- 博客(99)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 图表分析的陷阱：A 股市场技术指标的失效与重构
技术分析自诞生以来，始终以“历史重演”与“趋势惯性”为核心信条，试图通过价格与成交量的统计规律解码市场未来。然而，在政策干预高频化、算法交易主导化与市场结构剧变的中国A股市场，传统技术指标正遭遇前所未有的系统性失效。本文从A股的特殊生态切入，剖析技术指标失效的结构性诱因，并探索融合政策敏感因子、微观结构数据与自适应算法的重构路径，为技术分析在异质化市场中的生存与进化提供新的范式框架。这位被后世称为 "技术分析之父" 的记者或许不会想到，他创立的道氏理论在 140 年后的 A 股市场正面临前所未有的挑战。
2025-04-06 22:48:17
417
原创 qstock量化分析库1.3.8版本发布：零门槛解锁量化投研工具
本次更新不仅修复了数据接口稳定性问题，深度整合问财选股功能，让你用一行代码实现量化选股。在量化投资领域，数据获取门槛高、代码实现复杂、策略回测耗时…叠加均线、MACD、布林带等技术指标，支持Heikin-Ashi平均K线降噪。qstock数据来源于公开网络，仅作学习交流之用。实战解析：如何利用backtrader进行突破交易策略的量化回测。机构调研热度、龙虎榜数据、大宗交易明细（机构动向一目了然）前复权/后复权价格、分时成交、资金流向（含北向资金监控）沪深A股、港股、美股、ETF、可转债等20+市场数据。
2025-03-14 11:25:19
973
原创 DeepSeek重塑A股量化生态：大模型时代的生存法则与进化路径
在金融市场的滚滚浪潮中，技术创新始终是推动变革的核心力量。2025 年的 A 股市场，正处于一场由大语言模型掀起的技术革命风暴中心，DeepSeek 等大语言模型正以排山倒海之势，重塑量化投资的生态环境。对于量化初学者而言，理解这场变革的来龙去脉和核心要点，是踏入这个充满机遇与挑战领域的关键一步。量化投资，简单来说，就是借助数学、统计学等方法构建投资模型，通过计算机程序进行自动化交易。长期以来，量...
2025-02-27 11:51:58
833
原创 如何利用ZLSMA与加速带构建趋势跟踪策略
01引言趋势跟踪是量化交易中最常用的策略之一，它的核心理念是“顺势而为”。也就是说，当市场处于上涨或下跌趋势时，投资者应当跟随趋势，直到出现反转信号。然而，如何准确地识别市场趋势并避免滞后反应，是大多数投资者面临的挑战。在众多的技术分析工具中，ZLSMA（Zero-Lag Smoothed Moving Average，零滞后平滑移动平均） 和 加速带（Acceleration Bands） 这两...
2025-01-08 15:03:51
861
转载 一块kaggle金牌的冲击有多大？顺利拿下各大Offer
如果以股票投资来形容，那么，选择打kaggle比赛绝对是入股不亏，稳赚不赔。尤其是对于正在学习或者想要留学申请：DS/BA/AA/CS/金融/经济/金工/生物信息/医学工程/公共卫生…等方向的同学来说，kaggle不仅能帮助你强化数据分析能力，也能协助你提升专业知识。无需门槛，不限专业，不限时间和阶段，任何人都可以从零开始准备一场Kaggle比赛，提升数据分析能力，获得项目经验。为了帮助你更好地利...
2024-12-20 13:00:33
212
原创 【量化交易必备】六大波动率指标深度解析
在量化交易中，波动率是衡量市场价格波动强度的一个重要指标。波动率高通常意味着市场的不确定性增加，而波动率低则可能表明市场处于平静期。不同的波动率指标在不同的市场环境中有着不同的应用场景，帮助交易者根据市场的变化做出更为精准的决策。本文将详细介绍六种常用的波动率指标，包括平均真实波幅（ATR）、布林带（Bollinger Bands）、唐奇安通道（Donchian Channels）、凯尔特纳通道（...
