零基础量化交易实战年化30-50%并实盘部署

零基础量化交易实战年化30-50%并实盘部署
共88节 317人在学 课程详情
  • 整体课程介绍

    • 零基础量化交易实战年化30-50%课程简介
  • 开发环境搭建

    • 安装python
    • 安装pycharm
    • 修改pip源地址
  • python基础

    • python基础数据类型
    • 基础数据类型
    • 字符串
    • 字符串拼接
    • 字符串切片
    • 字符串分割
    • 字符串替换
    • 列表创建和访问
    • 列表常用方法
    • 集合介绍
    • 集合的方法
    • 元组
    • 字典
    • 字典2
    • 条件语句
    • 循环语句
    • for同时迭代多个容器
    • break和continue
    • 自定义函数
  • pandas数据分析基础

    • pandas数据分析基础1
    • pandas数据分析2
    • pandas数据分析2
  • 常用量化指标实现

    • 各种类型的均线
    • 均线可视化
    • 布林带
    • macd
    • 相对强弱指标
    • 波动率指标ATR
    • KDJ
    • 61种形态识别
  • 第一套策略实现

    • 一个简单的策略
    • 策略优化
    • 第一次优化的结果
    • 策略继续优化
    • 策略继续优化2
    • 策略继续优化3
    • 其他周期上的效果
    • 获得过去13年都表现优异的单策略
    • 多个精挑细选的子策略对冲
    • 多个子策略对冲2
    • 子策略对冲3
    • 加入RSI过滤条件
    • 加入RSI过滤2
    • 第二套融合策略
    • 同一套策略的三种融合方式对比
  • 第二套策略

    • 第二套策略1,寻找多重底部
    • 多重底部转换成交易信号
    • 优化得到一个稳健的策略
    • 有事也需要自定义指标
    • 修改参数得到不同效果的策略
    • 修改参数得到不同效果的策略2
  • python数据可视化

    • matplotlib可视化初步介绍
    • 同一个坐标轴画多条曲线
    • 同一个画布上创建多个坐标轴
    • 画利润曲线图
    • 计算最大回撤并标注在利润曲线图中
    • 画k线图
    • k线图中添加均线和交易细节
  • 策略实盘部署

    • 程序化交易软件安装
    • 调用自定义库执行自动买卖
    • 自动买卖和平仓
    • 自动执行打包成工具库
    • 调用自定义工具执行买卖
    • 行情软件和python数据互通
    • 实盘前的模拟回测
    • 传递历史数据
    • 将历史数据模拟成实时数据
    • 策略模拟测试
    • 模拟回测
    • 历史回测完成
    • 不同交易商报价差异导致的风险
    • 组装交易指令
    • 解析交易指令
    • 解析交易指令2
    • 实盘软件2解析交易指令
    • 模拟整个交易执行流程
    • 终于完成第一个实盘软件的全部部署
    • 另一个交易软件实盘部署
    • 另一个实盘软件部署2
    • 保证同一指令不重复交易执行
  • 本章节不用看上传时重复的课程

    • 同一个坐标轴画多条曲线

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    课时介绍

    策略要实盘部署才能源源不断赚钱,部署有很多细节要处理,稍有不慎就使得本可以盈利的策略变成亏损

    课程介绍

    本门课程从开发环境搭建到逐行代码实现交易策略的实现,回测,再到最后实盘部署,是一套从小白直接到做出可稳定盈利量化交易策略的实用课程,也是全网唯一能带领学员做出能稳定盈利策略的量化交易实战课程

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