
量化策略
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斯皮尔斯量化研究中心
这个作者很懒,什么都没留下…
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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。原创 2025-07-31 16:37:10 · 304 阅读 · 0 评论 -
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)原创 2025-07-23 16:03:51 · 746 阅读 · 0 评论 -
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。原创 2025-07-02 19:13:34 · 250 阅读 · 0 评论 -
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。原创 2025-07-02 15:36:18 · 356 阅读 · 0 评论 -
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。原创 2025-07-01 10:36:09 · 204 阅读 · 0 评论 -
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)原创 2025-06-30 15:50:07 · 195 阅读 · 0 评论