用Python如何实现高胜率的成交量递归指标量化指标

最新推荐文章于 2025-07-18 14:35:46 发布
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分类专栏： python编程示例系列 文章标签： python 网络 开发语言 高胜率 期货 股票
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用Python如何实现高胜率的相对斜率指标量化指标
zhangzhechun的专栏
05-10 40
相对斜率指标是一种基于价格变动速度和方向的技术分析工具，通过比较不同周期的价格斜率来判断市场趋势。趋势识别能力：能够有效识别市场趋势的变化和潜在的转折点多周期分析：结合短期和长期数据，提供更全面的市场视角标准化处理：通过标准化处理，使指标值更易于解读和比较实现灵活性：可以根据不同市场特性调整参数，如短期周期、长期周期和回溯期等作为独立的交易信号来源与其他技术指标结合使用，提高信号可靠性用于市场趋势的确认和验证帮助确定市场动量的变化。
用Python如何实现高胜率的羊群效应指标量化指标
zhangzhechun的专栏
05-10 36
羊群效应指标是一种有效的市场情绪量化工具，通过分析价格变动与成交量变化的关系，可以识别市场中的过度行为。简单易用：基于价格变化率和成交量变化率的乘积，计算直观灵活可调：可以通过调整窗口大小和阈值来适应不同市场环境可视化分析：提供了清晰的图表展示，帮助直观理解市场状态实用价值：可用于识别可能的市场反转点，辅助投资决策该指标适用于各类金融市场，特别是在市场情绪波动较大的时期尤为有效。投资者可以将其作为辅助工具，与其他技术指标结合使用，提高投资决策的准确性。
用Python如何实现高胜率的梯度振荡器量化指标
zhangzhechun的专栏
05-09 41
梯度振荡器量化指标是一种基于价格变化率的技术分析工具，通过计算价格的梯度并进行平滑处理来识别市场动量的变化。动量识别：有效捕捉价格变动的加速和减速，帮助识别潜在的趋势反转点信号明确：通过设定超买超卖阈值，提供明确的交易信号适应性强：可以通过调整参数适应不同市场和时间周期可量化：便于进行回测和量化分析实际应用中，建议将梯度振荡器与其他技术指标或基本面分析结合使用，以提高交易决策的准确性。
用Python如何实现高胜率的三重指数平均线TRIX量化指标
zhangzhechun的专栏
05-09 49
TRIX指标是一种强大的技术分析工具，通过三重指数平滑处理有效过滤市场噪音，捕捉中长期趋势。指标特点通过三重指数平滑减少短期波动干扰对价格变化率敏感，能及时反映趋势变化具有领先性，可以提前预警潜在的趋势转变交易信号TRIX穿越零线：向上穿越为买入信号，向下穿越为卖出信号TRIX与信号线交叉：TRIX上穿信号线为买入信号，下穿为卖出信号背离现象：价格创新高而TRIX未创新高为顶背离，价格创新低而TRIX未创新低为底背离实际应用注意事项参数选择：不同周期参数适用于不同的交易周期和市场环境。
用Python如何实现高胜率的价格震荡百分比POP量化指标
zhangzhechun的专栏
05-07 34
价格震荡百分比(POP)是一个简单而实用的技术指标，它通过计算价格与其移动平均线的百分比差异来衡量市场的波动程度。本文实现的Python代码包含了POP指标的计算、可视化以及基于该指标的简单交易信号生成。指标计算：通过简洁的数学公式计算价格与移动平均线的百分比差异可视化：提供了清晰的价格和POP指标双图表展示信号生成：基于POP指标的超买超卖区域穿越实现交易信号容错处理：当无法获取实际数据时，自动生成随机数据进行演示将POP指标与其他技术指标结合使用，以减少假信号。
用Python如何实现高胜率的周期性反转指标PRI量化指标
zhangzhechun的专栏
05-12 61
本文介绍了周期性反转指标（PRI）的原理、计算过程及其在金融市场中的应用。PRI通过分析价格在特定周期内的变化模式，预测市场可能的反转点。文章详细解释了PRI的计算步骤，包括确定周期、计算价格差值、比率和平滑处理等，并提供了Python实现代码。代码展示了如何计算PRI、绘制指标图、生成交易信号以及进行策略回测。PRI适用于识别市场中的周期性反转点，尤其在中长期交易策略和震荡市场中表现较好。文章还提供了相关编程示例系列和工具链接，帮助读者深入理解和应用PRI指标。
我用python实现了一个量化选股程序
程序员小麦的博客
04-10 1706
老师在课程中讲到K和D都是反映股票变化趋势的，K要比D灵敏，当K值上穿D值时（第一次出现K>D）时代表股票可能出现向上反弹，此时是买入时机，当K下穿D值时（第一次出现K
量化交易系统中+如何进行仓位管理和资金管理？
zhangzhechun的专栏
07-07 625
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。
计算机毕业设计Python+Spark深度学习股票行情分析预测 量化交易分析 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
全网计算机/大数据辅导(自媒体)道祖第一人、全网粉丝100W+,专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,高校老师/讲师/同行合作。以及产品测评宣传、工具推广等合作。同时招收学生代理、校园代理。
05-27 707
计算机毕业设计Python+Spark深度学习股票行情分析预测 量化交易分析 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
《python语言程序设计》2018版--第8章9题编写函数实现二进制转十六进制（字符串变整数）！！整数没法进行下标
最新发布
电饭叔
07-18 649
