策略分享

作为一个散户,深切明白有自己模型重要性

由fsm创建,最终由fsm 被浏览 217 用户

    虽然都明白,但是实现难度有点大。会实现的又不会轻易分享。基于上述理由,我做了基于tushare行情数据
的深度学习模型,模型开源api接口。欢迎大家围观,

个人gitee主页 https://gitee.com/fsmyi/projects

回测的话,请参考最后一个链接(我对读取数据,和request次数做了优化,可以较长时间回测,但不适合模拟实盘--因为数据固定了)。模拟交易请参考第一或第二个链接。

欢迎star, 下面回测是bigquant数据实现。回测是基于2020HS300中300股票池回测,因为api接口稳定性问题。回测时间只有3个月,但是选择·在10-12月波动大的时间段。同时可以根据你自己喜好,选择股票池。修改源代码变量stocks代表股票代码就行。回测时间最好小于3月,start_date时间也要修改在回测时间内,并且小于128交易日。因为服务器资源有限,我把股票池限定小于300,需要更大股票池,可以在我gitee主页私信

https://bigquant.com/experimentshare/4240c8c486384729ab2fa3b5b6193973

回测是基于中证500中300股票池回测,因为api接口稳定性问题。回测时间只有3个月,但是选择·在10-12月波动大的时间

段。同时可以根据你自己喜好,选择股票池。修改源代码变量stocks代表股票代码就行。回测时间最好小于3月,start_date时间也要修改在回测时间内,并且小于128交易日。因为服务器资源有限,我把股票池限定小于300,需要更大股票池,可以在我gitee主页私信

ts_df = DataSource("bar1d_CN_STOCK_A").read(start_date="2021-06-01", end_date=date).set_index(['instrument'])

https://bigquant.com/experimentshare/aa7e676108524d39b3174a78250977d0


zz500长时间回测,减少读取数据时间。和增加读取request次数

https://bigquant.com/experimentshare/06b84a1d019447159c7c7b24b0ba6581



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深度学习模型

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寻求ai(深度学习方向)量化,一起入坑创建一个用于监测自己股票池的模板,适合小白,或者略懂代码的散户。
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  • 分享一下研究成果。 1,要想买张获得正收益,请选择分数值小于0.8-0.85.在0.95-0.99买张基本为负--做空可以挣大钱 2,选择分数小于0.8,10-20只,再优化5-10天下跌部分股票,可以实现较好年化---收益大于50点 不知有没有人在使用,服务器可能不就后关闭,