QTEASY量化交易-优快云博客

原创 python量化交易——金融数据管理最佳实践——使用qteasy管理本地数据源

介绍qteasy模块中定义的金融数据表的基本结构，为继续了解所有的数据表打下基础

2025-03-01 18:21:29 1284

原创 python量化交易——金融数据管理最佳实践——qteasy创建本地数据源

做量化研究，如何避免从网上拉取数据的几大痛点？1、数据格式不统一，2、可用数据有限，3、下载成本高，4、连接不稳定？使用qteasy提供的一站式解决方案，一次性免费解决所有问题

2025-02-27 22:38:35 1737

原创【技术随笔】Mysql数据库亿级数据表的快速迁移，详细教程及避坑指南

做量化交易需要大量的金融数据，通常保存在mysql数据库中，有时候我们需要将这些金融数据从一台设备迁移到另一台设备，这时就意味着将若干上亿行的数据表迁移过去。是一个事先创建好的路径，上面命令将db_name中的所有数据表dump到这个路径下，每个数据表都会生成两个文件，一个是表头信息，另一个是数据。由于数据是批量导入数据表中的，因此mysqlimport的速度比mysqldump方法快得多。这个SQL语句，当mysqlimport不能使用时，可以用。可见，必须找到一种足够快的方法，以实现数据高速传输。

2024-12-08 01:36:18 790

原创【随笔笔记】将mysql数据迁移到群晖NAS

将mysql数据库迁移到群晖NAS

2024-12-04 23:07:58 789

原创【python量化交易】—— 经典网格交易 - Qteasy自定义交易策略【附源码】

我们今天使用qteasy来回测一个双均线择时交易策略，qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架，Github地址在这里。使用它，能轻松地获取历史数据，创建交易策略并完成回测和优化，还能实盘运行。项目文档在这里。为了继续本章的内容，您需要安装qteasy【教程1】，并下载历史数据到本地【教程2、），详情可以参考更多教程【教程3】。建议您先按照前面教程的内容了解qteasy的使用方法，然后再参考这里的例子创建自己的交易策略。

2024-05-20 08:00:00 1791

原创【python量化交易】—— 指数增强选股 - Qteasy自定义交易策略【附源码】

2024-05-18 17:00:00 899

原创【python量化交易】—— 类网格交易 - Qteasy自定义交易策略【附源码】

2024-05-18 09:00:00 783

原创【python量化交易】—— 多因子选股策略 - Qteasy自定义交易策略【附源码】

我们今天使用qteasy来回测一个多因子选股交易策略，qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架，Github地址在这里。使用它，能轻松地获取历史数据，创建交易策略并完成回测和优化，还能实盘运行。项目文档在这里。为了继续本章的内容，您需要安装qteasy【教程1】，并下载历史数据到本地【教程2、），详情可以参考更多教程【教程3】。建议您先按照前面教程的内容了解qteasy的使用方法，然后再参考这里的例子创建自己的交易策略。本策略需要先定义一个加权收益率计算函数，然后在策略中调用这个函数完成计算。

2024-05-16 22:00:00 842 2

原创【python量化交易】—— 集合竞价选股 - Qteasy自定义交易策略【附源码】

我们今天使用qteasy来回测一个集合竞价选股交易策略，qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架，Github地址在这里。使用它，能轻松地获取历史数据，创建交易策略并完成回测和优化，还能实盘运行。项目文档在这里。为了继续本章的内容，您需要安装qteasy【教程1】，并下载历史数据到本地【教程2、），详情可以参考更多教程【教程3】。建议您先按照前面教程的内容了解qteasy的使用方法，然后再参考这里的例子创建自己的交易策略。使用。

2024-05-16 17:00:00 3145

原创【python量化交易】—— 双均线择时策略 - Qteasy自定义交易策略【附源码】

我们今天使用qteasy来回测一个双均线择时交易策略，qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架，Github地址在这里。使用它，能轻松地获取历史数据，创建交易策略并完成回测和优化，还能实盘运行。

2024-05-15 23:12:08 1465

原创【python量化交易】—— Alpha选股策略 - Qteasy自定义交易策略【附源码】

我们使用`qteasy`来回测一个alpha选股交易策略，`qteasy`是一个功能全面且易用的量化交易策略框架，使用它，能轻松地获取历史数据，创建交易策略并完成回测和优化，还能实盘运行。

2024-05-15 23:09:14 1282

原创【python量化交易】qteasy使用教程07——创建更加复杂的自定义交易策略

qteasy量化交易框架教程的第七节，介绍了一个比较复杂的多因子选股交易策略，这是一个自定义量化交易策略，回测结果显示该策略表现较好

2024-05-13 05:00:00 1128

原创【python量化交易】qteasy使用教程06——创建自定义因子选股交易策略

qteasy自定义交易策略教程续篇，继续使用两个例子介绍了FactorSorter和GeneralStg两种自定义量化交易策略，给出了详细代码解析，分析了详细工作流程

