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

量化分析的本质是对历史数据进行分析，采用历史类似情况的走势，预判未来发生上涨的概率。

我这边每天会根据大盘当前的走势，通过量化方式查找历史10+年大盘类似走势，把历史类似走势的情况列出来，供大家参考。

如：2023年2月9号收盘后，分析大盘2月10号的走势概率及历史类似明细如下：

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背景知识

真实波动幅度均值（ATR）是由威尔斯·威尔德（J. Welles Wilder）在其1978年所著的《技术分析中的新概念》（'New concepts in Technical Trading Systems” 1978, ISBN 0-89459-027-8）一书中首先提出的，这

随着交易数据量越来越大，金融领域的各种应用已经验证了使用人工智能可以更好地进行投资或业务决策，也越来越多人相信人工智能技术在金融领域的应用前景。人工智能提供了一种适用于从个人数据到业务流程的高效数据分析工具。 与此同时，越来越多金融机构开始使用机器学习方法，以期在市场竞争中赢得优势。量化投资机构逐渐

绝大多数的散户目前都是采用主观投资法，所以才会造成买了就跌，卖了就涨。因为主观投资容易被市场情绪所影响，会被自己的心魔所控制。

由于是主观投资，所以每次买卖过程中都充满了恐惧和贪婪，买了就怕跌下来，卖了又怕涨上去，持股过程一直处在焦虑之中。

量化投资由于是按照模型发出的信号来操作，无需参杂人的主

自我介绍

策略盈亏

在介绍自己之前，先看一下入坑一年写的一些策略吧，毕竟在这里策略的效果比名字有用。

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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

基于BQ平台提供平台能力以及基础数据的封装，可实现小白1天内快速入门，本文绝对干货，附带的源码策略年化收益112%，2年累计收益327%，属稳妥型策略，可用于实际实操，基于此策略打开你的量化入门之路。

策略介绍： 平台策略主要分成二种，AI策略、自定义编码策略。
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    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

某机构调查发现，近年来，通过电子渠道进行的交易有所增加，所有资产类别的交易员都预计，这种上升趋势将在未来两年继续下去。 摩根大通的瓦克说，我们经历了两年多非常不寻常的疫情，在市场非常动荡的情况下，许多客户从办公室搬到家里，这对增加电子交易来说是一场完美风暴。 不过摩根大通的Wacker表示，人工智能

个股信号开仓前多指标风控。

大盘多指标择时。

最大回撤出现在22年行情急速下跌时，在这之前回撤10左右。

个股初始止损8%

def bigquant_run():
    param_grid = {}

    # 在这里设置需要调优的参数备选
    # param_grid['m3.features'] = ['close_1/close_0', 'close_2/close_0\ncl

python究竟怎么可以获取level2行情呢？比如百度、新浪、搜狐、CSDN等都有教程还有说明，同时还有提供一些常见的股票L2接口，包括许多模拟股票交易系统也提供了数据，但这些获取股票数据的方法并不像通过python那样方便。那么，如何通过python实现[股票L2接口](https://gite

现在几乎每个券商都可以为其客户提供L2实时数据市场，比如华泰的insight、中泰的XTP、兴业的UT等。一个私募可以同时接收几家券商的L2。而且很多期货公司也提供证券L2市场，所以有很多证券公司和期货公司转发的L2行情数据。

可以登

现在先说说证券行情吧。

1。国外的股票行情我就不谈了，这个我不是很了解，今天我来说说国内两大证券交易所，上交所和深交所两大交易所。

上交所的L1和深交所的L1行情，狭义的说就是五档行情，还是比较好获取，渠道很多，但是质量参差不齐。我

​ 国内量化交易起步较晚，大约15年开始，20年开始爆发，21年量化私募规模飙升。由于容量过大，出现了一个头部量化私募中性策略导致大幅回调的问题。对于a股来说，量化交易仍然是一种相对较新的投资方式。自20年以来，监管已经关闭了证券公司的外部接口。因此，如果你想进行定量交易，你必须使用证券公司的lev