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原创 [QMT量化交易小白入门]-106、ETF网格做动态仓位策略后,回测策略年化收益率50.62%

本专栏主要是介绍QMT的基础用法，常见函数，写策略的方法，也会分享一些量化交易的思路，大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少，在使用过程中不断的摸索，遇到了一些问题，记录下来和大家一起沟通，共同进步。

2025-11-24 11:43:49 14

原创 [QMT量化交易小白入门]-105、震荡市最适合的策略：ETF多标的动态网格策略，回测年化收益47.81%

本专栏主要是介绍QMT的基础用法，常见函数，写策略的方法，也会分享一些量化交易的思路，大概会写200篇左右。QMT的相关资料较少，在使用过程中不断的摸索，遇到了一些问题，记录下来和大家一起沟通，共同进步。

2025-11-24 11:43:17 236

原创缺失值插补策略比较线性回归vs.相邻填充在LSTM输入层的性能差异分析

对照组A：使用Scikit-learn实现多元线性回归模型，基于完整历史窗口构建自变量矩阵进行缺失推测；对照组B：采用前向/后向相邻观测值加权平均法完成快速修补；评估指标：均方误差(MSE)、夏普比率(Sharpe Ratio)及最大回撤(MDD)，从统计学显著性和风险调整收益双重维度验证优劣。所有实验均在PyTorch框架下搭建双层LSTM架构，保证其他超参数完全一致以突出插补方法的差异效果。

2025-11-24 11:40:28 12

原创时间对齐优化1秒间隔快照下多品种期货合约的数据同步

在量化交易领域，跨品种策略的执行高度依赖多源数据的精准同步。本技术方案通过构建基于时间戳对齐的数据框架，实现不同期货合约在1秒级粒度下的原子化快照采集与并行处理。其核心作用在于消除因数据流到达时延差异导致的决策偏差，确保回测结果与实盘环境的强一致性。该机制特别适用于套利类、跨期价差等需要严格时序约束的策略类型，可将策略信号生成的稳定性提升约40%，同时降低滑点成本达15%-20%。

2025-11-24 11:39:47 2

业务指标监控方面，建立收益-风险矩阵，每日跟踪不同评分段用户的逾期率变化，当某个分段的逾期率连续3天超过行业基准时，触发人工审核机制。某支付平台采用决策树桩组合策略，将多棵浅层决策树（最大深度3）的预测结果进行加权投票，在保证90%召回率的同时，将模型响应时间控制在5ms内。对于复杂模式识别，深度神经网络逐渐得到应用，如使用TensorFlow构建的时序卷积网络，能自动提取交易序列中的欺诈模式特征。通过AB测试验证新版本效果，在确保KS值提升0.03的前提下，逐步替换生产环境模型，避免突变风险。

2025-11-23 10:47:00 6

原创从巅峰到谷底：柯蒂斯·费思与海龟交易法则的警示录

近来的公开报道显示，经典著作《海龟交易法则》已经流浪街头，这位昔日的交易明星已陷入困境——2022年因扰乱公共秩序和破坏财产等罪名在波士顿被捕时，其登记住址竟是无家可归者收容所；更早前的2012年，他就已宣称身无分文，甚至被家人指责依靠虚构“金融天才”形象骗取钱财。柯蒂斯·费思曾是金融交易领域的传奇人物，作为上世纪80年代“海龟实验”中最成功的学员之一，他在实验期间为导师理查德·丹尼斯创造了超过3000万美元的利润，并系统总结了趋势跟踪策略的核心原理。

2025-11-23 10:45:14 39

原创 [QMT量化交易小白入门]-104、QMT平台运行深度学习模型，预测期货价格

2025-11-23 10:44:47 235

原创 [QMT量化交易小白入门]-103、ETF轮动策略两个月无交易信号，5年历史回测策略收益达479.66%

2025-11-23 10:44:28 6

原创基于LSTM与高频Tick数据的可转债策略

可转换债券兼具债权凭证与期权衍生品特征，其价值由纯债溢价、转换期权价值及流动性溢价三部分构成。根据《上市公司证券发行管理办法》，当转股价格低于标的股票市价时产生套利空间，此时通过买入可转债并立即转股卖出可获得无风险收益。这种价差通常呈现均值回归特性，尤其在T+0交易制度下形成高频操作机会。上交所公布的逐笔成交数据（Tick Data）包含精确到毫秒的时间戳、买卖方向、成交量等维度信息。

