<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[码上助君的专栏]]></title><description><![CDATA[码上助君，用代码帮助有需要的朋友，搭建属于个人的程序化交易平台。]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Le_temps]]></copyright><item><title><![CDATA[C++20协程在行情解析中的应用：取代传统回调地狱]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/146123774</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/146123774</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Sat, 08 Mar 2025 22:26:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[含c++源码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[通达信指标公式（4）MACD指标3个进阶版本与C++源代码（值得收藏）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/145641476</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/145641476</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Sat, 15 Feb 2025 21:52:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天主要分享我在实战中，使用MACD的3个进阶版本（如下图），介绍每个版本的由来，如何一步步优化、调整，从而去除一些干扰的信号（去噪），最终提供相对正确率较高的入场信号。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[通达信指标公式（3）如何添加使用指标公式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/145578589</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/145578589</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Tue, 11 Feb 2025 20:59:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[前面分享了两篇通达信指标公式的文章，我也将源码放在了前文中，但是很多朋友反馈不会使用，不知道如何将源码装到我们的常用的软件中，今天就以通达信金融终端为例，分享2种添加指标公式的方式]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何借助DeepSeek、ChatGPT等AI模型构建自己的量化交易策略？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/145479431</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/145479431</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Thu, 06 Feb 2025 21:24:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天试着以量化投资的角度，对两者进行一下使用体验分享，是否有必要本地部署deepseek？如何借助这些优秀的模型构建自己的量化交易策略，希望对大家有所帮助。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何根据数字货币不同时段的表现，设计一个盈利的量化策略？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/144037985</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/144037985</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Mon, 25 Nov 2024 21:49:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近我也开始准备将期货的趋势策略，拿到数字货币上进行回测看看表现，我们知道加密货币是全天候交易，呈现出独特的流动性和波动性，由此也萌生了本篇文章的研究内容。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[期货日内趋势策略-自动化交易机器人战绩]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/143861933</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/143861933</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Mon, 18 Nov 2024 21:11:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[前段时间进行了大量的回测分析，目前已经将回测比较好的趋势策略跑了一段时间，策略大概思路如下，欢迎加入社群一起探讨量化交易。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[miniQuant 回测系统模块拆解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/142964887</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/142964887</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Thu, 17 Oct 2024 19:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[在前面，我们分享了关于量化回测系统的文章，提到了自研的 miniQuant 回测系统。今天将这个回测系统按模块模块进行拆解。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tick数据合成k线的完整过程（含源代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/142741427</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/142741427</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Mon, 07 Oct 2024 22:44:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文主要分享 tick 数据合成 k线 的完整过程，这样我们的策略就可以在此 k 线的基础上，计算各种技术指标（如ema、atr、kdj、macd等等）。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[码上君量化互助社群介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141996274</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141996274</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Sun, 08 Sep 2024 21:02:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[量化投资是一个漫长的过程，一个人单打独斗会走很多弯路，所以建立一个交流沟通互助群是有必要的。无论是加入我的这个量化互助社群，还是加入其他的社群，首先要想想自己加入社群的目的是什么，自己想从中获得什么。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[通达信指标公式解析（2）多彩MACD指标]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141990602</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141990602</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Sat, 07 Sep 2024 10:53:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[前面分享过一篇：[通达信指标公式-主力操盘线与生命线]，今天分享一个多彩MACD指标的写法，两个结合起来使用效果如何？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[十二步：像玩游戏一样搞量化，量化交易不是“黑神话”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141333345</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141333345</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Tue, 20 Aug 2024 21:31:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[《黑神话：悟空》今日上线了，是一款以中国神话为背景的动作角色扮演游戏，今天多少投资者一边交易一边打游戏？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[量化策略开发步骤系列（5）前向测试和统计意义]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141196009</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141196009</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Sat, 17 Aug 2024 22:48:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们在第 4 部分，展示了我们策略的样本外测试并讨论了其结果。用于开发模型的数据是 2018 年至 2021 年的数据，测试数据是 2021 年至 2022 年的数据。但有一种方法可以更好地利用我们的数据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[通达信指标公式解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141230238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141230238</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Thu, 15 Aug 2024 21:45:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[下面是一段通达信指标公式代码，用于分析股价走势和交易量变化，识别主力建仓和减仓行为的信号，并绘制主力操盘线与生命线。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[量化策略开发步骤系列（4）参数分析和过度拟合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141199344</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141199344</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Wed, 14 Aug 2024 21:41:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文是量化交易系列文章的第四部分。我的目标是以简化和非程序化的方式介绍量化交易项目所涉及的步骤。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[量化策略开发步骤系列（3）关键投资组合指标]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141083154</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141083154</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Tue, 13 Aug 2024 21:32:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[在第 1 部分中，我们定义了我们的假设，即我们可以将交易结果与之进行比较的市场基准，并构建了我们的数据以便在后续阶段使用。第 2 部分介绍了量化交易中的初始回测和一些隐性成本。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[量化策略开发步骤系列（2）回测和隐性成本]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141081937</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141081937</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Mon, 12 Aug 2024 20:29:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[在本文中，将讨论量化交易的动机，以及启动量化交易项目的基础。在后续文章中，我将介绍隐藏成本、关键指标、回溯测试、前向测试、过度拟合等内容，这些内容与第一系列会有重合，但是分享的内容会更充实、完整、连贯。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[量化策略开发步骤系列（1）假设和基准]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141067110</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141067110</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Fri, 09 Aug 2024 19:56:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[在本文中，将讨论量化交易的动机，以及启动量化交易项目的基础。在后续文章中，我将介绍隐藏成本、关键指标、回溯测试、前向测试、过度拟合等内容，这些内容与第一系列会有重合，但是分享的内容会更充实、完整、连贯。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数字货币市场历史数据获取API（含源代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141034748</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/141034748</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Thu, 08 Aug 2024 20:42:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[分享3个API接口，用于访问加密货币的历史市场数据，包括1分钟级别的数据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[量化交易系统-如何评价交易策略（含源码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/140999866</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/140999866</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Wed, 07 Aug 2024 21:41:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[在量化交易系统的回测模块中，按照我们的交易策略，产生了一条条的交易记录，如何通过这些交易数据，来判断我们策略的好坏，是否可以拿到实盘上跑呢？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[七天打造一套量化交易系统：Day8-阶段性总结、未完待续...]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/140936650</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Le_temps/article/details/140936650</guid><author>Le_temps</author><pubDate>Mon, 05 Aug 2024 21:59:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[半个月的时间，总共输出了 12篇 文章，结合后台的数据以及粉丝们的私信、留言情况，做一个总结，同时也为下一阶段的分享做个铺垫。]]></description><category></category></item></channel></rss>