低门槛搭建金融量化平台

低门槛搭建金融量化平台
共22节 169人在学 课程详情
  • 前言

    • 量化投资与个人机会?
    • 个人的量化分析平台
    • 课程安排及参考资料
  • 第一天:预备工作

    • 预备工作:Python及库的安装
    • 预备工作:Eclipse+Pydev的安装
    • 预备工作:XAMPP的安装
    • 预备工作:获取 Charting Libraries
  • 第二天:建立自己的实时行情数据源

    • 第三方API(pytdx)获取实时股票行情数据
    • 案例:通过Pytdx数据接口获取行情数据
    • 第三方API(Tqsdk)获取期货实时行情数据
    • 案例:通过Tqsdk免费获取实时期货行情数据
  • 第三天:基础配置

    • 建立web服务
    • Charting library在Web 平台的基础配置
    • 如何连接自己建立的个人数据源
    • 案例: 连接自己的数据源
  • 第四天:进阶配置

    • 存储与加载历史分析
    • 存储与加载的代码及数据表
    • 自定义指标的实现
  • 第五天:高阶应用——形态预警示例

    • 预警功能的基本实现过程
    • 典型形态出现的预警
    • 典型形态AI学习自动识别原理
    • 典型形态预警功能的实现

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    课时介绍

    介绍用Python Falsk 建立web服务

    课程介绍

    • 课程简介:

    TradingView因其强大分析工具成为全球金融市场分析者、全球交易者和投资者的首选工具之一。本课程教导如何基于强大的TradingView框架、零成本搭建个人金融量化分析平台。内容涵盖从准备工作、获取实时行情数据,到基于TradingView框架的基础配置、自定义技术指标、存储及预警功能、交易跟踪和策略研究等全流程。旨在让初学者快速构建灵活的量化平台, 直接应用于实际工作。

    • 课程目标:

    在具有Python入门级水平、数据库基础知识的IT领域、金融领域的非专业人群,通过视频/文本讲解快速掌握:

    • 通过免费资源实现零成本快速搭建个性灵活的基于tradingview的量化平台;
    • 教导如何获取免费或低成本行情数据源,建立自己的数据库;
    • 基于TradingView框架搭建分析平台;
    • 自定义技术指标并实时计算显示;
    • 实现历史分析存储、加载及自定义预警功能;
    • 交易跟踪、复盘分析及模拟回测;
    • 量化策略研究及商品关联分析。
    • 课程强调以实践和实验为主

     

    • 课程总体计划:

    课程以大纲为基础,为每个部分准备详细的视频内容。引用实际例子、图表和代码片段以增强理解每个部分,包括关键概念的解释、步骤指南、重要提示和最佳实践。

    总学时为20学时。

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