2025-11-23 10:43:17 25

原创极端行情适应机制量化交易策略鲁棒性增强

本方案通过模拟人类渐进式学习模式（Curriculum Learning），构建分层难度的训练路径，使量化模型在极端市场环境下具备动态适应性。其核心功能包括：①基于波动率分桶的数据样本调度系统；②难度梯度可控的损失函数加权机制；③自适应任务序列生成算法。该架构有效解决传统方法在黑天鹅事件中的策略崩盘问题，经实盘验证可使最大回撤降低27%-41%，同时保持年化夏普比率稳定在1.8以上。技术实现依托PyTorch Lightning框架完成分布式训练，采用混合精度优化技术确保计算效率。价格断层检测。

2025-11-19 16:22:50 458

原创迁移学习的基于股票数据预训练加速

通过将源领域（股票市场）积累的知识迁移至目标领域（期货市场），可有效缓解后者因数据稀缺导致的过拟合问题。设置三阶段学习率衰减曲线：初始阶段仅更新分类头全连接层（lr=1e-3），中期解冻顶层3个残差块（lr=5e-4），后期全局精细调整（lr=1e-5）。考虑到股票T+1与期货T+0的交易机制差异，需进行特殊处理：将股票日线数据重采样为小时级别，并与期货Tick数据进行时空对齐。数据显示，采用迁移学习的策略在各项指标上均有显著提升，尤其最大回撤降低近50%，证明其风险控制优势。

2025-11-19 16:22:09 444

原创动态偏置项注入法在量化交易策略中的应用实践

本文聚焦于量化交易领域中深度学习模型的过拟合问题解决方案——动态偏置项注入技术。该技术通过向神经网络各层的偏置参数引入可控噪声扰动，有效打破训练数据的局部最优陷阱，提升模型在未知市场环境下的泛化能力。相较于传统正则化方法（如Dropout、L2正则），此方法具有三个显著优势：①保持特征提取结构的完整性；②实现梯度更新过程的动态干预；③可精确控制干扰强度与衰减节奏。在高频交易场景中，这种改进能使策略夏普比率提升约15%-20%，同时最大回撤降低近30%。"""动态偏置注入模块"""

2025-11-18 10:57:14 621

原创基于Wavelet变换的量化交易频域特征工程实现

通过调整中心频率参数ω₀可实现Δt=π/ω₀的时间分辨率控制，满足从分钟级到日线的多周期分析需求。例如对于采样率为1Hz的数据，D₁层反映1-2Hz高频成分，D₅层则对应0.5-1Hz低频波动。特别要注意的是，当使用超过8层的分解深度时，建议引入L1正则化项抑制过拟合倾向。该方案通过自适应阈值机制自动剔除冗余特征，实测可将输入维度降低40%-60%，同时保持95%以上的信息完整度。仿真结果显示，融入小波特征的RL代理在夏普比率指标上超越纯技术面策略23%，尤其在震荡市表现突出。

2025-11-18 10:56:33 338

原创机器学习用于股票预测的策略

TradingView平台上一款自适应机器学习交易策略表现亮眼。该策略通过K-Means聚类分析市场波动状态（高/中/低），动态调整趋势因子，结合平滑RSI、ADX滤波器和波动率调整的标准差进行多重信号过滤。在SOL/USDT 5分钟周期回测中，实现88%胜率（100次交易）。策略特点包括：时间框架无关性、波动率自适应调整、三重技术指标验证（需同时满足趋势线交叉、价格位置和方向确认）。目前该策略采用Pine Script编写，未来计划改写为Python在ptrade平台测试中国市场适用性。平台优势在于提供源

