木头大左的博客

经常有人问我普通人怎么学习量化交易，我就在想怎么学了量化就不是普通人了吗，可能他的意思是类比修仙，量化素人如何修炼进阶，今天就将量化学习每个阶段均对标修仙境界的核心能力与心法要诀一一介绍，助你从“交易凡人”蜕变为“量化金仙”。

• 案例：某沪深300 ETF盘中溢价2%，立刻买入一篮子股票申购ETF份额，同时融券卖出ETF，收盘前平仓，单次收益约0.3%-0.5%。反之，套利空间越大，说明其中必然存在流动性的坑。• 工具：买入VIX期货溢价率＞15%时的远期合约，或配置宽基指数Put期权（如标普500的10% OTM Put）。• 资金门槛：低风险策略需百万级资金才能分散风险，高风险策略容错率低，而中等风险策略5万-50万即可启动；低风险玩家守正，中等风险玩家出奇，高风险玩家制胜，但真正的赢家往往是“中等风险+策略深度”。

importlib是Python的一个内置库，用于实现导入机制。它允许在运行时动态地导入模块，而不是在代码编写时静态地导入。这对于需要根据不同条件导入不同模块的场景非常有用。

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，自己淋过雨了，希望大家都有一把伞。

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，自己淋过雨了，希望大家都有一把伞。

虽然提供的函数足以满足大多数需求，但有时可能需要更灵活的编码选项。例如，可能希望对某些特定字符使用不同的编码规则，或者在编码前后添加特定的前缀和后缀。这时，可以编写自定义的编码和解码函数来实现这些需求。假设需要对字符串中的每个单词首字母大写，并对整个字符串进行URL编码。print(encoded_string) # 输出: Hello%20World这个自定义函数首先将输入字符串的每个单词首字母大写，然后使用quote()函数进行URL编码。这种方式可以在保持原有功能的基础上增加额外的处理逻辑。

哈喽，大家好，我是木头左！对于 Python 开发者而言，setup.py文件就像是魔法棒，轻轻一挥就能将的代码变成易于分发和安装的包。今天，将深入探讨如何使用和这两种命令来创建源代码分发或 Wheel 分发，让你的 Python 项目更加专业和易于分享。

为了在日志中包含文件名、行号和日志级别，需要自定义格式化字符串。表示当前文件名%(lineno)d表示当前行号本文详细介绍了如何使用Python的logging模块记录日志，并在日志格式中包含当前文件名、当前行号、当前时间以及日志级别。通过合理配置logging模块，开发者可以方便地追踪程序的执行情况，调试和排查错误。希望本文对你有所帮助！

随着时间的推移，Python的包管理机制经历了多次演变和改进。从早期使用的.egg文件格式，到如今广泛采用的wheel和sdist格式，这些变化不仅提升了包管理的效率，也增强了其功能和安全性。本文将深入探讨Python安装第三方包后生成的py3.8.egg和dist-info目录的区别，以及它们的用途和重要性。Python的包管理工具如pip和setuptools在这个过程中扮演了关键角色。通过这些工具，开发者可以方便地安装和管理第三方库，确保项目依赖的正确性和完整性。接下来，将详细分析。

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class a():passA = a() #创建空的类的实例 用来保存委托状态field_list定义了需要的市场数据字段，而类a用于保存交易状态。

哈喽，大家好，我是木头左！正则表达式（Regular Expressions，简称regex或regexp）是一种用于描述文本模式的工具。在Python中，re模块提供了对正则表达式的支持。

lambda表达式是Python中一种创建匿名函数的方式。与普通函数不同，lambda表达式并没有名称，但它可以接受任意数量的参数，但只能包含一个表达式。lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式。

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，自己淋过雨了，希望大家都有一把伞。

miniQMT作为一个专业的量化交易平台，提供了丰富的API接口，使得用户可以在自己电脑上通过编程方式进行交易操作。本文将详细介绍如何使用Python代码在miniQMT中查询持仓、实盘交易买入和卖出。