2024-12-17 22:54:49
5308
转载 xLSTM模型在金融时序中的应用
时隔27年，原作者携xLSTM回归，通过引入指数门控和修改记忆结构来增强传统LSTM的能力，不仅打破了LSTM在处理长序列和复杂依赖关系方面的局限性，并在广泛的任务和基准测试中表现出了显著的性能。为了加深大家对xLSTM的理解并结合到自己的研究中，研梦非凡于11月14日晚（周四），为大家独家详解《LSTM再升级！xLSTM连超Transformer和Mamba》，从LSTM的贡献与局限性到xLST...
2024-11-12 09:02:29
106
原创 利用Carver价格突破策略，捕捉市场交易机会
引言在金融市场中，价格的突破往往伴随着强烈的趋势，是投资者捕捉机会的关键点。突破策略因此成为一种广受欢迎的趋势跟随策略，用于在价格超出特定区间时入场或出场，以此捕捉潜在的盈利机会。本文将介绍 Carver 突破指标策略，并通过 Python 和 Backtrader 量化框架来实现回测。Carver 突破策略的核心在于识别价格突破的边界条件，判断价格是否超出波动区间。本文将详细解释策略逻辑、实现代...
2024-11-09 13:06:30
858
转载 20场kaggle时序金融量化比赛金牌Top方案
我们在初学kaggle比赛时，可以找一些金牌or优秀解决方案参考学习。我已经整理好了，大家可以扫码领取（下滑更多干货内容）。金牌优秀解决方案扫码领但这些开源代码再优秀，可迁移性不高，无法帮助提分冲榜。其中解决方案和理解相关代码思维，对入门选手或代码思维弱的参赛者并不友好。所以我们请比赛经验丰富的无月导师（Kaggle Grandmaster）来带队开设《AI竞赛菁英班-kaggle竞赛冲牌》指导大...
2024-10-15 09:01:19
388
原创 网格交易策略：从原理、应用到实战Python回测
01引言随着金融市场的快速发展，量化交易成为投资者追求收益的一种重要手段。在众多的量化交易策略中，网格交易策略（Grid Trading Strategy）因其简单易用、风险控制灵活等优点而备受青睐。网格交易策略的核心思想是“低买高卖”，通过分段买卖来赚取市场波动中的差价。在不同的市场环境下，网格交易都展现出了独特的魅力。然而，尽管网格策略在震荡市场中表现优异，但在趋势行情或极端市场波动中也存在一...
2024-09-29 17:28:07
4478
2
转载 从模拟到实盘，一站式体验量化策略交易软件Ptrade/QMT
在量化交易的广阔天地里，个人投资者往往面临着工具选择难、技术门槛高的挑战。国金证券、迅投、恒生联合推出的Ptrade/ QMT/ miniQMT 量化交易软件，正是为这类投资者量身打造的实用工具，尤其适合那些熟悉Python编程语言的量化爱好者。这款软件全面支持沪深市场、两融业务、港股通以及期权期货等多种交易类型，集成了模拟交易、策略编码、回测验证及实盘交易等完整流程，为用户提供一站式量化交易解决...
2024-09-10 15:33:29
1236
原创 如何用Python捕捉市场趋势：从支撑与阻力到量化回测
引言价格突破交易策略常用于捕捉市场的趋势性波动，其基本原理是当价格突破某个关键的支撑位或阻力位时，市场往往会延续这一方向，形成新的趋势。这类策略通常被交易者用来识别市场的突破点，以便及时介入或退出，从而获得盈利。无论是短线交易还是中长期投资，价格突破策略都具有重要的实战意义。在实际操作中，价格突破策略的关键在于如何准确识别支撑和阻力位，并判断价格突破后的延续性。通过结合历史数据和技术指标，交易者可...
2024-09-09 12:02:06
1601
原创 过去50年最重要的8个统计学思想【附Python代码】
本文在《The 8 Most Important Statistical Ideas of the Past 50 Years》文章的基础上，结合金融量化应用场景，带领大家一起探索过去半个世纪中涌现的一些至关重要的统计学思想，深入浅出地解析这些思想在金融量化领域的应用，并给出相应的Python应用示例。这八大统计学思想，不仅是学术界璀璨的明珠，更是我们解析复杂金融数据集、从中提炼有价值投资见解的得...