2025-11-17 17:09:34 1792

原创多头自注意力机制集成下的混合时序建模框架构建赋能量化交易策略

本框架基于Transformer架构中的多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention, MHSA），融合传统时间序列分析方法与深度学习模型，旨在捕捉金融市场中多维度数据的复杂时序依赖关系、跨变量交互作用及非线性模式。多尺度特征提取：通过不同子空间的注意力头捕获短期波动、中期趋势和长期周期性信号；动态权重分配：自适应调整各时间步长的重要性，突出关键事件对价格走势的影响；混合建模能力：结合卷积神经网络（CNN）处理局部特征、循环神经网络（RNN）建模序列记忆，并与注意力机制形成互补。

2025-11-17 17:06:39 925

原创自适应门控循环单元GRU-O与标准LSTM在量化交易策略中的性能对比实验

本实验聚焦于两种主流时序建模架构——带输出门控机制的改进型GRU（以下简称GRU-O）与经典LSTM网络——在金融时间序列预测任务中的差异化表现。通过构建双轨并行模型并采用相同的特征工程流程，重点考察其在捕捉市场微观结构、处理梯度消失问题及计算效率方面的优劣。实验数据选取标普500指数成分股过去三年逐笔成交数据，经滑动窗口切片后形成包含量价时空信息的多维张量输入。# 数据加载与预处理函数。

2025-11-17 17:05:58 1075

原创多层残差连接结构在量化交易策略中的梯度传播

实验表明，采用残差结构的LSTM-CNN混合模型在回测周期内实现了年化收益率提升12.7%，最大回撤降低至传统架构的68%。实践中发现，当网络深度超过80层时，继续增加残差块带来的边际收益趋于平稳，此时应优先考虑数据质量的提升而非单纯堆砌网络复杂度。特别注意到，当输入输出维度不匹配时，通过1×1卷积进行维度对齐的操作是保持残差有效性的关键。蒙特卡洛模拟显示，在极端行情下（单日跌幅>5%），组合的最大预期回撤被控制在初始本金的12%以内，显著优于无残差结构的基准模型（23%）。

2025-11-17 17:05:17 720

原创 LSTM网络改进融入注意力机制捕捉关键时间步信息

本方案通过将多头自注意力机制嵌入传统LSTM架构，构建了一种能够动态聚焦重要历史时刻的新型时序模型。该设计突破了标准RNN对时序信息的线性处理限制，使模型具备自主识别不同时间段特征重要性的能力，特别适用于量化交易中价格波动突变、市场情绪转折等关键节点的精准捕捉。相较于纯LSTM结构，注意力增强型LSTM（Attention-LSTM）在回测周期内可实现15%-23%的策略收益率提升，同时降低最大回撤幅度约8个百分点。# 基础环境配置。

2025-11-14 11:33:36 622

原创波动率曲面分解法在期货价差套利策略中的应用研究

本代码实现基于Heston随机波动率模型构建多维度波动率曲面，通过主成分分析(PCA)对跨品种期货合约间的价差序列进行动态特征提取。系统采用协整检验验证统计套利机会的存在性，结合风险平价模型分配仓位，最终形成具备自适应能力的价差套利策略框架。该方法有效捕捉不同到期日、不同标的资产间的隐含波动率差异，为传统均值回归策略提供新的维度拓展。

2025-11-14 11:32:55 779

原创资金流强度指标构建基于委托单大小与成交速度的协变关系量化实现

本文聚焦于量化交易领域中关键的市场微观结构特征——**资金流强度指标(Money Flow Intensity, MFI)**的构建方法。该指标通过捕捉两个维度数据的动态关联性实现其独特价值：一是订单簿中不同价位水平的委托单规模分布（反映买卖双方的资金储备意愿），二是这些挂单被实际成交的速度变化（体现市场参与者的迫切程度）。二者形成的协变关系能有效揭示短期价格动量背后的真实供需失衡状态，为高频交易、套利策略及流动性管理提供新型alpha来源。

2025-11-14 11:32:14 725

原创跨品种相关性挖掘运用典型相关分析CCA捕获跨市场联动信号

在量化交易领域，跨品种相关性挖掘是构建多空对冲组合、实现风险平价的重要技术手段。本文聚焦于典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）这一多元统计方法，通过数学建模揭示不同资产类别间的线性联动关系。该算法能够从高维时序数据中提取出最大相关性的特征向量组合，帮助交易者识别跨市场的领先滞后效应与均值回归机会。其核心作用在于突破单一品种研究的局限，建立多维度的市场状态感知体系，为套利策略提供统计学支撑。