使用硬性指派确实帮助了我很多。循环步幅是很好的使用工具。如何转换呢？？二进制转十六进制通过智能ai一下子就生成了！！哇塞！！质的飞跃。但是我还是用毕竟原始的办法来弄吧。
JSON全面解析：轻量级数据交换的核心技术
qq_24939565的博客
07-14 681
JSON已成为现代数据交换的标准格式，本文系统解析了其在Python中的核心应用。文章首先阐述JSON的三大本质特征：轻量级结构、语言无关性和键值对组织。然后详细介绍了序列化（json.dumps()/json.dump()）和反序列化（json.loads()/json.load()）的核心方法，特别强调中文处理需设置ensure_ascii=False。文中列举了API开发、配置文件和数据持久化等典型应用场景，并针对编码问题、类型转换限制和浮点数精度等常见陷阱提供了解决方案。
Python 内存分析方法
focksor‘s blog
07-15 851
本文介绍了分析Python应用内存使用情况的两种方法：统计分析和对象分析。统计分析主要使用Python内置的tracemalloc模块，通过启动跟踪、获取内存快照、比较差异等方式，可以定位内存分配最多的文件和变化情况。对象分析推荐使用第三方工具Pympler，它能深入分析Python对象的内存占用。文档重点讲解了tracemalloc的使用场景和示例，包括如何通过环境变量尽早启动跟踪、打印内存统计值、对比不同时点的内存差异等操作，为诊断Python应用内存问题提供了实用指导。
Java Stream流详解
Broken_x的博客
07-14 1757
Java Stream流详解：从基础到原理 摘要 Java 8引入的Stream流是集合操作的函数式抽象，通过无存储、惰性计算等特性，构建高效的数据处理流水线。Stream解决了传统集合操作的三大痛点：简化代码（消除迭代样板）、提升可读性（声明式编程）、支持并行计算（Fork/Join框架）。使用流程分为创建Stream、中间操作（如filter/map）和终端操作（如collect/reduce）三步，支持链式调用和延迟执行。Stream API统一了不同数据源的处理方式，其底层通过Spliterator
[RAG] 文档格式化 | 知识库摄入 | VectorDB.faiss | BM25索引.pkl
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
07-17 891
向量数据库擅长"含义"搜索，但有时我们只需要快速查找`精确关键词`。这时**==BM25索引==**就派上用场。
使用Spire.Doc.Free在Python中为Word文档添加批注
Ven%的博客
07-16 523
通过Spire.Doc.Free，我们可以在Python中高效地为Word文档添加批注。本文提供的解决方案不仅实现了基本功能，还包含了健壮的错误处理和实用的扩展点。这种自动化方法特别适合需要批量处理文档的场景，能显著提高工作效率。提示：对于商业项目，考虑使用Spire.Doc的商业版本以去除水印和页数限制，获得更完整的文档处理能力。通过本文介绍的方法，你可以轻松地将文档批注功能集成到Python工作流中，实现文档处理的自动化。
Python+Tkinter制作音频格式转换器
Andy的博客
07-16 430
本文介绍了一个基于Python Tkinter的音频格式转换器程序。该程序使用pydub库进行音频格式转换，依赖ffmpeg作为后端处理工具。主要功能包括：支持批量选择和转换音频文件，提供多种输出格式选项（mp3/wav/flac等），自定义输出目录，实时显示转换进度和状态。程序采用多线程处理避免界面卡顿，包含文件列表管理、进度条显示和音频预览功能。界面设计包含文件选择区、格式选项区、操作按钮区和状态显示区，具有完整的错误处理和用户反馈机制。该工具适合需要批量转换音频格式的用户，操作简便且功能实用。
#Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1
fzyz123的博客
07-16 780
《强化学习入门202507》学习摘要 本文介绍了强化学习的基础理论与应用框架。强化学习通过智能体与环境的交互学习最优决策策略，其核心是马尔可夫决策过程(MDP)，包含状态空间、动作空间、状态转移函数和奖励函数等要素。动态规划方法如策略迭代和价值迭代用于求解MDP，基于贝尔曼方程实现状态价值函数与动作价值函数的迭代优化。强化学习在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域有广泛应用。学习需具备概率论、Python编程等基础，建议从经典算法入手配合OpenAI Gym等工具实践。文章还对比了策略迭代与价值迭代的收敛特
AI（day08）类和对象的基本概念及属性和方法的常见分类和使用场景
2302_76685892的博客
07-16 318
* 类概念：类是对一类对象的抽象，是对象的模板或蓝图。它定义了对象的属性（特征）和方法（功能）。**** 对象概念：对象是类的实例化，是类的实际数据存储，具有类所定义的属性和方法。**
基于LabVIEW与Python混合编程的变声器设计与实现
2403_85799074的博客
07-15 672
本项目创新性地采用"LabVIEW+Python"混合架构，构建了一套功能完整的变声器系统。LabVIEW负责用户交互界面设计（音频文件加载、参数配置、变换控制）、实时波形显示（时域信号与频谱图）及音频播放功能，借助其图形化编程优势，大幅降低了交互界面开发难度；Python基于librosa库实现核心音色变换算法，包括音调偏移（Pitch Shift）和共振峰调整（Formant Shift），利用Python在音频信号处理领域的丰富库支持，快速实现复杂的信号变换逻辑。
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