel" class="tab-pane active" id="pick">
<div class="row" style="padding-top:10px">
<div class="col-md-6">
</div>
<div class="col-md-6">
<table class="table table-striped">
<tr>
<td>名称</td>
<td>代码</td>
</tr>
<tr>
<td>沪深300ETF</td>
<td>510300.SH</td>
<td><button class="glyphicon glyphicon-remove" aria-hidden="true"></button></td>
</tr>
</table>
</div>
</div>
<div>
</div>
<div role="tabpanel" class="tab-pane" id="profile">规则配置</div>
<div role="tabpanel" class="tab-pane" id="messages">调仓配置</div>
<div role="tabpanel" class="tab-pane" id="settings">高级配置</div>
</div>
<div>
<button class="btn btn-success" id="backtest">策略回测</button>
</div>
</div>
</div>
{% endblock %}
{%block js%}
<script>
$(".glyphicon-remove").click(function(){
$(this).closest('tr').remove()
});
$('#backtest').click(function(){
console.log('点击回测！')
$.post("http://127.0.0.1:8000/api/strategy/run", {
"task_id": 7,
"start_date": "20100101",
"end_date": ""
} );
});
</script>
{%endblock%}
吾日三省吾身
最近理财类的书，个人成长，心理，幸福的书读得比较多。
还是之前的观点： 理到极致，基本是通识。
道理都是相对有效的，如果数学上的“哥德尔不完备理论”——”自洽必不完全”。
自洽一定是在边界内的自洽，没有所谓放之宇宙皆通用的公理。
哪怕是欧氏几何，那5条公理，比如过直接外一点有且仅有一条直线与已知直线平行。如果没有没有平等线，或者有无数条平等线的情况，就可以导出黎曼几何和罗巴切夫斯基几何。而后者是广义相对论的基础。
每个人的经验都带有他自身成长经历，经验，教训价值观，偏见。
比如有人告诉你有一笔不小的本金后，只要不折腾，尤其不投资，就卖理财；有人说就要投资，复利对抗通胀。
其实，需要理解作者的本意，尤其是他的隐含假设条件，以及客观环境的变化等等。
这就对于个人批判性思维要求非常重要。
如果从海量的信息中，无偏见的，真正获得自己成长需要的信息。
如无必要，勿加实体，保持专注。
搞不清楚哪条路更好，选择难的那一条。
咱们AI量化工作室目前两线并进。
一是成熟的ETF策略，要做成产品化，方便大家实盘使用。
二是前沿技术做因子挖掘的探索。
目前咱们的系统后台使用django，因为会有大量需要配置的东西。
如果涉及前后端分离的架构，django有类似fastapi的库：django-ninjia，使用起来也很方便。
暂定是前后端不分离。
这里有一个核心问题：
策略如何存，以及策略的回撤结果如何存？
如果使用mongo，那就是一股脑一个json，怎么存都可以，但显示、排序的时候都不好用。——django+mysql支持JsonField，可以保存和修改json，在后台就够用了。
结果里的时间序列，以及回测用的时间序列，肯定都是存储在mongo里。
吾日三省吾身
读了大量理财投资类的书，无外乎储蓄，投资。
投资的长期主义，长期向上，定投，恒定市值等。
理念其实很简单，但年轻时候的自己不懂，现在和很多年轻人讲，甚至周边的年龄相仿的人，也讲不明白。或者说，大家觉得明白，但是不以为然。——其实，理财的概念，复利的概念大家都知道——公式并不复杂，只是需要本金达到一定的体量超过100万，才会有感觉。
为何富人会越来越富？富人的复利是肉眼可见的。
富人的风险承受力也是很强大的，因此更容易长期主义和分散投资。
这也就是知易行难之处。
投资起步，效果很不明显，这需要很强的信念。
但起步的本金往往需要来自投资理财之外。
打工的工资是有天花板的。那一次时间销售多次，或者构建一个自动化的平台，这些理念，其实年轻的时候，或多或少也知道。
比如，特别想做一款软件，或者开发一个网站，然后有持续的广告收入，或者会员收入等等，其实都知道。就像现在告诉很多朋友类似的理念，大家显然都同意，然后反问——怎么做呢？
比如，你说写书啊，卖课啊，知识付费，做自媒体，短视频啊。。。
确实，从评论者/观察者，到参与者，到创造者。这是成长型思维，积极型思维，生产者思维。————看到一个机会，就觉得和自己有关系，我如何可以参与进去，同时认为自己是可能学习和改变——成长型思维的关键。比如短视频浪潮。
比如早年对加密货币不以为意，各种批评甚至嘲笑，着实是固定型思维之体现。
看见成功的人或事，不要简单评价人家只是运气好，而是看他身上有没有值得学习的点，有没有可以借鉴的经验，有什么可以为我们所用。
——简言之，一定要躬身入局！
我会用我的一生去奋斗出一个绝地反击的故事，这个故事关于独立，关于梦想，关于勇气，关于坚忍，它不是一个水到渠成的童话，没有一点点人间疾苦，这个故事是，有志者事竟成百二秦关终属楚，这个故事是，苦心人天不负，卧薪尝胆，三千越甲可吞吴。 精准努力
发布者：股市刺客，转载请注明出处：https://www.95sca.cn/archives/103509
站内所有文章皆来自网络转载或读者投稿，请勿用于商业用途。如有侵权、不妥之处，请联系站长并出示版权证明以便删除。敬请谅解！