2025-11-13 15:06:18 317

原创基于生存分析的持仓周期特征构造Cox比例风险模型启发式设计

本代码实现的核心目标是通过Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）对金融资产的持仓生命周期进行建模，从而提取具有预测能力的时序特征。该方案将医学领域的生存分析方法迁移至量化交易领域，重点解决传统技术指标难以捕捉的非线性持有时长分布规律问题。系统主要功能包括：构建带右删失的数据结构、估计基线危险函数、解析协变量效应值，并最终生成可解释性的持仓周期评分指标。

2025-11-13 15:05:37 302

原创订单簿不平衡系数计算及其作为流动性代理变量的有效性验证

在量化交易领域，订单簿（Order Book）承载着市场参与者实时供需关系的微观结构信息。其中，**不平衡系数（Imbalance Ratio, IR）**通过量化买卖盘挂单量的净差额与总量比值，为交易者提供直观的流动性压力指标。动态捕捉供需失衡状态——当IR绝对值显著升高时，表明单边力量主导市场，可能导致价格突破；辅助决策层构建——作为多因子模型中的流动性代理变量，可增强策略对冲击成本和滑点的预判能力；风险预警机制——极端IR值往往伴随流动性枯竭风险，需结合其他指标进行头寸调整。

2025-11-13 15:04:56 276

原创 [QMT量化交易小白入门]-102、AI炒股项目如何迁移到a股市场全天候再平衡策略，5年历史回测中实现了62.15%

交易成本管理：频繁调仓可能侵蚀利润，需选择佣金低廉的券商通道滑点控制：大额订单应拆分执行，避免单笔交易引起价格异动流动性保障：优先选择日均成交量大的ETF产品税务规划：不同地区的资本利得税政策会影响实际收益极端行情应对：预留部分现金头寸以应对黑天鹅事件对于个人投资者而言，建议先通过模拟盘验证策略稳定性，再逐步增加实盘资金投入。机构投资者则可以考虑将其纳入FOF产品的底层策略库。

2025-11-12 18:57:57 1130

原创 AI大模型炒股项目在中国市场跑起来了

海外市场"159561", # 嘉实德国DAX ETF"513880", # 日经225ETF"513500", # 标普500ETF# 香港市场"513130", # 恒生科技ETF"513830", # 港股红利ETF# 资源类"160416", # 华安标普全球石油指数LOF"518880", # 黄金ETF这个列表定义了项目监控的所有ETF产品代码。每个注释都标明了对应ETF的具体名称和投资方向。

2025-11-12 18:47:14 1216

原创 AI炒股项目进化太快了，官方直接支持了上证50

完全自主决策：AI代理100%独立分析、决策、执行，零人工干预纯工具驱动架构：基于MCP工具链，AI通过标准化工具调用完成所有交易操作多模型竞技场：部署多个AI模型进行竞争性交易实时性能分析：完整的交易记录、持仓监控和盈亏分析智能市场情报：集成Jina搜索，获取实时市场新闻和财务报告MCP（Model Context Protocol），定义了AI模型与外部工具的标准交互协议。"""技术分析专用代理""""""技术分析"""# 计算技术指标"""基于技术分析的交易决策"""

2025-11-12 18:46:35 929

原创技术指标时空编码构建LSTM兼容的量化交易特征工程体系

本方案实现将传统技术分析指标（MACD/RSI）通过时序特征提取与维度变换，转化为适合深度学习模型输入的结构化嵌入向量。该过程包含三个关键阶段：原始指标计算→多尺度窗口采样→时序差分编码，最终输出符合LSTM网络输入要求的三维张量（batch_size × sequence_length × feature_dim）。这种转换使经典量价关系得以保留的同时，为序列建模提供可学习的时空模式表征。

