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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-07 16:41:10
    2019-08-01 09:26:27
    2.2 下限价单 交易
    下限价单 交易 Buy(Price, Amount) 函数 小准备 在使用交易函数 Buy( ) / Sell( ) 前有几个API 是必须熟悉的。 1、 GetOrder(orderId) 根据订单号获取订单详情, 返回一个Orde
    2.2 下限价单 交易
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-05 16:41:04
    2019-08-01 09:31:23
    2.1 使用API 获取账户信息、 获取行情数据、 获取K线数据、 获取市场深度信息
    2.1 使用API 获取账户信息、 获取行情数据、 获取K线数据、 获取市场深度信息 终于到了第二章了,通过前面一章的游览,应该对于 发明者量化 的各个功能有一定的了解。接下来开始写代码啦! ### 使用API 获取账户信息 假设通过第一章的游
    2.1 使用API 获取账户信息、 获取行情数据、 获取K线数据、 获取市场深度信息
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-05 15:26:26
    2019-08-01 09:32:17
    其它功能
    其它功能 #### 1、 行情图表 点击上图红框里面的小图标,会打开一个页面。 /upload/asset/012cd70bb60024
    其它功能
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-04 18:28:15
    2019-08-01 09:42:57
    1.3.4 机器人与策略
    机器人与策略 按照认知的先后顺序,我们先来认识一下什么是策略。 ### 策略 策略是整个量化交易机器人的逻辑核心,负责具体的买卖逻辑、 界面显示、 日志输出、 收益计算 等等。下面我们从”策略广场”直接复制一个策略来带大家一步步认识 发明者量化 平台 策略 的
    1.3.4 机器人与策略
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-04 00:36:38
    2019-08-01 09:47:22
    1.3.2 认识托管者
    认识托管者 ### 什么是托管者? 托管者是管理量化机器人的程序,负责复杂的数据请求,数据接收,网络链接
    1.3.2 认识托管者
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-03 20:16:16
    2019-08-01 09:50:21
    1.3.1 主界面概览及架构
    主界面概览及架构 ### 账户注册时注意 了解之前,需要注册好 发明者量化 账户。 账户名、 注册邮箱、 账户密码 一定要记录好,特别是账户密码: 该密码是用于在游览器端加密用户敏感信息时使用的。所以在 发明者量化 上的数据都是加密过的。修改密码,触
    1.3.1 主界面概览及架构
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-03 20:00:44
    2017-10-11 10:15:23
    1.1 认识什么是量化交易、程序化交易。
    认识什么是量化交易、程序化交易。 ### 概念 > 量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来
    1.1 认识什么是量化交易、程序化交易。
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-02 19:33:56
    2016-11-02 19:48:20
    量化必读:Tick 数据到底是什么?为什么很难找到可靠的交易数据?
    一、什么是Tick Data Tick Data本身并不神秘,就是交易所把每只股票(亦或是futures options)的active order book(就是你的委托还存在在交易所里面,但并且没有被撮合成交)里面的买、卖的单的情况发给你。 举例说明: ”` 某天的市场一开始的时候苹果股票的order book(委托挂单)清空(这里不进行auc
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  • avatar of hanyuliangchina hanyuliangchina  | 创建于:2016-11-02 16:12:29
    btc策略模拟回测, 为什么没有poloniex选项???
    btc策略模拟回测, 为什么没有poloniex选项???
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-02 13:03:03
    2016-11-02 13:11:30
    阿尔法狗的利器:蒙特卡洛算法,看完就懂了!(附代码实例)--转载
    阿尔法狗的利器:蒙特卡洛算法,看完就懂了! 在今年3月9日-15日,围棋界发生了一件大事,一场总计五轮的人与机器的大战在韩国首尔上演。 这场比赛的结果是人类完败,世界围棋冠军李世石以1比4最终败给了谷歌公司的人工智能程序AlphaGo。 那么AlphaGo是什么,获胜的关键又在哪里呢?这里我们就要来了解一个算法:蒙特卡洛算法。 ### AlphaGo和蒙特卡洛算法
    阿尔法狗的利器:蒙特卡洛算法,看完就懂了!(附代码实例)--转载
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-11-01 11:51:41
    2016-11-01 11:53:28
    用SVM向量机下注(交易),能跑得过大猩猩吗?
