探索FMZ策略编辑器的新功能 对于量化交易、程序化交易初学者学习入门最大的困难是什么？一般来说有这么几条。 基础知识欠缺：包括基础概念、市场规则、交易知识、策略思路等。 编程基础薄弱：包括逻辑表达、程序设计编写、程序调试排错。 逻辑思维薄弱：思考的过程容易造成混乱，越思考越混乱。

麦语言编写趋势策略确实十分简单，得益于封装，只需使用几行代码就可以写出一个策略。在发明者量化（FMZ）交易平台上使用麦语言，除了查询麦语言文档：发明者量化My语言（Mylang）文档之外，缺少一些指导文章。本篇我们就一起来玩转FMZ上的麦语

手把手教你给行情收集器升级回测自定义数据源功能 上一篇文章手把手教你实现一个行情收集器我们一起实现了一个收集行情的机器人程序，收集了行情数据接下来怎么使用呢？当然是用于回测系统了，这里依托于发明者量化交易平台回测系统的自定义数

手把手教你写一个Python版的K线合成函数 在编写、使用策略时，经常会使用一些不常用的K线周期数据。然而交易所、数据源又没有提供这些周期的数据。只能通过使用已有周期的数据进行合成。合成算法已经有一个JavaScript版本了（[链接](https://www.fmz.com/digest-topic/415

How does the K Line data processing in quantitative trading? When writing a quantitative trading strategy, using the K-line data, there are often cases wh

程序化交易中的K线数据处理浅谈 在编写程序化交易策略时，使用K线数据，经常会有需求使用一些非标准周期K线数据的情况，例如需要使用12分钟周期K线数据、4小时K线周期数据，通常这类非标准周期是无法直接获取的。那么我们如何应对此类需求呢？ 答案肯定是有办法的。 非标准周期可以通过更小周期的数据，合并