- 博客(143)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 第二周：事件监听 + 用户交互
console.log('点击位置:', event.clientX, event.clientY);console.log('按键按下:', e.key, 'KeyCode:', e.keyCode);console.log('按键按下:', e.key, 'KeyCode:', e.keyCode);// 阻止浏览器默认保存。console.log('事件类型:', event.type);console.log('按键释放:', e.key);console.log('按键释放:', e.key);
2025-10-31 20:59:18
432
原创 第一周：DOM 操作 + 基础功能
'keydown' // 按键按下。'mouseover' // 鼠标悬停。'load' // 加载完成。'change' // 值改变。'click' // 点击。'input' // 输入。
2025-10-30 21:36:09
210
原创 篡改侯addlistenter事件说明
/ 2. handler - 事件处理函数。// 1. eventType - 事件类型字符串。// 3. options - 可选配置对象。
2025-10-28 20:25:20
95
原创 油猴脚本学习1——元数据头部
指令执行时机DOM 状态资源加载使用频率最早未解析刚开始中等较早body 刚出现进行中较少DOM 解析完成DOM 就绪进行中很高页面完全加载完全就绪已完成最高（默认）用户触发任意时机任意状态特殊用途。
2025-10-26 21:39:57
764
原创 量化选股策略 聚宽
indicator.gross_profit_margin > 20, # 毛利率>20%valuation.market_cap.desc() # 按市值降序。current_data = get_current_data() # 修正函数名。valuation.market_cap, # 修正为market_cap。1. 修正get_current_date()为get_current_data()g.days = 20 # 调仓周期(天)
2025-07-01 20:06:42
1400
原创 第8章-财务数据
这段代码用于查询股票基本面数据，可能是用于量化交易平台。主要功能包括：1)查询指定股票代码（如000001.XSHE平安银行）的市值等指标；2)获取连续交易日数据；3)筛选多只股票数据。代码存在语法问题，如引号不匹配、函数名不规范等。修正后应包含股票代码统一大写、规范函数名称（如get_fundamentals_continuous）、完善查询参数等。使用时需确认平台API支持，并注意股票交易所后缀（XSHE/XSHG）和日期格式要求。适用于金融数据分析和量化策略开发场景。
2025-06-28 22:13:18
1160
原创 聚宽平台--context对象
"标的: {}, 总仓位: {}, 标的价值: {:.2f}, 建仓时间: {}".format(print(f"可用资金: {subportfolio.available_cash:.2f}") # 格式化输出。print(f"可用资金: {subportfolio.available_cash:.2f}") # 格式化输出。log.info("标的: {}, 仓位: {}, 价值: {:.2f}, 时间: {}".format(
2025-06-26 20:18:43
741
原创 价值透投资的
log.info(f"成交记录: {trade.security} 价格:{trade.price} 数量:{trade.amount} 方向:{trade.side}")log.info(f"尝试以限价{g.sell_price}卖出{g.position_size}股{g.security}")log.info(f"尝试以限价{g.buy_price}买入{g.position_size}股{g.security}")log.info("卖出500股 {}".format(g.security))
2025-06-26 19:38:24
969
原创 聚宽-定时函数
目标股票：平安银行（深圳交易所）# 未持仓时，买入1000股。# 已持仓时，卖出800股。# 每天开盘时执行交易逻辑。# 设定沪深300为基准。
2025-06-25 19:51:52
326
原创 聚宽 ，策略实战2
功能：设定策略的业绩比较基准参数：security - 基准证券代码（如'000300.XSHG'代表沪深300指数）用途：用于衡量策略表现是否跑赢市场基准。
2025-06-25 19:22:52
881
原创 聚宽量化-
