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0# 初始化策略参数 SMA_PERIOD = 20 MACD_SHORT = 12 MACD_LONG = 26 MACD_SIGNAL = 9 # 获取历史数据(具体实现取决于极智量化平台的API) data = get_historical_data('pure_alkali', '1m', start_time, end_time) # 计算指标(具体实现取决于极智量化平台的API或自定义函数) sma = calculate_sma(data['close'], SMA_PERIOD) dif, dea, macd_hist = calculate_macd(data['close'], MACD_SHORT, MACD_LONG, MACD_SIGNAL) # 交易逻辑 position = None for bar in data: close = bar['close'] volume = bar['volume'] if position
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0量化交易越来越受欢迎,因为它能够通过计算机算法和数学模型自动化执行交易,大幅提高投资效率和回报。首先,量化交易依靠强大的计算能力和先进的算法,能够在毫秒级别内处理和分析大量市场数据。这种速度和精确性使得量化交易在市场波动剧烈时尤为有效,可以及时捕捉市场机会,提高投资回报。例如,2024年初全球经济复苏和地缘政治稳定的新闻为市场带来了新的交易机会,量化交易模型可以迅速捕捉这些变化,调整策略,从而获取更高
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0101901基于欧易api提供的市场交易信息接口,根据自身对合约市场的理解,选定数据进行的一种操作模式. 该模式无法公开,只能少许人参与,不然会改变大数据交易量的走势. 目前存有大量历史数据在数据库,盈利的宏观方向可验证!!!(让你看清盈利逻辑,确定是否符合市场规律) 盈利趋势绝对符合市场正向逻辑,不是类似马丁的那种盈利,也不是任何一种当前流行策略. 缺少资金,百万起步,资金不足补杠杆(最多十倍),风险自担(杠杆会放大风险,强烈不推荐!!!). 希望来几个02🈶用迅投qmt交易的吗,我刚装了模拟系统,准备跑量化,大伙收益好不好?12量化交易是一种利用数学模型、统计分析和计算机算法来执行交易决策的交易策略。在量化交易中,交易决策和执行主要依赖于系统化的模型和规则,而不是基于主观判断或情绪。量化交易通常涉及以下几个主要步骤:1. 数据收集和分析:量化交易首先需要大量的市场数据,包括股票价格、交易量、财务数据等。交易者会利用统计分析和机器学习技术对这些数据进行处理和分析,以发现交易信号和模式。2. 模型开发:根据数据分析的结果,交易者会开6系统开发14还为限制量化烦恼吗?1第一次接触EA是我朋友介绍的,当时他和我说月利润30%左右。我一听这么赚钱就问他多少钱可以跟他说2W,我觉得也不多,就直接跟了。然后就是平台注册开账号,入金。然后给账号给到EA公司,设置跟随他们的账号,签风险协议。就这样就开始做单了,开始都是0.1手0.05手的买,也赚钱每天都有几百到收入。这样持续了一个星期,有一次行情波动比较大,就开始不断加仓,我看着自己的账号就要爆仓了就有加了2W刀的保证金。后来行情回撤,也是盈利出110数据格式转换虽然赫兹量化已经从客户那里获得了数据,但数据格式不是我们需要的。数据是“numpy.ndarray”,如下所示:"[(1692368100, 1893.51, 1893.97,1893.08,1893.88,548, 35, 0)(1692369000, 1893.88, 1894.51, 1893.41, 1894.51, 665, 35, 0)(1692369900, 1894.5, 1894.91, 1893.25, 1893.62, 755, 35, 0)(1692370800, 1893.68, 1894.7 , 1893.16, 1893.49, 1108, 35, 0)(1692371700, 1893.5 , 1893.63, 1889.43, 1889.81, 1979, 35, 0)(1692372600, 1889.81, 1891.23, 1888.51, 1891.04, 2100, 35, 0)(1692373500, 1891.04, 1891.3 , 1889.75, 1890.07, 1597, 35, 0)(1692374400,010VIDYA指标简介VIDYA(Variable Index Dynamic Average)是一个动态调整其平滑常数的指数移动平均线(EMA)。该指标由Tushar Chande首次提出,在他的书《The New Technical Trader》中详细介绍。VIDYA使用Chande动量振荡器(CMO)来调整其平滑系数,使得在价格波动大时更敏感,而在价格波动小时则更平滑,因此它比传统的EMA更适应市场条件。VIDYA指标的计算方法VIDYA的计算方法如下:计算Chande动量振荡器(CMO):���=∑Ups−∑Downs∑Ups+∑Downs×100CMO=∑Ups+∑Downs∑Ups−∑Down3文鸳彩凤能偎傍 , 华表鹤亦归来否 。 