股票
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老师技术分析要怎么开始学?
老师,技术分析要怎么开始学?你有哪些推荐的书籍吗? 我开始学交易技术的时候,是从k线和道氏理论开始学的,因为图表都是由k线图表组成的,所以学会用好k线是学习交易技术的基础。 道氏理…
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之前关注10多个品种现在减到5
之前关注10多个品种,现在减到5-6个,还是忙不过来,只关注一个品种行不? 没有说一定要做多少个品种才能盈利,做多少品种一定是看自己有多少精力。如果你做五六个品种都忙不过来,那肯定…
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技术分析能否准确预测市场的未来走势?
技术分析能否准确预测市场的未来走势? 不能,神仙都不能预测未来走势,何况是技术分析。 首先,指标都是有滞后性的。多数技术分析所用的指标都是根据价格,也就是k线计算出来的,价格是本体…
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老师技术分析在所有市场中都能用吗?
老师,技术分析在所有市场中都能用吗? 技术分析说白了就是通过研究k线,以及指标的变化,来对市场走势做出判断的工具,不管是哪个市场,其背后都是人,交易者的情绪和心理状态都是相似的,所…
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线性时间序列原理及混合ARIMA-LSTM神经网络模型预测股票收盘价研究实例
一、时间序列数据来源及研究目的本项目选取的时间序列为国家数据库(国家数据)公布的 2010 年 1 月至 2023 年 3 月期间对外出口额的月度数据。本文旨在对该时间序列进行时间…
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遗传算法整合talib技术分析算子做因子挖掘,比如ADX, 阿隆指标等
01 — 技术指标与遗传算法因子挖掘 传统技术分析有图表分析,模式识别和技术指标。 图表分析主要是K线上,模式识别如“头肩顶”,“五浪“之类的。 这两者有一个缺点,就是主观性较强。…
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年化18.1%,大模型如何实现因子挖掘(附python代码和数据下载)
今天咱们引入大模型(LLM)来强化遗传算法的因子挖掘。 我们知道,遗传算法的初代因子是随机生成的,而后通过fitness的优化进行进化和迭代。 所以,初代因子一定程度上决定了进…
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Quantlab5.7代码发布:使用年化收益来优化遗传算法因子挖掘
星球更新代码,更新如下: 1、基于deap的因子挖掘框架基本成熟。 2、内置全球大类资产以及期货全量主连合约日线数据。 3、升级fitness和metrics为单因子回测的年化收益…
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deap实战分钟级CTA因子挖掘,夏普比大于2
CTA有两种构建策略的方式,传统手工构建因子,在日内的策略,按照经验或者观察去设定进场、出场信号。 而机器学习则是机器去构建。 大家说遗产算法总是过拟合,其实人工构建本质上也是对过…
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Quantlab5.8全量代码发布:新增大模型因子挖掘,Deap因子挖掘系统优化
本周代码更新核心点: 1、因子表达式引擎里把函数集基本补齐,提供给deap遗传算法因子挖掘,包括TA-lib的函数,如阿隆指标,CCI等。 2、Deap支持单序列回测(按分位点),…
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新增大模型因子挖掘,Deap因子挖掘系统优化
本周代码更新核心点: 1、因子表达式引擎里把函数集基本补齐,提供给deap遗传算法因子挖掘,包括TA-lib的函数,如阿隆指标,CCI等。 2、Deap支持单序列回测(按分位点),…
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年化从19.1%提升到22.5%,全球大类资产轮动,加上RSRS择时,RSRS性能优化70倍。(附策略源码)
今天优化一下RSRS指标,并刷新一下策略。 大家知道,numpy的rolling apply性能不好,我们来优化一下: import numpy as npfrom numpy.l…