xingbuxing_py的博客

华泰研究的模型很多，AlphaNet、GRU、GNN啥的，但核心没变，主要研究的都是基础数据，如量价数据等，并从中挖掘信息，生成了单因子、多因子。这些已知特征在模型挖掘后可以生成更多的特征，挖掘出未知的特征值：例如我输入了近20天的个股收盘价数据，模型就可以推算出20日均线这一特征的值，信息便从长为4的向量（开高收低）变成了长度为5的向量（多加了均线）。深度学习模型现在可以做的合成任务例如，回归——计算某天股价具体涨跌，二分类——计算某天某支股是涨还是跌，多分类——文字的生成，具体输出26个字母中的哪个。

华泰研究的模型很多，AlphaNet、GRU、GNN啥的，但核心没变，主要研究的都是基础数据，如量价数据等，并从中挖掘信息，生成了单因子、多因子。这些已知特征在模型挖掘后可以生成更多的特征，挖掘出未知的特征值：例如我输入了近20天的个股收盘价数据，模型就可以推算出20日均线这一特征的值，信息便从长为4的向量（开高收低）变成了长度为5的向量（多加了均线）。深度学习模型现在可以做的合成任务例如，回归——计算某天股价具体涨跌，二分类——计算某天某支股是涨还是跌，多分类——文字的生成，具体输出26个字母中的哪个。

还是举个例子，每次配置新服务器很烦吧，哪怕用服务器镜像，也要配置安全设置，但是由于不是天天买服务器，安全配置的流程就很容易忘，如果这时候再去学，纯属浪费脑力。这些重复性的工作，在我们频繁做的时候，是可以记住所有步骤和细节的，但是有的时候一旦间隔的时间长了，就经常会错漏忘，导致工作成本上升，徒增意志力和脑力的消耗。群聊和私聊都可以发现，很多老板因为粗心大意导致亏损，也有很多老板因为把脑力浪费在无意义的工作流程上，而浪费了宝贵的本来应该用来搓因子的脑力。举个栗子，左侧的是SOP，右侧的是检查单。

这篇文章介绍了一种通过股价的相对位置关系来描述横盘震荡的方法，通过对大小周期的综合判断来实现具体横盘形态的检测。可以运用到分钟级别，日线级别或更高级别中，是一种股币通用的判断方法。

首先是要多找人闲聊，闲聊的过程中，你自己会把一些还没串联起来的想法通过语言表达的方式串联起来，也能吸收对方想法的亮点～另外有利于自己扛过策略的回撤期，互相加油打打气，然后顶峰相见！正好那个时候保温杯的船队横空出世，我一边学习保温杯团队的内容，一边靠着与中性团队的论坛互通，看大佬们的聊天记录，从中吸收精华开始自己学习，使用中性船队的f1框架去优化和开发策略。万一真的是很牛逼的想法，大佬会回馈你的，策略上的进步，想不想到往往都是一层窗户纸的事情，请大佬为你点拨一二，上万的资金曲线就来了～可小参数咋这么难呢？

他说：“我们追求一个高夏普比率，对于夏普为4的策略来说，我能很容易判断它是否失效，对于夏普比为1的策略我也很难判断它是否失效了。代码中的pkl文件就是我最前面那张图的回测的净值曲线，回测至今，使用22年9月1号来切分，也就是接近上实盘的时候，取这个时间前后的数据来进行检验，看看假设检验是否能显著的判断它们的总体均值不一样（策略失效了）。新的问题在于，再择时与轮动把策略失效的问题，变成了轮动策略失效的问题（逻辑上）即：如果我选的策略跌，没选的涨，择时停的时候策略涨了，跑的时候策跌了。并不代表策略就真的失效。