2024-05-12 23:08:36 893

原创【python量化交易】qteasy使用教程05——创建第一个自定义交易策略

qteasy使用教程的第五篇，创建一个自定义交易策略，自己定义量化交易策略，回测其性能表现，通过参数调优优化该策略，实现更高的收益

2024-05-10 01:34:52 1290

原创 Python学习——解决M1芯片Mac下导入TA-lib出错的问题ImportError: symbol not found in flat namespace ‘_TA_ACOS‘

从X86架构切换到M1芯片的Mac后在python中导入TA-Lib包错Import Error: symbol not found in flat namespace '_TA_ACOS', 这里有全套解决方案

2024-04-27 18:13:09 1994 2

原创【python量化交易】——文章目录指引

将Blog里的文章按照主题归类，并随时更新以保持同步，方便朋友们查找

2024-04-27 11:37:59 513

原创【python量化交易】qteasy使用教程04 -使用内置交易策略，搭积木式创建复杂交易策略

qteasy使用教程第四节，介绍了如何使用混合器blender，将多个相对比较简单的交易策略混合成一个较为复杂的交易策略。

2024-04-13 23:51:49 1205

原创【python学习笔记】pandas写入数据库时出现 “nan can‘t be used with mysql“ 错误的解决方法

pandas写入数据库时出现 "nan can't be used with mysql" 错误的解决方法。不同pandas版本处理方式不同，导致产生了坑，看这里避免踩坑！

2024-03-30 21:13:27 1082 1

原创【python量化交易】qteasy使用教程03 -创建交易策略并评价回测结果

qteasy使用教程第三篇，以一个大小盘轮动交易策略为例子，详细介绍了如何使用queasy创建交易策略，设置策略参数、配置回测参数、检查回测结果、并修改策略

2024-02-15 23:57:57 1315

原创【python量化交易】qteasy使用教程02 - 获取和管理金融数据

qteasy使用教程的第二章，详细介绍了如何使用qteasy下载金融数据，如何保存金融数据到本地，如何使用这些数据

2024-02-13 03:31:15 2058 5

原创 Python量化交易——分享一个五年五倍收益，年化收益率44%的多因子选股交易策略！

利用`qteasy`来创建一个多因子选股交易策略，策略年化收益可以达到44%

2024-02-09 06:00:00 1882 5

原创 Python量化交易——股票技术分析TA-lib常用函数的python实现版

python量化交易——TA-lib常用技术分析函数的python实现版，基于pandas实现

2024-02-08 23:45:00 1080

原创【python量化交易】qteasy使用教程01 - 安装方法及初始化配置

QTEASY是为量化交易人员开发的一套量化交易策略开发工具包，功能包括金融数据的下载、清洗、存储和调用、交易策略的创建、回测、评价及优化、交易策略的实盘运行。这是qteasy的使用教程第一章，介绍了如何安装并初始化

2024-02-08 00:29:15 1823

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——S-BBAND指标

本文介绍了Soft-BBAND技术指标，并且使用了qteasy在403支股票上进行了5年的历史交易回测，测试该指标的历史择时表现，并与其他33个技术指标进行了横向对比。比较其择时性能以及适应度，回测表明，该指标表现很差！

2024-01-30 06:00:00 1890 2

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——BBAND指标

本文介绍了BBAND技术指标，并且使用了qteasy在403支股票上进行了5年的历史交易回测，测试该指标的历史择时表现，并与其他33个技术指标进行了横向对比。比较其择时性能以及适应度，回测表明，该指标表现

2024-01-29 06:00:00 1168

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——Dual SMA指标

本文介绍了D-SMA技术指标，并且使用了qteasy在403支股票上进行了5年的历史交易回测，测试该指标的历史择时表现，并与其他33个技术指标进行了横向对比。比较其择时性能以及适应度，回测表明，该指标表现不理想！

2024-01-28 06:00:00 1110

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——DI指标

本文介绍了DI技术指标，并且使用了qteasy在403支股票上进行了5年的历史交易回测，测试该指标的历史择时表现，并与其他33个技术指标进行了横向对比。比较其择时性能以及适应度，回测表明，该指标表现不错！

2024-01-27 06:00:00 1425

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——STOCH指标

本文介绍了STOCH技术指标，并且使用了qteasy在403支股票上进行了5年的历史交易回测，测试该指标的历史择时表现，并与其他33个技术指标进行了横向对比。比较其择时性能以及适应度，回测表明，该指标表现