    用SVM向量机下注(交易),能跑得过大猩猩吗? 女士们先生们,投下你们的赌注。今天,我们要尽最大的努力去击败一只猩猩,它被看作是在金融界最可怕的对手之一。 我们要试着预测“货币交易品种的隔日收益”。我向你保证:即使想击败一只随机投注、并获得50%的胜率的猩猩,都是一件很难的事情。 我们将用一个现成的机器学习算法,它是支持向量分类器。SVM向量机对于解决回归和分类任务是一种令人难以置信
    用SVM向量机下注(交易),能跑得过大猩猩吗?
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-10-31 16:10:38
    2017-10-11 10:58:50
    简单的SVM 分类算法
    简单的SVM 分类算法 ”` from sklearn import svm def main(): preTime = 0 n = 0 success = 0 predict = None pTime = None spread = 2 while True: r = exchange.GetRecords()
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  • avatar of edwardgyw edwardgyw  | 创建于:2016-10-15 16:58:12
    2016-10-15 16:58:40
    回测实盘级tick有问题
    新上的实盘级tick有一点瑕疵啊,虽然说价格可能是收集而来的,但我发现交易量却还是模拟得到的,希望能加上交易量的实盘数据,反正也不会多多少储存空间。再者来说,量比之类的也有助于开发抓局部高低点的策略。 另外,我也尝试过自己来收集数据合成K线玩,发现要统计到每秒的交易量和更准确的收盘价格数据,可以用GetTrades获取最近的成交记录,那样可以得到精确到毫秒级的订单价格而不必受网络延迟的影响。如果
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  • avatar of Han_nuo_ta Han_nuo_ta  | 创建于:2016-10-11 07:59:03
    关于交易软件的接口
    内盘期货、证券都是国内交易所提供接口,自己开发软件,那么外盘是不是同样的道理?
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-10-09 12:36:49
    2017-10-11 10:18:05
    Python 2.x.x 与 Python 3.x.x 的改动 & Python 2.x.x 转换为 Python 3.x.x 的方法
    python2 与 python3 语法区别、改动 几乎所有的Python 2程序都需要一些修改才能正常地运行在Python 3的环境下。为了简化这个转换过程,Python 3自带了一个叫做2to3的实用脚本(Utility Script),这个脚本会将你的Python 2程序源文件作为输入,然后自动将其转换到Python 3的形式。案例研究:将chardet移植到Python 3(
    Python 2.x.x 与 Python 3.x.x 的改动 & Python 2.x.x 转换为 Python 3.x.x 的方法
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-09-18 10:49:10
    2019-08-01 09:50:55
    冰与火:实盘与回测
    在 发明者量化 学习期间,许多奇奇怪怪的想法实践的过程中,写了不少代码。有些策略简直是“回测急煞千军万马,实盘呵退百万雄师!” =_=! 总结了一点拙见: 算错了,回测出现有显著盈利能力结果时,大概率是这个原因导致的错误。例如,某个负号在计算时漏掉了、盈利算法有问题、百分号忘记除了、调用收益API的时候参数错误,等等等等,往往会给出一个“买地球”的结果。所以现在已经形成条件反
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-09-12 14:13:46
    2016-09-12 14:18:09
    干货 -高频交易在怎么挣钱?(转载)
    高频交易在怎么挣钱? 写在前面: 2016年7月30日,交易门的主角,高频交易员李奥应香港受交通大学香港校友总会之邀,做了一场题为《量化金融与高频交易》的主题分享会。征得李奥同意,交易门独家首发这次分享会的内容。本讲稿经过李奥修订,谢谢李奥。 我讲的内容会偏IT一点,因为一直都是在做IT。因为我没有正规学过数学和统计,所以可能看起来不那么正规,有一些小道消息和自己做交易以后的经验
    干货 -高频交易在怎么挣钱?(转载)
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  • avatar of Zero Zero  | 创建于:2016-09-07 13:19:48
    X 分钟速成 Python
    ”` python 单行注释 ”“” 多行字符串可以用 三个引号包裹,不过这也可以被当做 多行注释 “”” #################################################### 1. 原始数据类型和操作符 #################################################### 数字类型 3