log.info("持仓观望 %s 当前价格:%.2f 均线:%.2f" % (security, current_price, WAS))log.info("买入 %s 价格:%.2f 均线:%.2f" % (security, current_price, WAS))log.info("卖出 %s 价格:%.2f 均线:%.2f" % (security, current_price, WAS))# 当前价格低于均线且有持仓，全仓卖出。# 当前价格高于均线1%，全仓买入。# 计算5日均线(WAS)
2025-06-25 19:20:43
601
原创 matplotilb实现对MACD的实战
df['dea'] = df['dif'].ewm(span=signalperiod, adjust=False).mean() # DEA = DIF的9日EMA。df['bar'] = (df['dif'] - df['dea']) * 2 # BAR = (DIF - DEA) * 2（柱状图高度）df = df[["date", "close", "open", "high", "low", "volume"]] # 选择需要的列。
2025-06-24 22:17:44
1103
原创 聚宽量化——股票时间序列函数
首先介绍了时间序列在金融领域的重要性，包括趋势分析和相关性分析。最后，通过实战案例，展示了如何使用pandas读取股票数据，并对数据进行基本的描述性统计分析，包括非空值、数据类型以及每列的基本统计量等。df.columns = ["stock_id", "date", "close", "open", "high", "low", "volume"] # 设置列名。df = df[["date", "close", "open", "high", "low", "volume"]] # 选择需要的列。
2025-06-24 21:46:15
827
原创 聚宽量化研究----双均线策略
平均值 rˉ=0.01+0.02−0.005+0.015+0.015=0.01rˉ=50.01+0.02−0.005+0.015+0.01=0.01。sign_closing_price = np.sign(diff_closing_price) # 获取变化方向(1,0,-1)均线，即一段时间中的移动平均线，平均。1. **对数收益率**：使用`np.log(end_price)`计算更准确反映连续复合收益。计算日收益率的平均值 rˉ=r1+r2+⋯+rNNrˉ=Nr1+r2+⋯+rN。
2025-06-23 21:07:13
990
原创 大规模异步新闻爬虫的分布式实现
所有内容都是来源于这个我们所说的cs模式就是custom和sever模式爬虫Server，负责管理所有URL（即，爬虫客户端的下载任务）的状态，通过我们前面介绍的UrlPool（网址池）进行管理。还不知道UrlPool的同学可以搜索我们前面的文章，或者到《猿人学网站》上去看“Python爬虫教程”找到UrlPool的讲解。Server提供接口给Clients，以便它们获取URL和提交URL。爬虫Client，负责URL的下载、网页的解析以及存储等各种。
2025-06-14 13:18:02
1671
原创 异步爬虫---
接着，从下载得到的html提取网址，并对得到的网址进行过滤（filter_good()），过滤的原则是，它们的host必须是hubs的host。当然，在运行之前，要先在config.py里面配置MySQL的用户名和密码，也要在crawler_hub表里面添加几个hub网址才行。通过这个爬虫框架，可以实现对指定新闻网站的持续爬取，并将内容结构化存储到数据库中，适合作为入门级爬虫系统的参考。们把爬虫设计为一个类，类在初始化时，连接数据库，初始化logger，创建网址池，加载hubs并设置到网址池。
2025-06-13 12:32:33
1512
原创 现在让我们学学异步io
就是那些能发挥异步IO性能的函数，比如读写文件、读写网络、读写数据库，这些都是浪费时间的IO操作，把它们协程化、异步化从而提高程序的整体效率（速度）。，在main()协程中调用两次，第一次延迟1秒后打印“你好”，第二次延迟2秒后打印“猿人学”。从运行结果的起止时间可以看出，两个协程是并发执行的了，总耗时等于最大耗时2秒。从起止时间可以看出，两个协程是顺序执行的，总共耗时1+2=3秒。，这是异步程序的主入口，相当于C语言中的main函数。，这是异步程序的主入口，相当于C语言中的main函数。
2025-06-13 10:23:25
334
原创 爬取新浪新闻网的全部策略
如果这个url在失败url中，在这个失败的队列中的url的次数增加1（这个url的），因为是字典，键值对，。如果尝试的次数大于这个阈值的话，就永久失效，将这个在数据库中标记，并且在失败字典中弹出去。这个的self.db.Put(url, self.status_success) # 存储 URL 及其成功状态，放到数据库中，并且给予一个状态，放入成功的话，就将其为true。for hub in list(self.hub_pool.keys()): # 使用list()避免迭代时修改字典。