财色无明尽结丹 , 经岁池江倚酒楼 。 中台星拜老人星 , 辉辉道树镜三春 。 招灵阁上霓旌绝 , 商声又过梧桐井 。00OBV指标是一种技术分析指标,也被称为累积能量线指标,用于度量股票价格和成交量之间的关系。OBV指标可以通过分析股票成交量的变化,帮助投资者预测价格趋势,判断市场情况,并制定相应的交易策略。 OBV指标的计算方式是将每个交易日的成交量与股票价格的趋势相乘,然后分为两类:一类是股票价格上涨、成交量增加,另一类是股票价格下跌、成交量下降;相应的,OBV指标也分为正值和负值。当OBV指标的价值处于上升趋势时,投资者可以考虑0Ultimate Oscillator (UO) 是一种技术分析指标,也被称为终极波动指标,用于评估股票价格走势上的多个时间周期。它综合了三个不同时间周期的重要指标,可以有效地识别超买和超卖条件,帮助投资者制定更科学和准确的交易策略。 UO指标将三个时间段的指标:7日、14日和28日的动态范围指标(TRIX),进行加权计算得到新的终极波动指标。终极波动指标可以帮助投资者更好地了解不同时间周期内的价格趋势,因此在短线和中线交易中得到了广泛应用。 UO00量化交易软件开发定制源码搭建010607支持策略定制0KDJ指标简介KDJ指标是一种动态分析股价波动趋势的技术分析工具,它由三条线组成:快速K线、慢速D线和J线。KDJ指标主要通过比较股价收盘价与股价波动范围(最高价与最低价)的相对位置来分析市场的超买和超卖现象。它的计算基础是随机指标(Stochastic Oscillator),进而引入平滑移动平均值,以增强信号的稳定性和准确性。K线是快速确认线,反映了市场的即时波动。D线是慢速主线,是K线的移动平均,用于确认K线的趋势。J线是决策线,反映了价格0RSI指标简介RSI(Relative Strength Index,相对强弱指数)是一种动量振荡器,用于衡量资产价格变动的速度和变化的幅度,以评估过购买或过卖的条件。它是由J. Welles Wilder Jr.在1978年开发的。RSI的值范围从0到100,通常使用14天作为计算周期。RSI计算公式包含以下几个步骤:计算每日价格变动。将这些变动分为正(收盘价高于前一日)和负(收盘价低于前一日)。计算平均收益和平均损失。根据平均收益和平均损失计算RSI。���=100−1001+RSRSI=100−1+RS100其中0软件开发0量化交易系统 量化交易机器人 现货合约跟单机器人 策略按需定制开发 抓住行情,就是抓住机遇[lbk]握手[rbk][lbk]握手[rbk][lbk]握手[rbk]0DMI指标简介DMI (Directional Movement Index) 指标是由J. Welles Wilder Jr.创建的,主要用于评估资产价格方向性的强度和持续性。DMI是基于动向系统(Directional Movement System)的一部分,它由两条线和一个指标组成:+DI (Positive Directional Indicator):衡量上升趋势的强度。-DI (Negative Directional Indicator):衡量下降趋势的强度。ADX (Average Directional Movement Index):衡量趋势强度不考虑趋势方向,其值是+DI和-DI的平均值,用于判断市场是否存在趋势。DMI指标的核心在于比较连续两0概述 结构是一种方便的工具,用于存储、记录和检索属于单个变量的任何定义的逻辑相关数据。 MqlDateTime 结构 数据结构包含八个int类型的字段。 struct MqlDateTime { int year; // year int mon; // month int day; // day int hour; // hour int min; // minutes int sec; // seconds int day_of_week; // day of the week (0-Sunday, 1-Monday, ... ,6-Saturday) int day_of_year; // number of a day in the year (1st of January has number 0) }; 标准函数TimeCurrent()、TimeGMT()、TimeLocal()、TimeTradeServer()和TimeToStruct()用于填充00都在做量化软件,很多客服也在找客户做量化交易软件。好像有点搞笑说起来,能赚钱吗?量化的作用是什么?自己做量化,自己赚钱好了13随着区块链技术的发展和数字货币的普及,越来越多的人开始关注数字货币的投资和交易。在这个市场上,如何实现高效的交易和资产增值成为了一个重要的问题。为了解决这个问题,我开发了一款数字货币量化自动交易机器人系统。本文将介绍该系统的定义、原理、应用场景以及优势。 首先,数字货币量化自动交易机器人系统是一种基于人工智能和机器学习技术的自动化交易工具。它可以通过分析数字货币市场的行情,自动进行买卖操作,帮助投14评论区见1010各位量化大佬有缺量化交易软件吗,我们有一款交易速度在5微妙左右的量化交易软件,有需要的和想了解的可以滴滴我13