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量化交易绕不开的库：TA-Lib，150+ 技术指标直接调用 ta-lib-python 是经典 TA-Lib 的官方 Python 封装，提供超过 150 种技术指标和 K 线形态识别功能。它覆盖了动量、趋势、波动率、成交量、重叠研究、形态识别等多个类别，是量化交易和技术分析中非常基础的工具。核心能力如下： 1️⃣ 覆盖常见技术指标（MACD、RSI、BOLL、KDJ、ADX、ATR 等） 2️⃣ 支持 60+ 种 K 线形态识别（锤头、吞没、十字星等） 3️⃣ 基于 Cython + NumPy，计算速度较快 4️⃣ 可直接配合 Pandas、Polars 使用 5️⃣ 提供函数式 API 和抽象 API，调用比较灵活它可是目前 Python 量化里使用最广泛的技术分析库之一。对做技术分析、策略回测，或者需要批量计算指标的人来说，这个库基本绕不开。

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兄弟们！这个 Python 股票开源项目真的有点东西 myhhub/stock 不是那种只跑一次 demo 的玩具，而是一个能实际落地的 A 股分析系统：数据抓取、指标计算、形态识别、选股、回测、甚至自动交易全都有。它每天自动抓取 A 股数据，计算 17 个常用技术指标，并生成买卖信号参考，同时提供 Web 界面查看图表和数据。核心功能： > 实时拉 A 股数据 + 30+ 技术指标 > 自动识别 61 种 K 线形态 > 筹码分布分析（这个功能比较少见） > 支持自定义策略 + 回测验证 > Web 界面手机电脑都能看 > Docker 一键部署，定时任务自动跑数据对想自己搞量化、验证策略，或者系统学习 A 股技术分析的人来说，这个仓库的完整度算比较高的了。想快速玩的直接 Docker 部署就行，不想折腾也能先看看 Web 界面长什么样。

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爱吃折耳根的Ace

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🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

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爱吃折耳根的Ace

22,891 Aufrufe • vor 15 Tagen

兄弟们！又挖到一个 Python 股票全能工具 —— InStock myhhub/stock 这个仓库把 A 股量化分析做得挺全的，数据抓取、指标计算、选股、回测、自动交易一条龙。核心功能我挑重点说下： 1️⃣ 实时抓取 A 股数据 + 30+ 技术指标（MACD、KDJ、BOLL 等，和同花顺结果一致） 2️⃣ 识别 61 种 K 线形态，直接给出买卖信号 3️⃣ 筹码分布分析（CYQ），看主力成本区间 4️⃣ 200+ 维度综合选股，支持自定义策略 5️⃣ 内置多个经典策略 + 回测验证功能 6️⃣ 支持自动打新股（需配置券商客户端） 7️⃣ Web 页面，手机电脑都能看，操作挺方便最实用的是支持 Docker 一键部署，数据处理也比较快（普通笔记本跑一天数据大概 4 分钟左右）。对想自己搞量化、做选股策略、或者学习 A 股技术分析的兄弟来说，这个仓库直接能上手。

兄弟们！又挖到一个 Python 股票全能工具 —— InStock myhhub/stock 这个仓库把 A 股量化分析做得挺全的，数据抓取、指标计算、选股、回测、自动交易一条龙。核心功能我挑重点说下： 1️⃣ 实时抓取 A 股数据 + 30+ 技术指标（MACD、KDJ、BOLL 等，和同花顺结果一致） 2️⃣ 识别 61 种 K 线形态，直接给出买卖信号 3️⃣ 筹码分布分析（CYQ），看主力成本区间 4️⃣ 200+ 维度综合选股，支持自定义策略 5️⃣ 内置多个经典策略 + 回测验证功能 6️⃣ 支持自动打新股（需配置券商客户端） 7️⃣ Web 页面，手机电脑都能看，操作挺方便最实用的是支持 Docker 一键部署，数据处理也比较快（普通笔记本跑一天数据大概 4 分钟左右）。对想自己搞量化、做选股策略、或者学习 A 股技术分析的兄弟来说，这个仓库直接能上手。

爱吃折耳根的Ace

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这个量化策略合集把很多经典玩法都实现了一遍 je-suis-tm 开源的 quant-trading，用 Python 整理了大量可直接运行的量化交易策略回测脚本，目前 GitHub 有 10.4K Star。主要内容包括： 1️⃣ 技术指标类：MACD、RSI、Bollinger Bands、Parabolic SAR、Awesome Oscillator 等 2️⃣ 形态与突破类：Heikin-Ashi、Shooting Star、London Breakout、Dual Thrust 3️⃣ 统计套利：Pair Trading（协整配对交易） 4️⃣ 期权与波动率：Options Straddle、VIX Calculator 5️⃣ 其他：Monte Carlo 模拟、组合优化、另类数据相关项目每个策略基本都有独立脚本，可以直接跑回测，适合拿来学习信号逻辑，或者作为自己策略开发的起点。对想系统学习经典量化策略、或者需要快速验证技术指标效果的人来说，这个仓库内容比较丰富。

