自动化股票交易系统第二阶段开发起步

最新推荐文章于 2025-12-15 19:55:43 发布
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#数据仓库 #数据挖掘 #商业智能 #c# #工作 #sql

本文介绍了一个自动化交易系统的开发过程，重点在于数据仓库建设，包括上市公司信息、市场行情等数据的收集与处理。作者正在研究如何从历史数据中提取技术指标以形成有效的交易策略。
     最近在写一个自动化交易系统.在我看来自动化交易系统分为两部分,一是自动化交易,二是交易系统.目前我已经将第一部分实现,正在实现第二部分. 因此我做了一个股票市场交易的数据仓库,包含了上市公司、市场行情、大宗交易、商品市场行情和上市公司财务数据等信息,技术实现是c#+sql2008.这部分已经完成数据的寝加载和日常加载ETL程序.目前正在考虑如何将历史数据转化为技术指标,进而形成交易策略,以及统计分析和数据挖掘.本人目前是从事数据仓库和商业智能工作的,有对自动化交易系统开发感兴趣的朋友请联系我,共同探讨.      MSN:brightgems88@hotmail.comQQ:120978211
brightgems
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14、DevOps投资回报率分析与自动化工具的价值
kite3的博客
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深入浅出Python量化交易实战--第1章 从零开始
zhh_920509的博客
03-21 3281
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开发CTP自动化交易日志
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股票自动化交易
reset2021的博客
02-13 1636
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用python开发股票自动技术分析的软件
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05-23 7217
http://blog.sina.com.cn/s/blog_620987bf0102vkx7.html
今天完成了股票自动化交易软件1.2版本了
风中的云
09-28 3407
千发[url="http://www.qianfa.net/AutoTrade.html"]股票自动交易[/url]功能简介: 用户只需要把自己想要监控的股票加入股票池。然后选择股票交易策略，我们的软件就会每6秒钟自动进行一次判断，是否有股票可以买入，是否卖出现有的股票（现有的股票我们会自动从你的帐号哪边获取的）。 我们这个自动交易软件没有办法完成对多个市场进行套利的策略。 为什么...
【从零开始玩量化7】easyTrader: 自动化（程序化）交易利器
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前面的文章，我们介绍了数据获取工具AKShare, 量化回测工具backtrader等，这一篇，介绍程序化交易工具easyTrader。作者网名食灯鬼，目前项目在Github上的star数已经有6.7k。这可能是目前，开源能找到的，最好用的程序化交易库了。本文介绍了easyTrader的简单用法，这个包还有很多功能，后续再继续写文章探究。
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QMACD宽客相对论
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QR社区指出，我们的生活浸泡在互联网中，互联网把我们紧紧的包围起来，我们吃饭、工作、购物，与互联网都有着密切的联系，因为互联网带来的是高效，自动，精准。自动化不仅影响着我们的生活，有时候甚至还决定着我们的生活。股票自动交易的兴起，为股民们带来了福音，你是否也想改变目前管理股票的方式呢？来看看今天为大家准备的福袋吧。 一、股票自动交易 （一）股票自动交易 人工智能时代的到来，助推了证券行业全自动交易...
Python量化交易入门
曲折旅程，艰难人生
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Python量化交易知识归纳
集团税务共享化、数字化系统如何选型（一）
BUATzhangzhoufu的专栏
09-21 3681
目前国内可以提供企业税务服务的供应商情况，并对相应供应商进行浅谈分析。
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nessofblade的专栏
03-22 7790
    其实应该也不是很难，就是把每天的消息面数据，和自己的技术分析和交易习惯通过设置传给软件，软件通过吉日分析自己下单，平单，设置好每天止损，盈利等等，这样系统帮你赚钱，大家认为实现难度有多大，如果认为能够 实现，请加我好友。谢谢qq  317680874
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04-25 1万+
本文是针对初学者讲解如何建立一个基于事件驱动的全自动化交易系统。 　　首先对于量化交易的初学者，建议读读 Ernie P. Chan的书籍：Quantitative Trading: How to build your own algorithmic trading business，这本书是基础。 　　量化交易系统可以分为半自动化交易和完全自动化交易两种，半自动化系统适合一个星期有几
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Python的火热，刺激了市场的需求，在国内某知名互联网招聘网站上，Python开发工程师的年薪普遍在25万-50万之间，岗位数量多达数万。如果你只能选读一门编程语言，那么除了 Python，还是 Python。要赶上这趟快车不容易，尤其是对于非专业出身的小白来说，面...
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银行数据仓库项目通常包含DEV→SIT→UAT→PRE-PROD→PROD五级环境。其中PRE-PROD环境作为上线前的最后防线，必须与生产环境(PROD)保持完全一致，包括硬件配置、软件版本、网络策略、数据量级等。若两者存在差异，可能导致"测试通过但上线失败"的问题，如性能不足、权限错误或作业超时等。银行通常通过基础设施即代码、配置管理、数据同步等方法来确保环境一致性。PRE-PROD环境的严格验证是避免上线风险的关键环节，需进行全流程测试、性能压测和安全验证，确保测试结果真实反映生产
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