当然我朋友对BSC不太关心或者压根没注意到这个事情，他的焦点还在在IEO上，甚至BNB对大饼的汇率从2020年9月到2021年1月共4个月的时间跌去了65%他也没注意到，反而在此时他为了获得更多的BNB现货，他把几乎所有资产都存入杠杆账户抵押借U买BNB。买BNB打新，打到新B后上市首日迅速卖成BNB，通过这样的操作，让他积攒了几千个BNB。持仓的过程也不是一帆风顺的，在21年2月-3月，整个B圈发生了一定的回撤，BNB的最大跌幅也超过40%，于是他动用了场外资金，有惊无险的避免了爆仓。

熟悉我的老板其实清楚，我的炉子水平一般，基本不太依托炉子去合成因子【主要是马力菜，技能点没点这块】，但对我来说，其实一直没有太缺因子，更多的时候，只要凑齐基础的数据，因子也就一连串的生成，归根到底，对我来说，这些并不是什么特别的秘密，这一篇不会有太多的代码，更多是个人的思考，这个帖子更多从一个构建的思路去整理这个帖子。字段中有以上的基础信息，总的来说，这个数据是解释一个股票的户数有多少个，啥时候公告的，相对之前状态的变化，至于户均市值【这个需要吐槽一下，其实是冗余字段，还不如合成后直接写公式相除。

本文来源于量化小论坛股票量化板块精华帖，作者为剑南。以下为精华帖正文：我是个学经济学的文科生，所以在具体的技术方面肯定是卷不过各位大佬，但是在一些基础的经济学理论和人的行为这个“道”的方面，多少有一点思考。恰好论坛里我看到的基本都是很实用的技术贴，但是一些讨论底层逻辑的相对较少。我这个贴子不费脑子,技术类的贴子看多了，可以来缓缓脑子。另：郭老板的直播真不错，会提到很多底层逻辑，是我这种文科生喜欢的风格。先说一些很多人的误区：1、大家都知道的量价指标怎么能好使？（因子失效问题）

这是邢不行第 121 期量化小讲堂的分享作者 | 邢不行这是来自A股的真实案例：2017年12月28日，曹XX买入某药业股，12天后该公司发布业绩快报，营收预计大幅增长，随后4个月内股价。同年4月28日，帅XX卖出某制药股，10天后该公司因涉嫌财务造假宣布停牌，复牌后股价。上述两位操作精准的股神均来自于A股某个，而在他们内部，这样的股神不计其数。这群人是谁？他们为何能如此精准地预测股价？是因为还是？我们又能否抄这些股神的作业跟着赚钱呢？本文来做相应解答。前文提到的神秘群体，其实是。

这是邢不行第 120 期量化小讲堂的分享作者 | 邢不行”，巴菲特如是说。A股也曾有格言广为流传：“以上所言，本质并无不同，皆是对市场情绪的判断。类似经验身边不知凡几：如果坐地铁时发现周围人都在讨论股票，牛市也就基本到头；又如果某天炒股群中无人冒泡，甚至不见吐槽大A的段子，熊市可能即将见底。恐惧和贪婪该如何量化，方能以此形成交易决策？但情绪本就虚无缥缈，又如何能精确客观地量化呢？本文我们将从以下4个角度出发，介绍一些量化市场情绪、摸透其脾性的常见方法。

研发投入即研究与开发某个项目所支付的投入。相关数据一般会在上市公司财务报告中披露。某公司财报显示，2023年研发费用为23亿我们统计了A股历史上包含了上市公司每个季度的研发费用，甚至近4个季度的研发费用总和等字段可谓极其全面。懂行的朋友一定能发现这份数据的珍贵，如果你感兴趣的话，可以在评论区留言，都是可以分享给你的。

期权大家或多或少都听过，比如XX在腾讯阿里拿了几亿的期权。本文我们就来聊聊期权，分享一个常用的观察市场情绪的期权指标，并据此介绍一个相应的量化择时策略。对策略数据和代码感兴趣的，可以在评论区留言，都是可以分享给你的。期权（option），简意为到期选择的权利，具体定义如下：期权定义既为权利，则期权到期后，可选择是否执行。比如我与扒菲特做出如下约定：2024年底，如股价低于70万美元，我们选择不执行约定，转而在市场购买（说不定还能买到200美元/股）。此时扒菲特持股数不变，