2024-01-26 06:00:00 1165

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——STOCHF指标

本文介绍了STOCHF技术指标，并且使用了qteasy在403支股票上进行了5年的历史交易回测，测试该指标的历史择时表现，并与其他33个技术指标进行了横向对比。比较其择时性能以及适应度，回测表明，该指标表现不理想！

2024-01-25 06:00:00 944

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——PPO指标

本文介绍了PPO技术指标，并且使用qteasy在403支股票上使用历史数据回测了该技术指标的择时表现，并于其他33个技术指标进行了横向对比，比较其性能即适应度，该指标表现不理想！

2024-01-13 00:00:00 1780

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——MACDEXT指标

本文介绍了MACDEXT技术指标，并且使用qteasy在403支股票上使用历史数据回测了该技术指标的择时表现，并于其他33个技术指标进行了横向对比，比较其性能即适应度，该指标表现很好！

2024-01-12 00:00:00 1103

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——MOM指标

本文介绍了MOM技术指标，并且使用qteasy在403支股票上使用历史数据回测了该技术指标的择时表现，并于其他33个技术指标进行了横向对比，比较其性能即适应度，该指标表现不错！

2024-01-11 00:00:00 1120

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——RSI指标

本文介绍了RSI技术指标，并且使用qteasy在403支股票上使用历史数据回测了该技术指标的择时表现，并于其他33个技术指标进行了横向对比，比较其性能即适应度

2024-01-10 00:00:00 1274

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——DM指标

DM / DMI (Directional Movement Index)，又叫动向指标或趋向指标，也是由美国技术分析大师威尔斯·威尔德（Wells Wilder）所创造的，是一种中长期股市技术分析（Technical Analysis）方法。

2024-01-09 06:00:00 1236

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——T3均线

介绍了三重指数平滑平均线T3的定义和用法，介绍了qteasy内置的几种利用T3指标的交易策略，并使用标准方法在433支股票上进行了回测，与其他33种技术指标进行了横向对比。

2024-01-06 00:00:00 1093

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——TRIX指标

简单介绍了TRIX指标的原理和应用方法，使用标准化测试模型在433支股票上测试了TRIX指标的择时效果，与其他33种技术指标进行了横向对比

2024-01-03 00:00:00 1330

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——DMA指标

简要介绍了DMA技术指标的定义和使用方法，利用qteasy内置的DMA交易策略，在433支股票上进行了回测，与其他的技术指标进行横向对比，得出指标的有效性和适用性

2023-12-30 00:00:00 1475

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——MACD指标

简要介绍了MACD技术指标的定义，然后利用qteasy对一个基于MACD指标的择时交易策略，在433支股票上进行了标准化回测分析，给出横向评价结果

2023-12-25 23:35:59 1204

原创 Python量化交易——股票择时到底能否赚钱？技术指标大比拼——CMO指标

在400多支股票上回测CMO技术指标择时交易策略并与其他技术指标进行横向对比

2023-12-24 00:30:00 1093

原创 Python量化投资——金融数据最佳实践: 使用qteasy+tushare搭建本地金融数据仓库并定期批量更新【附源码】

需要大量使用金融历史数据做量化交易的同学们看过来！使用qteasy量化交易工具包，只需要做简单的配置，就可以用几行代码将网上的大量金融数据统统下载到本地，建立一个本地数据仓库。股票、基金、指数、上市公司信息、财务报表、宏观经济。。。一应俱全！

2023-12-23 02:39:08 4083 4

量化交易技术分析函数测试数据

用于文章《python量化交易常用talib技术分析函数解析》这篇文章详细解析了talib中包含的35个不同的技术分析函数，使用python实现了所有函数的计算过程，给出了详细的说明和解释。使用这个测试数据，可以直接使用文中的代码运行得到计算结果，用户不再需要自己准备股票价格数据。

2024-02-19

投资结果评价的实例数据

用于文章《Python量化投资——投资结果的评价，阿尔法alpha、贝塔beta、夏普率sharp、波动率volatility的计算和可视化》的实例讲解。一个CSV文件，包含一个量化轮动交易策略在过去十年里模拟交易结果，其格式为一张数据表，包含每一个交易日结束时当天持有的两种资产（沪深300指数或创业板指数）的数量，持有的现金数量，持有资产和现金的总价、以及作为比较基准的沪深300指数的当天收盘价。下载本文件并参考上述文章，可以了解如何对交易的结果进行全面的评价，并最终生成一张专业的投资结果评价可视化图表。

2022-07-03

空空如也

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量化交易技术分析函数测试数据

投资结果评价的实例数据

test-data.csv

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基于Excel的QR二维码生成工具

空空如也