哈喽，大家好，我是木头左！本文将详细介绍如何使用Tkinter的Canvas控件进行图形绘制。Canvas控件是一个可以在上面绘制图形（如直线、矩形、椭圆等）的画布。它提供了丰富的绘图方法和配置选项，使得开发者可以轻松地在应用程序中实现复杂的绘图功能。

在开始加载和显示图像之前，了解一些基本的图像处理概念是非常重要的。Pillow是一个强大的Python图像处理库，它是PIL（Python Imaging Library）的一个分支和改进版本。Pillow支持打开、操作和保存许多不同格式的图像文件。一旦安装了Pillow，你就可以使用它来处理图像了。# 打开图像文件# 获取图像尺寸。

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在开始深入之前，让先简单回顾一下什么是事件绑定。在GUI编程中，事件是指用户与应用程序交互时产生的操作，如点击按钮、移动鼠标或按下键盘上的键等。事件绑定则是将这些用户行为关联到特定的函数上，当事件发生时自动调用这些函数执行相应的逻辑处理。对于Tkinter来说，几乎所有的控件都支持事件绑定，这使得开发者能够轻松实现复杂的交互逻辑。但有时候，默认的事件处理方式并不能满足所有需求，这时就需要用到更高级的特性来定制自己的事件响应机制了。

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Tkinter是Python的标准GUI库，它提供了丰富的界面控件和功能，可以用于创建桌面应用程序。Tkinter是Python自带的模块，无需额外安装，因此非常适合初学者入门。主窗口：包含菜单栏、文本编辑区和状态栏。菜单栏：提供文件操作和编辑操作的菜单项。文本编辑区：用户可以在这里输入和编辑文本。状态栏：显示当前文件名、光标位置等信息。文件操作功能：新建、打开、保存、另存为文件。编辑操作功能：复制、粘贴、剪切、撤销。辅助功能：查找和替换文本。

在金融市场的竞技场上，量化交易如同一位冷静的策略大师，它以数学模型为剑，以计算机程序为盾，精准出击，捕捉市场的微妙波动。本文将深入探讨五种核心量化交易算法：直接委托算法（DMA）、时间加权平均算法（TWAP）、冰山算法（Iceberg）、狙击手算法（Sniper）、条件委托算法（Stop）以及最优限价算法（BestLimit），揭开它们背后的运作机制与实战应用。

能量潮指标（On Balance Volume，简称OBV）是由约瑟夫·格兰维尔在20世纪60年代提出的一种技术分析工具。它通过衡量股市中的买入和卖出压力，来预测股价的走势。OBV指标的核心思想是：成交量的变化可以反映市场的人气和多空双方的力量。

在期权交易中，蝶式组合策略是一种复杂而高效的策略，适用于那些期望市场维持在一定区间内震荡的交易者。这种策略通过同时买入和卖出不同行权价的看涨或看跌期权，形成一个类似于蝴蝶展翅形状的风险收益结构。本文将深入探讨如何利用python来实现这一策略，并分析其在不同市场条件下的表现。

上一篇文章我们介绍了fama-french三因子模型，但是是仅凭这三个因子无法完全解释股票回报的变动，还需要加入动量因子或风格因子，今天，就让我们一起了解carhart四因子模型。

市场超额回报（Rm - Rf）：投资组合相对于无风险收益率的超额回报。规模因子（SMB，Small Minus Big）：小型公司的股票往往能获得比大型公司更高的回报。价值因子（HML，High Minus Low）：具有高账面价值与市值比率的公司倾向于提供比低账面价值与市值比率的公司更高的回报。

reset_index()函数是pandas库中的一个内置函数，用于重置dataframe的索引。它可以将原来的索引列转换为一个新的列，并生成一个新的整数索引。drop：布尔值，表示是否删除原来的索引列，默认为True。inplace：布尔值，表示是否在原dataframe上进行修改，默认为False。level：整数或字符串，表示要重置的索引级别，默认为0。col_level：整数，表示新索引列的级别，默认为0。col_fill：填充值，表示新索引列的填充值，默认为’'。