想了解更多自动交易内容的也可以在。

先介绍均线的定义：ChatGPT定义 ChatGPT定义即求过去N个交易日收盘价的平均值，将值连接得到均线。过去5日平均值即为MA5，过去10日为MA10，炒股的朋友应该都在行情软件上见过。行情软件种MA5与MA10当然软件上的这些均线也可以自己画，我曾有期视频分享过画均线的代码，感兴趣的朋友可以看看，也可以在评论区留言，问我要了数据和代码把玩，都是可以分享给你的。

要进行这样的验证，我们首先需要知道什么是低/高开、低/高走。具体定义我已帮大家列示如下，就不多加赘述了：了解了相关定义，我们就可以找来上证指数交易数据、编写相应的Python代码，统计历史上大A的开盘表现。02A股开盘统计。

2020年A股经历了一波结构性牛市。抱团核心资产的公募基金历史性大赚2万亿，一跃成为全市场顶流。不仅常年霸榜热搜，甚至连游戏直播的弹幕都在讨论基金。很多年轻人也纷纷跑步入场，毕竟支付宝买基金贼方便。可惜好景不长，大盘急转直下，A股此后打响了多轮3000点保卫战。基金也未能幸免，跌妈不认。2022年公募基金再创纪录，总体亏损1.45万亿。渴望慢慢变富的年轻人也体会到了什么叫慢慢变负......这让我不禁好奇，作为国内最大的机构资金，公募基金到底有没有赚钱能力？

1 龙虎榜起源龙虎榜一词最早起源于唐朝。贞元八年，韩愈等23人登进士第，后皆有所成，当年进士榜因此被称为龙虎榜。至宋朝更是出现了后世公认的千年第一龙虎榜。从主考官欧阳修，到金榜题名的苏轼、苏辙和曾巩，一场考试就囊括了唐宋八大家的一半，更别提开创程朱理学的程颢及“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”的张载。2 A股龙虎榜A股的龙虎榜最早则由民间发布。上世纪90年代，有黑客截取了交易所向营业部发送的交易回报数据，并将其制成榜单出售，这就是最早的龙虎榜。

又叫。

1筹码分布含义筹码分布指标的含义也很好理解。如果把上市公司发行的股票理解成筹码，发行一股股票就代表一份筹码，发行100万股股票就代表100万份筹码。你以什么价格买入该股票，就会标记为你持有的筹码是什么价格。2 筹码分布介绍假设某股票中，有300位股东以5元买入，共持有15万股。10元位置股东人数为200人，持有2万股。以此类推，各成本价上持有的股数对应了该价格上指标的长度。指标越长代表越多的人是以此价格买入股票，也就是他们的成本价。随着交易的发生，筹码的分布也会变化。此时有土豪以30元高价购买。

解答上述问题前，首先需要给大家补补课，介绍一下社保基金是什么。先别急着说我水字数，大家可以先思考下这个问题：作为打工人平时上交的五险一金，属于社保基金吗？工作中缴纳的五险一金这类社保和A股市场上的社保基金没有任何关系。社保基金全称是全国社会保障基金，成立于2000年，作为储备资金针对人口老龄化问题。社保基金完全由国家出资，每年中央财政预算拨款200亿、国有资产划转100-180亿，另有彩P收入拨付200-300亿。而鉴于社保基金强大的投资能力投资S益也成为其资产的重要组成部分。

结束后，将所有股票按前5日涨跌幅从高到低排序。剔除。

首先我们要知道什么是跳空。一般根据跳空的方向不同，可以将跳空分为向上跳空和向下跳空。向上跳空：当前K线的最低价高于前一根K线的最高价。向下跳空：当前K线的最高价低于前一根K线的最低价。跳空本质上就是相邻两根K线的最高价和最低价之间出现一个明显的缺口。最后我们做个简单的总结。一、跳空回补的几率很大，接近于100%。但总有那么一两次跳空是不会回补的。二、大部分跳空会在10天之内回补，少部分跳空回补时长在400天以上。三、向下跳空更容易回补，且回补周期更短。四、大部分跳空幅度较小，