2024-08-13 15:23:46
997
原创 巧用findpeaks，精准捕捉股价指数的波峰波谷！
01引言在股市量化分析中，检测波峰波谷具有至关重要的应用意义。波峰和波谷作为股价波动的关键节点，不仅反映了市场的短期变化，还蕴含着市场趋势的重要信息。通过准确识别波峰和波谷，投资者能够更精准地把握市场趋势，判断买卖时机，进行有效的风险管理，并进一步优化量化交易策略。投资者可以直接观察股票价格走势图，通过肉眼识别波峰和波谷的位置。这种方法简单易行，但主观性较强，可能受到投资者个人经验和情绪的影响。随...
2024-08-09 14:45:25
1484
原创 实战解析：如何利用backtrader进行突破交易策略的量化回测
01引言突破交易策略是一种受到交易者广泛采用的技术分析方法，特别是在金融市场中寻找明显的入场和出场点。这种策略基于一个核心前提：当资产价格超越之前设定的关键阻力或支撑水平时，通常会引发显著的价格运动，从而提供交易机会。突破可能预示着趋势的开始或现有趋势的加速，因此，它吸引了各种风格的交易者，包括日内交易者、摆动交易者以及趋势追随者。成功的突破交易不仅依赖于识别这些关键水平的能力，还需要对市场情绪和...
2024-06-04 08:00:31
2519
原创 【手把手教你】使用qstock轻松实现财务指标量化选股
01引言在A股市场，随着上市公司数量的不断增长，投资者面临的选择也越来越多。然而，面对这样一个庞大而复杂的市场，如何从中挖掘出真正具有投资潜力的公司，便成了一项至关重要的任务。在这样的市场环境中，简单的直觉或基本的财务数据分析已远远不够。因此，投资者需要依靠强大的分析工具，以科学的方法来识别那些不仅财务健康而且具备成长潜力的公司。qstock 正是为满足这一需求而设计的量化分析工具。它能够帮助投资...
2024-04-23 20:29:51
3245
原创 ETF基金入门与市场探索性分析
01引言ETF（交易所交易基金）在近年来随着市场的成熟和投资者需求的增长而迅速发展。它结合了传统共同基金和股票的特点，提供了一个相对高效、灵活的投资途径。对于个人投资者而言，了解ETF的工作原理、种类、以及与其他金融工具相比的优势和劣势，是构建投资组合时的重要考虑因素。ETF的流行可归因于其能够提供即时的市场敞口、较低的运营成本和高度的透明度。然而，正如任何金融产品一样，ETF投资也面临着市场风险...
2024-03-19 16:14:50
2271
1
原创 股票市场中的羊群效应与Python实践
引言在投资世界中，市场参与者的行为模式对股票市场的波动具有深远的影响。其中，羊群效应是一个广泛讨论且具有重要意义的现象。羊群效应（Herd Behavior）在经济学中指的是个体在决策过程中，受到他人选择影响，而倾向于跟随群体行为的现象。这种现象并非总是基于理性判断，有时是出于对信息的追求，有时则是为了避免与众不同所带来的不确定性和风险。在金融市场中，这种行为特征尤为突出，它可以解释市场的过度反应...
2024-03-15 12:52:30
1811
转载 市场泡沫与行为金融学：基于历史事件的深度分析
市场泡沫是一种复杂现象，其特征是资产价格的不可持续激增，随后紧接着是戏剧性的崩溃，这一现象受到众多因素的影响。行为金融学为我们提供了宝贵的视角，深入探讨心理学方面因素如何促成市场泡沫的形成与破裂。本文基于历史上的市场泡沫案例，探索在其发展和最终瓦解过程中起到关键作用的行为因素。01荷兰郁金香狂热（1636-1637年）17世纪的荷兰郁金香狂热是金融泡沫历史上最著名且臭名昭著的事件之一。在这一时期，...
2024-02-28 21:28:46
1351
1
原创 元旦快乐！迎接2024年，金融交易之路更上一层楼！
在这个辞旧迎新的时刻，Python金融量化衷心祝愿您在新的一年里，交易之路风生水起，财富增长如春潮涌动！过去的一年里，我们共同见证了市场的起伏跌宕。在2024年元旦这个特殊的日子里，我们为您送上最真挚的祝福，愿您在新的一年里，交易之路更加顺畅，财富不断增长！新的一年，我们将继续为您提供最前沿的Python量化分析和最实用的量化策略。让我们携手共进，在金融市场的海洋中乘风破浪，共创辉煌！最后...