油粕比套利的原理在于跟踪和预测大豆油和豆粕之间的价格比率。正常情况下，这个比率会受到供需关系、生产成本和其他宏观经济因素的影响。当市场情绪或基本面因素导致这一比率偏离历史平均水平时，就可能出现套利机会。

来看一下整个代码的结构。: 用于获取期权数据的模块: 用于回测交易策略的模块: 用于执行买卖操作的模块util: 包含一些实用工具函数的模块接下来，将逐个解析这些模块的功能和实现细节。

哈喽，大家好，我是木头左！在Python的数据分析库pandas中，经常需要查看dataframe的前几行数据。这对于理解数据的基本情况，检查数据的完整性，以及进行初步的数据探索都非常有帮助。本文将详细介绍如何在pandas中查看dataframe的前几行数据。

哈喽，大家好，我是木头左！

上一篇文章我们了解了期权实时市场行情的获取方法，接下来就可以将历史行情数据保存下来，以备后面回测。本文将介绍如何使用Python获取深沪市期权分钟级行情数据，并通过实例代码演示如何获取和保存数据。

在期权交易中，隐含波动率是衡量市场对某一资产未来波动性预期的关键指标。它是期权价格中不可观测部分的反映，与实际波动率不同，隐含波动率直接来源于市场交易数据。高隐含波动率通常意味着市场预期较大的价格波动，而低隐含波动率则可能表明市场预计未来价格变动较小。

上一篇文章学会了使用Python获取股票期权历史数据，本文将介绍如何使用Python和akshare库来获取期权实时行情数据，帮助更好地制定投资策略。

Excel数据验证是一种功能，可以限制单元格中输入的数据类型和范围。例如，可以设置一个单元格只能输入日期，或者只能输入大于0的数字。这样，可以确保数据的准确性和一致性。答：在Excel中，可以设置自定义的数据验证，以满足特定的需求。例如，可以设置一个单元格只能输入大于0的数字。可以使用DataValidation类的formula1属性来设置自定义的验证公式。在上面的代码中，设置了一个大于0的数字验证。这意味着单元格中只能输入大于0的数字。

最近几天股指期权日内趋势比较明显，但是期权行情数据不易获得，好在akshare库为提供了一个便捷的途径来获取期权行情数据。本文将介绍如何使用Python和akshare库来获取交易所金融期权标的物当日行情数据、返回品种所有合约以及期权行情分钟数据。

本策略基于突破布林轨道上轨买入，根据现有持仓，若持仓中有MACD下穿，则卖出。上一篇文章硬编码自行实现布林带和MACD，本文将基于QMT回测平台和TA-Lib库来实现这个策略，并分析回测效果。

单纯的布林轨道突破买入后，再次下穿中轨可能会延迟，可能使盈利回吐，本策略将布林轨道突破与MACD下穿相结合，以实现更高的收益。

薛斯通道(Schaff Trend Cycle)是由著名技术分析师Doug Schaff于20世纪70年代开发的。‌这个指标基于移动平均线和随机指标，‌用于确定股票、‌外汇、‌期货等市场的价格趋势和周期。‌它包括长期大通道指标和短期小通道指标，‌通过这些指标可以分析股票的长期和短期趋势状态。‌不仅反映了股票的长期趋势状态，‌还包括了短期的走势状态，‌为投资者提供了中短线投资分析的工具。‌。

股票量化多空策略是一种基于股票价格波动的投资策略，通过同时进行多头和空头操作，以期在股票市场中获得稳定的收益。简单来说，就是买入一部分股票（多头），同时卖出另一部分股票（空头），以实现对冲风险和稳定收益的目的。