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-09-05 20:56:39
    2024-12-23 16:29:22
    思考方法比高频算法更重要
    思考方法比高频算法更重要 让程序化交易真正进入公众视野的是两年前震惊全市场的光大证券乌龙指”事件,当时沪指在一分钟之内拉升超过5%,原因正是这家券商ETF套利的高频交易程序出现了订单生成和执行的错误。 从中国金融期货交易所的“7•31新政”,到沪深交易所连续公布对三批次账户采取限制交易措施,再到近日融券“T+0”交易改为“T+1”,监管层对程序化交易连续展开围剿。尤其是中金所
    思考方法比高频算法更重要
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  • avatar of Zero Zero  | 创建于:2016-09-01 16:11:47
    2020-04-07 16:34:37
    开源发明者量化的TA库, 学习使用(含Javascript/Python/C++版本)
    代码就是最好的注释, 不懂指标如何生成的, 怎么敢说自己会用指标. 以下代码是我自己从程序员转入金融行业的时候手撸而成, 无任何复制粘贴, 希望对新手有用 ”` javascript var Std = { _skip: function(arr, period) { var j = 0; for (var k = 0; j < arr.length
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-30 19:44:04
    2019-08-01 09:51:48
    心理素质、创新能力、资金管理、策略
    一般来说,量化投资交易系统有四大支柱:心理素质、创新能力、资金管理、策略 1、心理素质大抵上包含恐惧 / 痛苦管理 / 乐观情绪管理,其关乎操盘者在交易时的抗压、守纪律的能力。具有交易经验的人想必都已有自身体验,想要驾驭多大的资金,就必须练就多大的心脏,此部分如人饮水冷暖自知,许多人承受过的痛苦真是不足为外人道。 2、创新能力即是进化的能力,每个参与者对交易的领悟力与适应力
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-30 11:38:10
    2017-10-11 10:34:57
    简单的策略框架(可以自行修改扩展)
    简单的策略框架(可以自行修改扩展) 一个简单的策略框架,只有做多一个方向。即 开多仓、平仓。 用于电子货币现货市场。有新用户可能写策略的时候不熟悉怎么架构程序。这里给一个最简单的思路,代码都有注释,耐心看,动手试一试,会有些收获的。 #### 说明: 1、 这个是个策略框架,没有触发开多仓、平仓的代码。 也就是说 策略开仓时机、平仓时机,开仓、平仓要满足的条件可以自行
    简单的策略框架(可以自行修改扩展)
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-29 17:44:47
    2019-08-01 09:52:18
    开发量化策略的流程及思考
    开发量化策略的流程及思考 在 发明者量化 上开始写策略的时候,可能和很多新用户一样。感觉无从下手,的确是这样。会写字和会写诗完全是两个概念。但是要想写诗,那是必须会写字的。 所以有个硬性条件:需要会最基本的编程。 这里可能会问,“基本”到什么程度。 看下这个: 传送门 篇幅不长,内容很丰富,足够写策略了。 -
    开发量化策略的流程及思考
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-29 12:46:51
    2016-08-29 12:48:26
    程序化交易中的过度拟合产生原因
    #### 近年来,程序化交易在国内发展迅速,采用程序化作为交易手段的投资者越来越多,国内对程序化交易的研究也越来越深入。开发一个优秀的程序化交易系统,走上稳健获利的投资道路,成为众多交易者追求的目标。 > 从开发一个优秀的程序化交易系统,到使用该系统获得一定的利润是一个复杂的过程,在此过程中会遇到很多问题。比如,经常有投资者在实际使用交易策略前,因为策略的历史测试收益曲线图平滑向上,对策略的盈
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-26 18:13:29
    2016-08-27 17:01:04
    揭秘量化交易十大陷阱
    揭秘量化交易十大陷阱 一、偷价 如果一个交易策略要求你利用信号触发前的价格进行交易,那么这个交易策略就存在偷价的问题。偷价发出的交易信号不会消失,但是你已经没有机会利用这个信号进行交易了。例如,信号可能提示,如果当天收盘价高于前一天最高价,则利用当天开盘价进行买入,而在开盘价成交已经几乎是不可能的事情了。 很多人也许会低估偷价的危害性,事实上,固定点数的偷价相当于在原本的资
    揭秘量化交易十大陷阱
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-26 15:58:05
    2016-08-27 17:01:45
    志玲+芙蓉+凤姐:向你解释何为ETF套利?