2024-01-01 00:30:11
469
1
原创 【2023·合辑】金融量化全面指南：入门、建模到策略回测
01引言2023年，既是挑战与机遇并存的一年，也是坚持与创新同行的一年。尽管在数字化媒体的风潮中，面临着传统阅读量下滑的趋势，但我们依然不忘初心，秉承着为读者提供深度的金融量化分析框架的宗旨，不懈努力。除了微信公众号，我们也在知乎、今日头条、优快云和雪球上开设了同名个人专栏，全网关注量突破了15万，这个数字是对我们内容质量的肯定，也是对我们付出工作的认可。感谢知识星球上1800+的付费圈友们，你...
2023-12-28 18:04:42
2048
2
原创 分形交易策略真的有效吗？基于Backtrader进行量化回测
01引言在复杂多变的金融市场中，投资者和交易者不断寻求高效且可靠的方法来预测市场趋势和作出交易决策。分形交易策略，作为一种基于数学分形理论的交易方法，近年来在股票市场上引起了广泛关注。这种策略不仅仅是一个技术分析工具，它深入挖掘市场数据的内在模式，试图捕捉市场波动中的重复模式。分形理论由著名数学家本诺特·曼德布罗特提出，其核心思想是在不同时间尺度下寻找市场价格行为的重复性。在A股市场，这种方法的应...
2023-12-12 23:07:05
810
转载 凯利准则：通过最优投注最大化回报
引言在金融和投资领域，对最优决策的追求导致了众多理论和策略的发展。凯利准则就是这样一个强大的工具，它是一种数学公式，旨在帮助个人在结果不确定的情况下最有效地利用其资本。凯利准则最初由 John L. Kelly Jr. 于 1956 年提出，不仅适用于赌博和博彩，还适用于不确定性下的投资和决策。本文主要讨论不同投注和投资场景下的凯利准则原理及其应用。原文作者为Diego Pesco Alcalde...
2023-11-18 10:53:04
933
原创 一个实用的股票模拟交易框架【附Python完整源码】
引言本文由知识星球会员“高歌的小溪”撰写，旨在分享一个全面的股票模拟交易框架。该框架涵盖了交易、量化选股、提醒和数据存储四个模块，对于想开发个人量化投资框架的读者来说很有借鉴意义。对于个人投资者，由于不能总是实时监控市场，容易错过一些关键的交易时刻，导致交易失败。本框架的设计初衷，正是为了解决这一痛点，通过自动化工具弥补人工监控的不足。使用qstock模块获取实时股票数据，结合市场动态和量化选股策...
2023-11-09 12:01:44
3720
原创 【手把手教你】使用Python玩转多元时间序列分析
在探索和理解复杂的金融市场行为时，时间序列分析成为了一种无法忽视的强有力工具。特别是，当我们处理的不仅是单一的时间序列，而是多个时间序列并存，并且它们之间存在一种或多种形式的互动时，多元时间序列分析的重要性就显得尤为突出。在本章节中，我们将专注于多元时间序列的传统模型，探索它们的理论基础，分析它们的构建与验证过程，以及它们在金融领域中的应用。本文将首先探讨向量自回归模型（VAR），它为分析多元时间...
2023-10-20 20:16:12
3843
1
原创 Python量化金融风险分析：一文全面掌握VaR计算
引言金融市场是一个复杂且多变的生态圈，涉及从经济数据到政治动态的各种影响因素。无论你身处何种角色——小投资者、企业财务，还是大型金融机构的资产经理，你都必须面对各种不确定性，例如股价波动、利率变动或突发事件如政治危机和自然灾害。因此，量化风险评估不仅是一种科学需求，更是一种财务安全的基本保障。其中，Value at Risk（VaR）是一个广受欢迎的风险量化工具，能在特定置信水平和时间范围内，预测...