2025-11-12 15:30:23 962

原创多尺度波动率指标融合从毫秒级到分钟级的混合频率特征设计

本文提出的混合频率特征工程方案旨在解决传统单一时间粒度分析在量化交易中的局限性。通过整合不同采样周期（毫秒级Tick数据、秒级微观结构、分钟级趋势信号）的波动率指标，构建具备多维度市场感知能力的预测模型。跨周期信息互补：高频数据捕捉瞬时流动性冲击，低频数据反映宏观趋势强度噪声过滤机制：利用滑动窗口统计量平滑短期异常波动动态适应性：自动加权不同频段特征的重要性系数可解释性增强：明确各尺度对最终决策的贡献度典型应用场景包括高频做市策略、跨品种套利系统以及基于机器学习的市场中性组合构建。

2025-11-12 15:29:42 979

原创缺失值插补策略比较线性回归与邻近相似模式匹配在期货数据中的应用

本方案聚焦于金融时间序列中的缺失数据处理问题，针对期货交易所特有的高噪声、非平稳特性设计两种互补型插补方法：基于统计学的线性回归模型和基于实例检索的邻近相似模式匹配算法。二者均旨在通过历史数据的结构化特征重构缺失片段，为后续量化策略提供连续完整的输入矩阵。

2025-11-12 15:29:01 617

原创滑动窗口统计量构建从原始Tick到LSTM输入序列的数据转换框架

本文聚焦于量化交易领域中核心的数据预处理环节：如何将高频原始Tick行情高效转化为适合LSTM神经网络训练的标准化时序特征矩阵。通过构建可扩展的滑动窗口机制，实现从基础市场微观结构数据到深度模型兼容格式的系统性转换，重点解决时间尺度对齐、多维度特征工程整合及序列标准化等关键问题。

2025-11-07 10:41:03 769

原创 1s间隔下期货市场微观结构特征提取买卖盘口深度动态分析

本代码旨在基于1秒级的高频时间戳，实时捕获期货合约的Level-2市场数据（包括买一到买五、卖一到卖五的挂单量与价格），通过滑动窗口机制计算多维度微观结构指标。通过对比传统技术指标体系，该策略的夏普比率提升约40%，证明订单簿深度信息确实蕴含着未被充分定价的交易机会。当斜率突然变陡时，往往预示大单进场前的试探性交易，可作为突破信号的前置条件。支持模拟真实交易中的滑点、手续费和冲击成本，确保策略净收益计算的准确性。此步骤可确保跨品种比较的有效性，例如同时分析铜和黄金的订单簿特征。

2025-11-07 10:40:22 1171

原创年化波动率匹配原则在ETF网格区间选择中的应用

本文实现的量化策略基于年化波动率匹配原则，通过动态调整ETF网格交易的买卖区间边界，使预设的价格波动范围与标的资产的历史波动特性保持同步。该方案的核心在于：利用统计学方法计算ETF过去N个周期的年化波动率指标，以此作为网格间距的设计依据，从而构建自适应市场环境的机械式套利系统。相较于固定百分比或绝对值间距的传统网格策略，本方法能有效降低趋势性行情中的方向性风险，同时提升震荡市中的捕获效率。

2025-11-06 10:10:43 1380

原创基于时间戳对齐的多品种期货Tick数据归一化技术实现

本文聚焦于量化交易领域中核心基础设施——多品种期货Tick数据的标准化处理方案。通过构建精准的时间维度对齐机制与数值归一化体系，解决跨合约、跨周期数据处理时的时序错位及量纲差异问题，为策略回测与实盘执行提供高保真度的输入数据源。该技术方案已通过Python实现完整原型，具备工业级应用潜力。

2025-11-06 10:02:36 604

原创高频期货Tick数据的清洗与标准化实践基于1秒级快照噪声过滤方法

高频Tick数据的清洗本质是对市场微观结构的解码过程。成功的关键在于：✅分层处理架构：先做粗粒度异常检测，再精细化修正；✅动态自适应机制：根据市场状态实时调整过滤强度；✅可解释性优先：避免黑箱操作导致不可控风险累积。建立基准测试集验证基础清洗效果；逐步叠加复杂规则形成防护网；定期复盘参数有效性并迭代更新。最终目标是构建一套既能抵御噪声干扰，又能灵敏响应真实机会的数据管道，为量化策略提供可靠的决策基础。

