超级Level 2 功能点： 1、总买总卖：统计所有千档的总买总卖数量 2、全息队列：可查看买卖千档下每个档位的前50笔委托队列情况 3、逐笔委托：展示真实的挂单明细，散户主力动作一览无余 【实战篇】 一、 十档行情看得更深 目前我们使用的普通免费市场软件，在盘口委托栏，可以看到买一到买五，卖一到卖

导入必要的库 import numpy as np import pandas as pd import talib as ta from scipy import stats from sklearn.manifold import MDS from scipy.cluster import hi

今天与大家探讨高频策略的回测框架。高频策略的研发，有两个显著的特点： 一是数据量大，与日频相比，分钟频率就是百倍的数据量， 到秒级别更达到上千倍的差异。 二是对交易细节敏感，回测系统要尽可能去模拟真实交易的情形，甚至要比真实交易更严格，这样研发出来的高频策略才有实盘的价值。所以高频策略要考虑的细节很

高频交易经常被提起，却始终蒙着一层神秘面纱，仿佛那只是金字塔尖那一小撮人的玩物。今天我们就从期货高频数据下手，去揭开神秘面纱的一角，并尝试搭建神经网络模型对高频数据进行预测，抛砖引玉，希望能让对金融数据分析，量化交易，人工智能感兴趣的朋友有所收获。我们已经将本文的全部源数据+源代码+python环境

import pandas_datareader as pdr

获取股票数据

stock_data = pdr.get_data_yahoo('股票代码', start='2010-01-01', end='2020-12-31')

计算30日均线和72日均线

stock_data\

from jqdata import * import talib

初始化函数，设定基准等等 def initialize(context): # 设定沪深300作为基准 set_benchmark('000300.XSHG') # 设定交易手续费，买入时万分之二，卖出时万分之二加千分之一印花税

对于小散来说，批量买入几乎不可能，也一般为手动选择。但是个人却很难，监控几十上百只股票，看到指数也只能看到涨多少，即使可以看到指数成分，也只能看到股票当天涨幅情况。下面是我提供的一个模板，可以监测几百只股票。有问题可以提问。==PS 建议使用hs300股票池，按下面代码修改==。ps：我不会

在回测模块中，例如生成订单日期是1号，实际下单日期是2号。2号的时候是可以调用盘前处理的。盘前处理的时候如果使用data.histroy是可以在盘前就获取当天的开盘和收盘信息的。这个属于未来函数，不过如果下午交易，用上午开盘价是否低开做cancel order判断是ok的。但是问题来了。回测这样操作

价值选股策略的交易规则

每隔30个交易日，以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量的股票； 每隔30个交易日，将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间

   通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及

导语

最近的一项研究表明，在所有资产超过20亿美元的企业养老金基金中，超过80%拥有超过10位投资经理，在所有资产超过5000万美元的基金中， 不到三分之一的基金拥有一名投资经理。许多雇佣多名经理的基金只关注经理选择的过程。直到现在，一些基金才开始认识到，它们必须制定一种界定基金经理资产管

导语

最近的一项研究表明，在所有资产超过20亿美元的企业养老金基金中，超过80%拥有超过10位投资经理，在所有资产超过5000万美元的基金中， 不到三分之一的基金拥有一名投资经理。许多雇佣多名经理的基金只关注经理选择的过程。直到现在，一些基金才开始认识到，它们必须制定一种界定基金经理资产管

我目前主要的主要成果，做了一个基于行情数据的深度学习模型--准确来说是一个打分函数，用于评估股票。 https://www.joinquant.com/view/community/detail/db6e30a324426431b7169d774c8f7dec 基于上述模型我在大宽做了一个模拟位

引言

首先，一个因子能够挣钱是因为市场在该因子方面存在非有效性。用的人越多，市场在那方面越有效，导致因子的效果越差。但就现阶段而言就说市场在哪个因子上已经完全有效为时尚早。事实上，由于 A 股市场中噪声投资者的高度参与感，市场仍远不够有效。

拿我们熟悉的价值投资来说，价值投

https://bigquant.com/experimentshare/fd57479b26814f88ba0ab5eb91368e03

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复盘2022，量化行业蜿蜒向前，整体规模略有下降，全年低迷的市场交投活跃度及行情风格的快速切换，使得“超额”之路异常曲折。 展望2023，投资者及财富管理机构对于量化行业的理解不断专业、深入，管理人策略不断迭代，产品线不断完善。某头部量化私募提出以下几点看法： 1.量化行业发展再次攀升，策略整体表

我们在研究选股逻辑时，经常会有类似这种场景，先识别股票近期是否存在异动，然后调整几天后，股价达到异动那天的某个点位，进行买入动作，但目前平台无法支撑这种场景的取值，希望平台能够支撑下，具体案例如下：

#成交量变化因子

amount_zf=amount_0/amount_1

#是否异动p定义

![{w:100}{w:100}{w:100}](/wiki/api/attachments.r

众所周知，Barra因子分析是目前行业内外最常用的因子分析体系。

然而在做Barra体系分析的时候常用的一个方式就是行业或市值中性化，今天主要用最易懂的语言介绍一下什么是barra因子分析体系，以及什么是因子中性化。在这里我会避开繁琐的数学公式，尽量深入浅出的让Barra体系以及市值中性化清晰易懂

https://bigquant.com/experimentshare/6508a3b7858b4d098a358a880b18b332

训练结果展示

1、模型选出来的股票依据从何而来呢，是通过特征的重要性排序在股票池中选股吗，若是请介绍下怎么选这个实现步骤或逻辑呢。

2、 ![{w

会议：开源一席谈 日期：2023年2月24日 主办：开源证券金融工程魏建榕团队 会议主题：从ChatGPT看大数据的发展与未来 特邀嘉宾： 司帆：中国人民大学硕士，多年证券从业经验。2011年加入华夏基金，历任量化策略研究员、投资经理、负责多只量化专户的投资工作，现任华夏基金数量投资部基金经理。目前

最近公众号的策略收益不错，涨粉也比较快，看来我研究的这套战法得到了多数粉丝的认可。其实我跟大多数粉丝一样，也是上班一族。曾经也因为上班看股票，被公司发现，最后......此处省略100字。

   为了解决上班不能看行情软件，也要能炒股，于是我想到了开发信号公众号策略。就是通过公众号查询策略

神乐（shen1）

策略夏普指的是单位风险获取的收益。

夏普指标是属于策略评估体系中的一个指标，评估策略的指标还包括：月度胜率，月度盈亏比，绝对收益（年化），回撤等。

对于夏普指标的祖传的理解（策略为3只股票及以上半仓轮仓，资金容量为百万级，单策略评估，近三年回测）：

夏普大于1，可进入备选

复盘2022，量化行业蜿蜒向前，整体规模略有下降，全年低迷的市场交投活跃度及行情风格的快速切换，使得“超额”之路异常曲折。 展望2023，投资者及财富管理机构对于量化行业的理解不断专业、深入，管理人策略不断迭代，产品线不断完善。某头部量化私募提出以下几点看法： 1.量化行业发展再次攀升，策略整体表

近年来全球经济低迷，尤其是2018年主要经济体股票市场表现不佳。在此背景下，结合了主动策略和被动策略优点的Smart beta策略开始获得更多关注。那么Smart beta策略到底是什么？该策略的理论依据又是什么？

美国的资本市场十分发达，Smart beta产品数量和资产总净值在全球居于首位。美