2025-06-11 21:48:16
989
原创 重会python爬虫学习----1
几种请求方式一些请求工具，技术栈还有就是aiohttp这个。进阶的就是用chrome断点调试javascript还有就是用charles 和fiddle抓包分析了，如何发现ajax加载url呢1.就是用chrome浏览器f12调出开发者工具了如net worktypr有 xhr,用筛选器是filter xhr返回的结果又有哪些呢还有的就像是表现为瀑布流，实现是ajax.当你网页下拉到底部的时候，ajax加载下一页还有就是js的解密了。
2025-06-10 15:01:30
393
原创 model53数据集
如果一家公司的短期债务大于长期债务，呈现一个倒挂的形象，那么就说明了这家公司当前正在遭受困难，但长期来看还是不错的。策略制作，如果一家公司原来的违约曲线很陡峭，现在变平缓之后，说明了后面的发展前景后。借钱脑袋时候，看哪个阶段违约最高。现在可以看看它的奏效程度。api调动，展现准确度。不同因子，专注不同策略。这个时候就是机会了。庖丁解牛，因子构建法。还有，比例多因子策略。
2025-06-10 08:39:59
178
原创 开始新的认识，对worldquant（50alpha）
流动性是金融市场的 “血液”，贯穿资产交易、市场稳定和宏观经济调控。对个人投资者而言，理解流动性可帮助避免 “买涨杀跌” 的操作困境；对机构而言，流动性管理是策略落地和风险控制的核心环节。无论是分析股票、债券还是其他金融产品，都需将流动性作为关键考量因素。如何提高这个策略的稳健性呢。1避免使用公司规模因子引导你的比重过度于在公司规模上，导致在除了这支股票的时候，其他情况测试失败分层衰减比如，流动性好的股票用较短的衰减周期，让其反应更快。流动性较差的股票，用较长的衰减周期。接受不完美。
2025-06-09 21:57:52
1903
原创 一些因子的解释
我们来看1/close将每日收盘的倒数作为权重。即对仓位权重的分配，对于每日收盘价较低的股票占权重大的情况也有volume/adv20/使用的就是当日成交量和过去20天成交量的平均值的比值correlation(close,open,10)使用过去10天每日收盘价和每日开盘价的关联度作为权重open，使用每日开盘价作为股票权重（high+low）/2-close使用每日最高价和最低价的平均值与每日收盘价的差额作为权重vwap<close?high:low这个就是如果成交量加权平均价小于每日收盘价，则采用。每
2025-06-07 21:08:03
1024
原创 尝试修改一个因子---worldquant
trade_when(group_rank(ts_std_dev(returns,60), sector) > 0.7, group_rank(-ts_quantile(winsorize(ts_backfill(fn_oth_comp_fair_value_a, 120), std=4), 66),densify(bucket(group_rank(cap,sector),range='0,1,0.1'))), abs(returns) > 0.1)fn_oth_comp_fair_value_a“资产公
2025-06-04 19:12:21
2084
1
原创 调整数据集的方法
我们对worldquant中的数据，对数据频率怎么算在 WorldQuant 平台中，数据更新频率是影响量化策略有效性、回测准确性和实盘交易表现的核心因素之一。它决定了数据的时效性和连续性，直接关系到策略能否捕捉市场动态、应对突发事件或适应不同时间周期的交易逻辑。以下从具体作用、实际场景、影响机制三个维度展开分析：数据频率转换工具延迟监控与归因跨频率策略组合通过精准匹配数据更新频率与策略逻辑，WorldQuant 平台帮助研究者在 “时效性” 与 “可靠性” 之间找到最优解，最终提升量化策略的实战表现。在
2025-06-02 22:32:17
1501
原创 10种alpha想法。
根据我 2 年担任 alpha 研究顾问的经验，这里有 10 种使用价格量的 alpha 研究方法可能会对您有所帮助。建议的数据如下： open close high low volume vwap ...这些策略可以根据特定的市场条件和个人风险偏好进行调整。
2025-06-02 21:48:59
975
原创 world quant教程学习
让我们来探索基本面数据😊基本面反映公司的基本业务、财务和运营健康状况，通常每季度报告一次。这些数据通常基于财务报表，在投资决策中起着重要作用。提供了公司财务状况的快照，详细说明了其资产、负债和权益。说明了公司的盈利能力，显示了在考虑各种费用后收入如何转化为收入。通过跟踪运营、投资和融资等活动的现金流入和流出来揭示公司的流动性。基本面数据具有以下特点：特点是每季度、每半年或每年更新一次，周转率低披露周期因上市交易所和公司规模而异。