    志玲+芙蓉+凤姐:向你解释何为ETF套利? 关于ETF和套利,上一次的文章还是有些朋友不明白,也是,我那篇文章主要是讲ETF的,套利只是顺口一提。今有空,准备用很白话的讲明自什么是ETF以及套利。 我一直坚信,再复杂的金融都是可以用很通俗易懂的形式表达的。 为了不让炎热的下午你看的昏昏欲睡,我们把股票比喻成女人,牛股就是美女。林志玲标价10万一个,芙蓉姐姐4万一个
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-25 17:30:20
    2016-08-27 16:59:06
    青铜时代:中本聪之惑
    青铜时代:中本聪之惑 序 我最后一次的登录上了那些在云端服务器,把在运行的进程一个个kill掉,再把交易的log一个个备份到本地,最后我用一个rm -rf的命令删除了残留的所有文件。然后我拨通了龙大的电话,说:F.I.A.S.C.O (大逃亡)。至此,一场旅途结束了。 壹 4月的伯克利天气还没有转热的迹象,在酒吧里面,学生们依旧 hoodies 为主。当时我刚刚毕业,还没有完全
    青铜时代:中本聪之惑
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-24 19:25:22
    2017-10-11 11:07:31
    STOCHRSI 指标理解
    STOCHRSI 指标理解 这几天帮一个朋友解决一个关于指标的问题,这个指标就是 STOCHRSI 。在网上查了很多资料,中文的真是甚少。而且仅有的也不是讲的很清楚。对于我这样的 交易小白,简直是天书。 不过只要研究多少会有点收获的,下面分享下经验,需要用这个的朋友可以借鉴。 在网上找到了一些 关于这个指标的计算公式。 “` /* LC := REF(CLOSE,1); //RE
    STOCHRSI 指标理解
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-23 17:19:54
    如何复制对冲基金的成功?
    如何复制对冲基金的成功? 对冲基金能被大众熟悉可以归功于以耶鲁大学捐赠基金为首的机构投资者的独具慧眼。自上世纪90年代开始,耶鲁基金就开始大量投资于对冲基金,私募基金等不同于股票或债券的另类资产,并因此取得了不错的回报(见[1])。与一般共同基金相比,对冲基金更灵活。它们运作的特点是能使用高杠杆,能够做空,无投资基准(benchmark),无约束地投资不同资产包括复杂的金融衍生品。高
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  • avatar of 发明者量化-小小梦 发明者量化-小小梦  | 创建于:2016-08-23 17:06:46
    Deep Learning Tutorial
    Deep Learning Tutorial 李宏毅 Hung-yi Lee Deep learning attracts lots of attention. • I believe you have seen lots of exciting results before. /upload/asset/9c4401f69ff387171a4a2d6afd7a65f5f11a78
    Deep Learning Tutorial
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