号称可以发现个股拐点，精准把握抄底逃顶机会。再加上每月30元的价格，简直就是入股不亏。购买后支付宝会把每天符合条件的个股推给我们，在个股K线图中还能看到指标的买入卖出信号，使用体验较佳。但我们做量化交易的，并不在意它推荐了什么股票，更在意指标的原理。根据介绍，神奇指标源于TD序列。其他描述就比较模糊了，属于听君一席话，如听一席话。好在支付宝上还有精确的描述，并附上了图示。简单总结一下：我们再结合案例来看。

引言:邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投Z，了解行业研究方向这是邢不行第87期量化小课堂分享作者 l 邢不行这两年比较流行一句话：散户别炒股，炒股不如买基金。虽然这句话出自基金的利益相关者之口，但乍听之下好像也没有什么问题。毕竟全职投入的基金经理比散户更加专业，并且从数据看也是如此。所有基金的平均收益15年翻了6倍，远超沪深300指数但事实这是这样的吗？基金经理们真的这么牛X吗？本期文章我们就用Python编程和数据

引言:邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投Z，了解行业研究方向这是邢不行第85期量化小课堂分享作者 l 邢不行、密斯锌硒只要你接触过股票市场一段时间，肯定会在行情软件最显眼的地方看过市盈率这个指标。各种财经大V、各类财经新闻也时有提及。很多投资大师更是偏爱用市盈率来选股。比如西格尔在《投资者的未来》中推崇的低市盈率策略，施洛斯提倡的捡烟蒂式投资（低估值策略）等等。市盈率这个指标为何能够备受各路大师的推崇？下面我们就会给..

引言:邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向​​A股是一个神奇的地方，它最大的特点就是多年不涨和永远的3000点。​正因如此，调侃A股的段子层出不穷。甚至连中国男足这么烂的行业都有人跑来Diss，讽刺A股比国足更差。​我想说的是，尽管A股有很多问题，但也绝不至于像男足一样烂到这种地步。至少A股在全球的各个排名肯定是比男足高的。​​股市市值与FIFA国家队排名的对比但不管A.

引言:邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助之前的系列文章中，我抛砖引玉过一些不错的基础策略，供大家进一步优化：妙用北向资金找出大盘买点、卖点，跟着操作6年4倍【附代码】https://zhuanlan.zhihu.com/p/407430600邢不行：抱团股会一直涨？无脑执行大小盘轮动策略，轻松跑赢指数5倍【附Python代码】https://zhuanlan.zhihu.com/p/3520963

引言:邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助​​如果要说哪个技术指标知道的人最多，那估计非MACD莫属了。因为不管你是炒A股、美股，期货期权还是炒币，任何行情软件中它都会默认出现在第一个位置。就好像是全世界通用的一样。​那这个指标真的对投资有很大的帮助吗？我之前有篇文章就对此进行了验证。听说MACD是技术指标之王？我们用Python来验验成色在这篇文章中我从MACD最经典的.

引言:邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。下图中橙色曲线是等比缩放的沪深300指数。6年4倍策略蓝色曲线是一个择时策略的资金曲线。该策略对沪深300进行择时，即明确选择出针对大盘的买、卖时机。(策略信号)比如上图中，8月25至8月28日策略是看涨的，那此时就买入指数，同期指数上涨9.84%，获得相应收益（已扣除手续费）。随后，8月31至9月8日策略看跌指数，此时就卖出指数。同期指数下跌0.

引言:邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。【历史文章汇总】请点击此处【必读文章】【邢不行|量化小讲堂系列27-Python量化入门】EOS期现套利，一周时间，15%无风险收益【邢不行|量化小讲堂系列20-Python量化入门】10年400倍策略分享（附视频逐行代码讲解）个人微信：xingbx...

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