2025-06-02 21:42:23
2197
原创 world quant教程学习二
将其与 PV（Price-Volume）数据相结合可以创建更有意义的 Alpha。公司的总价值，包括市值、债务和现金;公司从核心业务运营中获得的利润，不包括利息和税款。息税折旧摊销前利润;衡量公司整体财务业绩的指标。公司流通股的总市值，计算方式为股价乘以股数。基本面数据是显示公司实际财务业绩的重要指标。Analysis Methods 分析方法。也可以使用各种方法进行比较，例如。将当前性能与过去进行比较。适用于简单的指标比较。
2025-05-28 21:12:24
876
原创 谈谈worldquant中设置的几个意思
是一个设置，用于确定要反映多少过去的位置。正如我们之前详细介绍的那样，Decay 值越高，Alpha 周转率越低。但是，请注意，Alpha 的夏普比率可能会随着信息延迟而降低。创建 Alpha 时，头寸可能会集中在特定股票中。在这种情况下，您可以使用，它限制了单个股票可以具有的最大权重。在 TOP3000 域中，通常使用大约 0.01（1%） 的值。但是，在像 TOP200 这样的较小域中，拥有更大的最大位置可能会更好。（限制了单个股票的权重）
2025-05-25 18:57:10
1961
原创 两个重要的alpha表达式
这个就是看当前的交易量和前面60天的平均量进行比较。然后用neu对这个指标进行行业中性化分组这个就是对他们赋予权重。如果现在是20天，19天，对这个指标赋予加权的一个配比回归今天增加，明天减少。对于任何两个事物之间是有关系的如我们对价格的一个相比的如（close-ts_product(close,5）*0.2).然后用rank分配比重到不同股票上成交量 volume是告诉你是否有买家和卖家当前成交量和前面20天的成交量相比。下降或上升，对于价格的吸收不同这里做个说明。
2025-05-21 17:50:20
1001
原创 5/18world quan学习
Follow 跟随Followed by 7 people假设我有一个 alpha 版本，在第 0 天显示 BUY。我想一直保持这个姿势到第 30 天，而不改变我的姿势。表达这个想法的好方法是什么？trade_when 似乎不是持有 X 特定天数的好方法。持有头寸的一种惯用方法是使用hold运算符，指定维持头寸的天数。这使您可以保持交易活跃，而无需重新平衡，直到所需的持有期结束。13CC40930ts_delayts_delay是在固定天数内传递信号的最佳方法（例如持有 30 天）。
2025-05-19 17:37:22
1588
原创 2025/5/18
本篇是general tech的第二篇，第一篇中我们探讨了alpha合成的相关内容，从向量的角度理解了为什么相同datafield的alpha合成合理、如何再利用没用预测能力的alpha。本文聚焦于single alpha的绩效考核问题。在你是否知道为什么Brain回测出来的曲线是流动性最好的若干支股票的信号值加权组合？换手率低的因子透露了什么？为什么时序求均值可以提升alpha效果？为什么有时候我们需要做中性化neutralization？
2025-05-18 09:36:34
1916
原创 2025/517学习
对离群值怎么操作。这个就是拟合操作的。用更弯曲的曲线去拟合，如常见函数log 多元回归和单元回归如题，如果我有多个自变量，来对一个因变量进行OLS回归，有没有operator可以做到？(ts_regression似乎只支持一个自变量）1 comment 1评论您的观察是正确的，多元回归运算符在后续才会推出，目前暂不提供。可以思考有无替代性的方法。想法逻辑落地到表达式中假设股票有量价特征A、B那么这样的逻辑应该怎么表达呢：过去x天内，属性A达到前x%的股票的属性B-属性A达到后y%的股票的属性
2025-05-17 23:02:46
1115
原创 学习alpha
符号函数sign(x)在金融中本质是方向性判断工具，而 “Base” 提供了判断的基准或参考系。基于基准的多空 / 涨跌方向识别；数据有效性优先：确保分析结果仅在可靠数据基础上生成，避免因数据缺陷导致的决策风险。这一逻辑广泛应用于交易策略、风险分析、业绩评估等领域，是金融量化分析的基础工具之一。我们具体分析这里的指标看看：当前成交量与前一周期成交量的差值（反映成交量增减）。：当前收盘价与前一周期收盘价的差值（反映价格涨跌）。
2025-05-16 20:36:28
788
原创 worldquant rank函数
首先，当我们讨论Long和Short的时候，最核心的关键在于Alpha Weight的值。Alpha Weight的值又受到Neutralization设置的影响。进的话可以填我的邀请码。JS34795我可以带你。现在学习rank函数。我们所说的做多和做空。
2025-05-15 21:02:07
349
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人