2025-11-06 10:01:55 786

原创 Markdown转PDF工程化实现含图片支持与样式控制

本文介绍的 Python 脚本实现了将包含图片的 Markdown 文件转换为格式化的 PDF 文档的核心功能。该方案基于路径自动处理：支持相对路径解析和默认输出命名规则视觉优化配置：通过自定义 CSS 确保代码块可读性与布局紧凑性资源嵌入能力：完整保留原始文档中的图像元素纸张规格适配：采用 A4 标准尺寸并调整边距以提升内容密度异常管控机制：显式检查输入文件存在性并提供清晰的错误反馈。

2025-11-05 11:56:30 143

原创基于小波变换去噪的ETF短期波动率精准测量与动态止损实现

其核心在于利用连续小波变换(CWT)对原始价格序列进行多尺度分解，有效分离市场噪声与真实波动信号，从而提升波动率指标的信噪比。该系统主要应用于日内高频交易场景下的动态止损机制优化，帮助投资者在控制滑点成本的同时捕捉更精确的趋势反转点。此方法相比传统滑动平均的优势在于保留了边缘突变信息，经测试可使信噪比提升约15-25dB，特别适用于识别ETF盘中异动引发的微幅波动。特别值得注意的是，在2022年4月市场急跌期间，该策略成功规避了单日超过5%的大幅波动，而传统方法在此阶段出现连续止损触发的情况。

2025-11-05 11:55:48 450

原创博弈论视角下主力资金流向反向指标指导ETF逆向止盈策略实现

与博弈论纳什均衡思想构建，通过监测机构投资者（主力资金）的净流入/流出数据作为先行指标，在市场共识形成过度时实施反向操作。其核心假设在于：当多数参与者遵循相同决策模式时，价格会偏离内在价值区间，此时利用资金流动方向的拐点信号进行逆向布局，可实现超额收益捕获。✅ 《证券期货投资者适当性管理办法》——已完成风险等级匹配测试。✅ 《私募投资基金监督管理暂行办法》——未涉及公开募集资金行为。✅ CME集团关于自动化交易的规定——已实现订单流量控制模块。✅ MIFIDPRU法规——满足欧盟市场算法交易报备要求。

2025-11-04 11:19:22 869

原创量子退火算法在ETF多约束止盈路径优化中的应用实践

本策略旨在解决指数型交易基金(ETF)持仓组合面临多重约束条件下的动态止盈决策难题。核心挑战在于同时满足三个维度的限制：①最大回撤阈值不超过预设值(如15%)，②单次调仓比例受限于流动性管理规定(≤20%)，③行业板块集中度需符合风控要求。传统均值方差模型难以处理此类非线性耦合约束，而量子退火算法通过伊辛模型映射机制，可将该复杂优化问题转化为能量最小化过程。# 约束条件数学表达示例"""验证当前持仓是否满足所有约束条件"""return (

2025-11-04 11:18:41 594

原创 [QMT量化交易小白入门]-101、AI炒股项目如何迁移到a股市场

本专栏主要是介绍QMT的基础用法，常见函数，写策略的方法，也会分享一些量化交易的思路，大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少，在使用过程中不断的摸索，遇到了一些问题，记录下来和大家一起沟通，共同进步。小白也能做量化：零门槛QMT、Ptrade免费送量化交易入门：如何在QMT中配置Python环境，安装第三方依赖包年化收益达到了70%，增加了动态仓位权重调整后的全球核心资产轮动策略（含python代码解析）前面介绍了在WINDOWS下启动AI炒股项目，接下来，我们会逐步将战场移到大a。首先需要下载行

2025-11-04 09:53:38 1480

原创 AI炒股的项目开源了,DeepSeek仍然以显著优势领先

2025-11-03 11:38:07 1233

Python实现策略模式、观察者模式和责任链模式.md

设计模式 Python实现策略模式、观察者模式和责任链模式.md Python实现策略模式、观察者模式和责任链模式.md Python实现策略模式、观察者模式和责任链模式.md Python实现策略模式、观察者模式和责任链模式.md

2024-03-21

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成本管理的理论.doc

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2024-03-21