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RSS订阅原创 抽象基类（Abstract Base Class, ABC）
抽象基类是一种不能被实例化、但可以定义接口契约和公共实现的类。通过抽象方法（abstract method）强制派生类实现特定接口；通过具体方法（concrete method）沉淀公共算法与可复用逻辑；通过抽象属性（abstract property）规定派生类必须提供的成员；通过钩子方法（hook method）允许派生类对算法骨架进行选择性重写。
2025-09-28 01:49:08
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原创 Alphalens：因子分析
Alphalens库可以生成详尽的因子性能报告，包括因子收益、信息比率、换手率、最大回撤等多个重要的统计量。这些统计量可以帮助我们全面地了解因子的性能，包括但不限于因子的稳定性、预测能力、风险等方面。Alphalens库内置了强大的可视化工具，可以生成直观的因子性能图表，例如累积收益曲线、分位数收益图、换手率图等。这些图表可以帮助我们直观地理解因子的性能，特别是在比较不同因子的性能时，可视化工具的优势更为突出。Alphalens库具有高度的灵活性，可以自定义各种参数，例如分析的时间范围、分位数的数量等。
2025-09-19 23:18:54
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原创 策略 001-资产类别趋势跟踪3
调试级日志：每笔成交、手续费、盈亏一目了然。40日均线：信号更频繁，适合中短期趋势跟踪。绩效指标完整：年化、回撤、夏普全都有。A股ETF池：人民币账户可实盘。这段代码已经足够调试级打开控制台，看到每一笔成交；把手续费、滑点、仓位加上，再跑一次，看夏普、回撤变化；用参数扫描（20~200日均线）找稳健区间；用防止过拟合；用官方复权净值再验证一次。如果你想，我可以给你一份带缓存、多order、仓位控制、参数优化的完整脚本，直接跑实盘模拟。
2025-09-19 23:11:33
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原创 策略 001-资产类别趋势跟踪2
self.rets = [] # 每日总市值的next()在每天行情结束后被调用，因此self.rets记录的是日终总资产曲线。returns = np.diff(rets) / rets[:-1] # 日收益序列简单假设252个交易日；没有无风险利率，因此夏普分母未减rf，默认rf=0。最大回撤用累计最高点法（经典几何回撤）；返回dict，方便后面一次性打印。代码结构清晰：策略、分析器、主程序分离。绩效指标完整：年化、波动、夏普、最大回撤一次给出。A股ETF池可实盘。
2025-09-19 22:51:55
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原创 策略 001-资产类别趋势跟踪1
定义一个动量策略，参数是300 日均线。__init__条件操作当前无持仓，且价格 > 300 日均线买入当前有持仓，且价格 < 300 日均线卖出每个 ETF独立判断，不互相影响。每次只下一个单（self.order控制）。项目说明策略类型动量策略（趋势跟踪）信号价格上穿/下穿 300 日均线持仓每个 ETF 独立判断，全仓买入频率日线时间范围2020-2024初始资金100 万美元这段代码是一个非常简洁的动量策略模板，适合教学或快速验证想法。但。
2025-09-19 22:42:54
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空空如也
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