2023-09-14 10:51:18
1638
原创 【手把手教你】使用DoWhy做因果推断分析
引言因果推断是一种统计和哲学框架，旨在从数据中识别变量之间的因果关系，而不仅仅是相关性或关联。换句话说，它试图解答“如果我做X，会发生什么？”这类问题，而非仅仅描述“X与Y有关联”这种观察性的信息。在金融量化中，因果推断的应用相当重要。金融市场是一个高度复杂、多变量互动的系统。在这样的环境中，仅依赖相关性往往是不足够的，因为相关性并不意味着因果性。例如，股票价格上升可能与多个因素相关，如交易量增加...
2023-09-04 08:30:46
1880
1
原创 玩转Pandas_TA：一站式掌握技术分析指标
01引言Pandas_TA—— 一个结合了pandas的强大数据处理能力与技术分析的库，旨在为金融市场分析师和交易者提供一个简单、高效的工具集，从而帮助他们更容易地在数据集上应用各种技术分析指标。pandas_ta为用户提供了直接在DataFrame上运行技术指标计算的能力，从而避免了复杂的数据转换和预处理步骤。这个库包含了从简单的移动平均线到复杂的振荡器和动量指标等众多经典和现代技术指标。对于...
2023-08-07 17:49:31
5243
原创 揭秘Dalio全天候策略：基于中美市场ETF的量化回测
01引言Ray Dalio 是全球最大的对冲基金——桥水联合基金（Bridgewater Associates）的创始人和首席投资官，其投资哲学在金融界中广为人知。他开创了一种被称为"全天候策略"（All Weather Strategy）的投资策略，该策略的主要目标是在任何经济环境下都能产生稳定的回报。全天候策略基于的理论是风险平价理论（Risk Parity）和现代投资组合理论（Modern ...
2023-07-11 15:11:25
1441
转载 时间序列预测： 深度学习与统计学--谁赢了？
01引言近年来，深度学习在NLP领域取得了显著进展。由于时间序列本质上也是呈现出序列性，如果将预训练的转换器（transformers）模型应用在时间序列预测上，结果将会如何呢？不少学术论文（如参考文献[2]和[3]）对深度学习模型进行了深度探讨，但并没有展示出完整的情况。有趣的是，即使在NLP的案例中，一些人更倾向于将GPT模型的重大突破归功于“更多的数据和计算能力”，而非“更优秀的机器学习研究...
2023-07-03 10:22:37
971
原创 深度学习在金融领域的十大应用算法【附Python代码】
引言随着金融数据的不断增长和复杂化，传统的统计方法和机器学习技术面临着挑战。深度学习算法通过多层神经网络的构建，以及大规模数据的训练和优化，可以从数据中提取更加丰富、高级的特征表示，从而提供更准确、更稳定的预测和决策能力。在金融领域，深度学习算法已经被广泛应用于多个关键任务。首先，风险评估是金融机构必须面对的重要问题之一。深度学习算法可以通过学习大规模的历史数据，识别隐藏在数据中的潜在风险因素，并...
2023-06-02 08:02:53
3955
原创 qstock 玩转问财：一行代码实现条件选股
01问财及qstock简介问财是同花顺平台上一款专业的财经AI助手，融合了自然语言和语音问答机器人。问财提供了多维度的股票、基金、债券数据，并支持自然语言搜索，能够轻松查找所需的信息。对个人投资者来说，问财最好用的功能它的条件选股和短线复盘功能。目前同花顺软件电脑版和手机版都能轻松访问问财。那么如何使用 Python 访问数据接口，直接获取问财的数据呢？GitHub上开源了一个wencai接口：h...
2023-05-22 17:05:40
3171
3
原创 超越被动投资：动量策略下的沪深300指数增强
引言在这个瞬息万变的世界中，金融市场就如同一片繁忙而又神秘的海洋。它的每一次涌动，每一次潮起潮落，都可能成为投资者寻找机遇的重要信号。然而，在这个繁复而复杂的市场中，如何找到一个可行、稳定、高效的投资路径呢？这正是量化交易策略所能提供的价值。沪深300指数，作为中国股市的重要风向标，其成分股汇集了中国最具代表性和影响力的上市公司，涵盖了众多行业和领域。这些公司各具特色，他们的股价涨跌不仅反映了自身...
