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RSS订阅原创 量化组合策略之成交量突增+低波动
本文介绍了一种基于低波动异象的股票投资策略。该策略利用市场中出现的高波动股票收益低、低波动股票收益高的反常现象，通过筛选特定条件的股票进行投资。策略实现逻辑包括：计算20日成交量均线和振幅，当成交量大于2倍均线且振幅小于最大值时发出买入信号，持仓5天后卖出。文章展示了该策略在5只个股上的回测效果，并提供价格买卖点、组合价值和成交量信号三种可视化分析。同时推介了量化交易工具开通、VIP通道等服务，并附部分代码示例（完整代码需联系获取）。需要注意的是，低波策略虽相对稳健，但仍存在系统性风险，建议分散配置。
2025-07-31 16:37:10
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原创 量化策略之不老传奇—海龟交易法
【摘要】海龟交易法是一种经典的突破交易策略，以000001.SH为例的回测显示：总收益率7.42%，年化10.70%，最大回撤4.17%。该策略通过20日高点突破买入、10日低点突破卖出，采用ATR计算头寸规模（单笔风险≤1%），并设置动态止损。VIP账户提供量化工具、极速通道等增值服务。虽然该策略曾创下单品种年化80%的纪录，但实际效果需结合市场环境评估。（149字）
2025-07-23 16:03:51
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原创 量化开通之双均线和动量策略组合
本文介绍了两种量化交易策略的组合方法：动量突破策略和双均线策略。动量突破策略在20日收益率超过5%时买入，信号干扰少且跟进及时；双均线策略则通过5日均线与20日均线的交叉产生交易信号。两种策略按预设权重组合形成混合策略，兼具稳定性与收益性。实现过程包括：数据订阅、策略信号生成、收益计算和可视化展示。最终通过Matplotlib和PyEcharts分别绘制各策略及混合策略的收益曲线，直观比较其表现。该混合策略在回测中表现出稳健的收益特征。
2025-07-15 15:57:50
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原创 量化经典策略回测模型—ATR实战（全干货）
【摘要】以600519一年回测为例，初始资金10万元最终获利5%（105003.90元），共交易4次。策略流程：1）初始化参数并连接系统；2）获取开盘/收盘/最高/最低价数据；3）计算ATR指标（取价差最大值滚动均值）；4）生成通道上下轨（收盘价±ATR乘数）；5）设定交易信号（突破上轨买入、跌破下轨或止损线卖出）；6）执行回测交易。该案例展示了QMT量化交易系统的基本运作逻辑，包含数据获取、指标计算、信号生成到执行回测的全流程。需要开通MiniQMT或Ptrade服务及量化学习资料可联系咨询。
2025-07-02 19:13:34
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原创 量化经典策略指标—ATR指标(理论篇)
ATR指标是由J.Welles Wilder提出的技术分析工具，用于衡量资产价格波动幅度。它通过计算最高价与最低价、前收盘价与最高价、前收盘价与最低价之间的最大差值（TR），再取N日（通常14日）平均值获得。ATR主要用于评估市场波动性，帮助设定止损止盈位，反映市场活跃程度，但本身不提供买卖信号。该指标数值随波动率高低而变化，是量化交易中重要的辅助工具。
2025-07-02 15:36:18
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原创 量化经典策略—TPR实战全过程
本文介绍了量化交易中TPR（真正率）指标的应用，该指标用于评估策略买入信号的准确性。文章详细说明了TPR的计算方法：TPR=TP/(TP+FN)，其中TP为正确预测上涨的次数，FN为漏判上涨的次数。实现步骤包括：1)初始化交易连接；2)获取股票数据并计算技术指标；3)生成交易信号；4)计算TPR值。当TPR超过预设阈值时执行交易，否则保持观望。该方法有助于提高策略捕捉上涨趋势的能力，减少机会错失。
2025-07-01 10:36:09
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原创 量化必须课策略—TPR
摘要：TPR(真阳性率)是量化交易策略评估的关键指标，反映策略正确识别买入信号的能力，计算公式为TP/(TP+FN)。高TPR表明策略能有效捕捉市场上涨机会，但需结合FPR、精确度等指标综合评估。在趋势跟踪策略中，TPR衡量策略对市场趋势变化的响应准确性，但需与FPR保持平衡以实现最优参数配置。TPR也被称为灵敏度或召回率，是评估交易策略性能的重要维度之一。（149字）
2025-06-30 15:50:07
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原创 量化策略之MACD线和RSI搭配使用实战（下）
本文介绍了MACD指标与RSI搭配使用的量化交易策略。MACD指标通过快线（DIF）和慢线（DEA）的交叉判断买卖信号：金叉（快线上穿慢线）为买入信号，死叉（快线下穿慢线）为卖出信号。策略执行分三步：获取历史数据、计算指数移动平均线、根据交叉信号执行交易。文中还提供了完整代码包，并邀请加入量化交流群分享策略思路及交易工具使用。该策略适用于趋势跟踪，通过技术指标组合捕捉市场机会。
2025-06-26 16:32:44
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原创 量化策略之MACD线和RSI搭配使用实战（上）
本文介绍了MACD线和RSI搭配使用的量化交易策略上半部分——RSI指标的实战应用。主要内容包括：1)通过时间模块控制程序每分钟运行，连接交易客户端并订阅单股行情数据；2)详细讲解RSI的计算方法，包括获取收盘价数据、计算差分、确定上涨下跌幅度等步骤；3)说明RSI超买(>70)和超卖(<20)的判断标准及对应操作策略；4)强调需要检查持仓情况，建议有一定Python基础的量化交易爱好者学习使用。该策略通过技术指标分析市场多空力量对比，为买卖决策提供量化依据。
2025-06-26 10:27:49
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空空如也
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