【量化交易】-A股大资金情绪工具

最新推荐文章于 2025-12-04 22:56:41 发布
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可以通过这个图直观的感受到大资金其实早在18号都撤退了，所以不要傻傻的在那里跟风小作文了，跟着聪明资金玩才有得活
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工具使用很简单，如下双击即可查看到，需要的同学请留言【珍惜劳动成果，需少量付费，量力而行】
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Dongo2
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量化交易系统中+如何进行仓位管理和资金管理？
zhangzhechun的专栏
07-07 826
仓位管理和资金管理是量化交易系统中不可或缺的部分。通过合理的仓位管理和资金管理，可以有效控制风险，提高收益稳定性。以上方法和示例提供了一些思路，具体应用时需要根据实际情况进行调整和优化。仓位管理和资金管理是量化交易系统中至关重要的组成部分，通过合理的仓位管理和资金管理，可以有效控制风险，提高收益稳定性。上述方法和策略提供了多种思路和工具，实际应用时需要根据具体情况进行调整和优化。保持持续学习和改进，结合市场动态和自身需求，才能在复杂多变的市场中立于不败之地。
《投资-195》量化交易 - A股量化投资的现状与趋势？
文火冰糖（王文兵）的博客
11-10 1245
维度当前状态未来方向技术重心多因子模型 + 统计套利AI驱动 + 另类数据融合时间尺度高频为主 → 中低频转型波段与中线成主流参与主体头部私募主导平台化、大众化参与收益来源因子溢价独特信息 + 模型泛化能力监管态度宽松试探 → 规范加强合规透明、防范系统性风险🔑一句话总结：A股量化已从“野蛮生长”进入“精耕细作”时代——拼的不再是速度和杠杆，而是数据深度、模型智慧与长期稳健的盈利能力。
写自己的A股量化策略
谢小军的专栏
10-13 3046
第一次跟A股相识还是在疫情初期，刚开始还是玩的心态，确实也赚到点钱。后来信心爆棚，以为是天选之子，结果一发不可收拾，越加越多，越亏越多。无奈为了回本，就有了这个项目。最开始本工具只是用于自己使用，后边股友多了才有了公众号。公众号不太好盯盘，借鉴【韭菜盒子】实现了一套vscode盯盘插件，划水必备神器。本项目大多数的指标技术都是以价值投资作为底层思想。以波段作为主要投资逻辑。本项目只做A股量化。最后给即将进入股市的新朋友几条建议:1，炒股第一课先学会止损。(这个最重要)2，坚决止损，移动止盈。
DeepSeek赋能个人量化交易 -- 开启全民量化时代（入门篇）
2401_84204413的博客
02-22 2001
AI大模型的兴起正在开启全民量化交易的时代。普通投资者可以不再需要深厚的编程和数学功底，也能借助AI快速构建量化交易策略，把握市场机会。理财投资值得每个人用一生经营，AI量化笔记的愿景是实现全民量化。
国内A股开源量化模型推荐
大聪明的博客
05-08 3604
高频策略与全市场回测：优先选择Hikyuu或RQAlpha，兼顾速度与灵活性。AI与机器学习驱动Qlib和提供从数据到模型的全链路支持。多市场与复杂策略Abu的智能优化体系适合跨市场多因子研究。数据基础设施Adata可作为低成本数据源补充。更多细节可参考各项目的GitHub仓库及官方文档（如HikyuuQlib等）。
A股量化投资中，基于情绪周期理论的投资和操作探索
欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
08-28 2341
【摘要】A股市场的情绪波动并非杂乱无章，而是呈现出清晰的周期性规律。通过解构情绪周期理论，量化识别从冰点到高潮的各个阶段，可以构建一套顺势而为的投资操作系统。该方法论的核心在于动态跟随与多维度验证，将市场情绪这一非理性因素，转化为可供参考的交易信号，从而在波动的市场中提升决策的胜率。
如何做好量化交易，成为量化交易的高手
股票量化交易自动交易程序化交易接口
10-03 1136
量化交易需要投资想法、编程、金融理论等多方面知识技能。从确立思路、实盘操作到持续学习交流，每步都很关键，能助你走向稳定盈利。
数据分析实战 -- 股票量化交易分析
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一名新生程序员的日常
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前景提要 大二实习结束过去五个多月了。 当时入职数据分析还算是有点基础进入的公司。 如今这么久不学数据分析了，似乎都有点生疏了。 今天写个数据分析实战，为了弥补一下亏欠粉丝的承诺吧。 主要目标 使用Python爬取股票数据 数据清洗并上传至HDFS 使用PyHive对股票数据进行分析 Python数据分析-量化交易 股票量化交易分析 使用Python爬取股票数据 我们这次的目标地址是url:网易行情中心 沪深行情 在这个网站里面找到行业面板，里面随便点开一个行业信息，我在这里点开通用设备制造。 因为
《投资-306》量化交易 - 股市的三大原理：内在价值变动原理、价格回归价值（均值回归）原理、价格动量（趋势）原理
文火冰糖（王文兵）的博客
11-17 876
🌱价值决定终局，回归提供机会，趋势赋予节奏。—— 投资的成功，来自于三者的共振。
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基于Java的A股量化分析平台源代码+数据库+接口文档，致力于提升个人投资水平及收益
02-17
通过学习和使用这个基于Java的A股量化分析平台，个人投资者可以深入理解金融市场，利用量化工具制定投资策略，提升投资决策的专业性，并有可能实现更稳定的收益。同时，对于开发者而言，这是一个学习Java企业级应用...
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Python量化交易从小白到大神.pdf
03-07
A股月份效应 - **月份效应定义**：特定月份市场表现异常。 - **量化分析**：基于历史数据验证是否存在此现象。 - **策略构建**：利用月份效应制定交易计划。 #### 49. 使用pyfinance进行收益分析 - **pyfinance库...
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量化交易策略.zip_hide4dn_股票_股票交易_量化交易python_量化策略Python
07-15
Python作为一门强大且易学的编程语言，已经成为了量化交易领域的首选工具。本压缩包"量化交易策略.zip_hide4dn_股票_股票交易_量化交易python_量化策略Python"主要包含了关于如何使用Python进行股票数据获取和构建...
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
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HIT_Weston的博客
12-04 812
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1067
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
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本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
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摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统
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相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。
python+django/flask+vue基于web的产品管理系统
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在信息化和全球化加速发展的背景下，企业面临着产品种类不断增加、市场需求变化加快、供应链协作日益复杂的挑战，传统依赖Excel表格、纸质文档和孤立系统的产品管理方式已难以满足高效、精准、协同的管理需求，常常导致信息更新不及时、数据不一致、审批流程冗长、库存与销售脱节等问题，制约了企业的市场响应速度与决策质量。
API接口地址解析地区码操作指南
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推荐使用高德/百度/腾讯地图的地理编码API，三者均支持地址→行政区划代码的直接解析，且提供免费额度。通过上述步骤，可实现通过API接口精准解析地址对应的地区码，适用于物流分单、区域统计、位置服务等场景。
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