2023-05-19 21:09:56
936
1
原创 大小盘轮动策略：如何在上证50ETF与创业板50ETF之间实现高效投资
1引言大小盘动量轮动策略是一种常见的量化投资策略，它利用市场中不同市值板块之间的相对强弱来实现盈利。本文以上证50ETF作为大盘股代表，以创业板50ETF作为小盘股代表。上证50ETF主要反映的是大盘蓝筹股的走势，其成份股主要是市值较大、流动性好、盈利能力强的优质企业。大盘股的投资特点是稳健、低风险，但可能收益较低。相比之下，创业板50ETF主要反映的是小盘成长股的走势，其成份股主要是市值较小、成...
2023-05-08 17:43:12
1128
原创 基于backtrader的仓位管理量化回测
仓位管理方法概述常用的仓位管理方法仓位管理方法是交易策略中的关键组成部分，用于确定在特定交易中应投入的资金数量。以下是一些常见的仓位管理方法：固定金额法。在这种方法中，每次交易投入固定金额的资金。这种方法简单易行，但可能不够灵活，无法根据市场情况和交易者的风险承受能力进行调整。固定比例法。每次交易投入账户总资金的固定百分比。这种方法使得随着账户价值的增长或减少，交易仓位大小也会相应调整。凯利公式。...
2023-05-04 08:01:17
1132
原创 基于qstock的量化复盘与自动盯盘
01引言qstock量化分析库和教程自发布以来已经有一段时间了。收到不少读者的反馈，希望在qstock上添加更多的实用功能和案例研究。在回应这些反馈的同时，公众号也一直在努力改进现有的功能和教程内容。我们的目标是为用户提供更全面、更实用、更易于理解的量化分析工具和教程，以满足他们不断变化的需求。相信在不久的将来，qstock将会成为您的最佳选择。下面将为大家分享如何利用qstock进行量化复盘分析...
2023-04-04 22:27:38
2531
原创 backtrader量化回测跟踪止损的均值回归策略
01引言均值回归交易策略是一种经典的交易策略，可以追溯到很早的交易历史。其基本原理是当价格偏离其长期平均水平时，价格趋向于回归到其平均水平，这是由于市场的反复波动和回归特性所导致的。因此，该策略认为价格的偏离程度越大，回归的力度越大，可以通过采取相反的交易方向（即价格偏低时买入，价格偏高时卖出）来获取收益。均值回归交易策略的优点在于其简单易懂、操作便利、风险可控和适用范围广泛等特点。因此，该策略在...
2023-04-01 21:29:23
9345
原创 【手把手教你】趋势跟踪交易策略的量化回测
01引言趋势跟踪策略旨在根据市场趋势的方向来进行交易，即如果市场处于上升趋势，那么投资者应该买入，并且保持这种头寸直到趋势结束。同样地，如果市场处于下降趋势，投资者应该卖空，并且保持这种头寸直到趋势结束。这种策略基于市场趋势的延续性原则，即市场趋势通常会在一段时间内持续。常用的工具包括k线、压力和支撑、趋势线，均线，交易模式等。趋势跟踪也可以称为右手交易策略。其交易理念基于至少五个基本假设：第一，...
2023-03-17 19:51:41
2392
原创 如何利用ChatGPT学习量化投资？
引言最近，ChatGPT持续火了很长时间，占领各大热点和头版头条，成为A股开年以来最大的热点之一。ChatGPT是OpenAI开发的一种语言生成模型，可以理解为智能问答机器人。最近围绕量化投资在上面试了很多问题，大部分回答还是很靠谱的，某些时候给的答案是瞎掰的。给定条件下让它使用Python编写交易策略，出来的代码一般是跑不通的，需要自己手动修改，但整体框架很有借鉴意义，它还能给出代码的中文解析。...
2023-02-20 17:48:58
11379
原创 利用Calmar指标捕捉期间强势股
引言卡玛比率(Calmar Ratio) 与夏普比率类似，本来是用来衡量基金业绩表现的指标，描述的是收益和最大回撤之间的关系。计算方式比较简单，为年化收益率与历史最大回撤之间的比率。Calmar比率数值越大，基金的业绩表现越好；反之，基金的业绩表现越差。和夏普比率不同的是，卡玛比率是用最大回撤衡量风险，用年化收益率衡量收益。相比标准差，最大回撤能更准确地衡量基金的风险，尤其控制回撤的能力，因此这个...
2023-02-08 08:00:36
1099
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人