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爱吃折耳根的Ace

21,174 Aufrufe • vor 3 Tagen

🚨卧槽！高盛开源了他们的量化工具库 gs-quant Goldman Sachs 把内部 quants 使用的 Python 量化工具库开源了，目前 GitHub 已获得 11.3K Star。它提供了丰富的量化分析工具，适合做结构化产品、风险建模和策略研究等工作。虽然完整 API 需要高盛机构客户权限，但核心库已经开源，普通用户也可以安装使用（pip install gs-quant）。核心亮点： > 机构级量化工具：支持衍生品定价、风险管理、回测、交易策略开发等全流程 > 生产级代码质量：直接来自高盛交易台的真实工具栈 > 支持 Claude Skills：官方已集成 Claude 技能，可直接在 Claude 中使用 > 覆盖广泛资产类别：股票、期权、期货、外汇等衍生品分析能力极强 > 持续维护更新：最新版本 2.1.1 刚刚发布 > Apache-2.0 开源协议，可直接用于研究和开发对想学习机构级量化建模、做衍生品定价与风险管理、或者用 AI 辅助量化研究的开发者来说，这是目前开源里含金量最高的量化工具库之一。

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爱吃折耳根的Ace

43,943 Aufrufe • vor 17 Tagen

🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向，核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。

🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向，核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。

爱吃折耳根的Ace

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别再手写回测系统了，这个经典开源量化项目已经帮你造好了 Backtrader 是一个功能非常完整的 Python 量化回测与交易框架，GitHub 上已有 22.6K Star。它的核心目标是让你专注写策略，而不是重复造轮子。核心特点如下： 1️⃣ 纯 Python 实现，支持多数据源、多周期、多策略同时运行 2️⃣ 内置丰富指标库，并可直接对接 TA-Lib 3️⃣ 支持多种订单类型（市价、限价、止损、追踪止损、OCO、括号单等） 4️⃣ 灵活的佣金、滑点、仓位管理（Sizer）模拟 5️⃣ 内置分析器（夏普、回撤、SQN 等）+ 可视化绘图 6️⃣ 可对接 Interactive Brokers、Oanda 等做实盘/模拟交易对想快速验证策略逻辑、做系统化回测，或者学习完整量化框架设计的人来说，这个项目依然很值得上手。

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爱吃折耳根的Ace

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这个开源的低延迟量化交易执行系统，基本上摸到了第一梯队 Kungfu 是一个面向量化交易者的开源交易执行系统，重点解决低延迟执行、策略灵活开发和跨平台使用等问题。它提供微秒级系统响应，支持纳秒精度时间戳，适合对执行速度有较高要求的交易场景。主要特点： 1️⃣ 支持 Python 和 C++ 编写策略，可自由使用第三方库 2️⃣ 低延迟架构，适合高频和中高频交易 3️⃣ 提供图形化界面，方便策略管理和监控 4️⃣ 同时支持 Windows、macOS 和 Linux 5️⃣ 模块化设计，包含低延迟时序数据库和策略执行引擎 6️⃣ 可对接不同交易网关（有 XTP 等开源实现）对需要低延迟交易执行、或者想用 Python/C++ 开发策略的量化交易者来说，这个系统完成度比较高，属于中高频的。

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爱吃折耳根的Ace

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🚀Bitget 正式上线智能交易助手 #GetAgent 🔥邀请你成为 #GetAgent产品体验官 GetAgent 是 Bitget 结合 50 余种专业 MCP 工具推出的智能交易助手。它能根据用户账户情况分析其当前资产组合，并提出洞察和配资建议；能帮用户分析某个币种是否适合开合约，并给到明确操作建议。当用户输入金额和币种等关键指令后，可直接购买现货、合约、链上交易。 #有始有终有结论：在分析某币种技术形态时，GetAgent 会提供结论明确的报告，包含短中长期趋势、关键技术指标、基本面分析、短中长期投资策略、是否适合购买等。 👉关注+转推+留言“我要体验” ，抽 10 个邀请码发放

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Bitget中文

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高盛给自家量化分析师开的年薪是25万美元。然后他们最近在GitHub上公开了一个仓库，星标已经破了一万一。里头就是那些分析师日常用的工具包，还直接集成了Claude技能。全部免费，说实话，比花25万去读个学位还实在。这个项目叫gs-quant，是高盛交易台自己在用的Python技术栈，用来做定价、风险管理和回测的。建议你直接收藏，这可能比这个周末刷的任何东西都值。

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今年最最好用的三个成交量指标出炉了，接下来我要连指标带策略全部告诉各位，这种可能让人暴富的东西，一定一定要悄悄留好！！！😘🤑 在实际交易中需要考虑的因素非常多，但这么多因素加起来也比不上交易量来得重要/ 交易量可以让我们清楚地知道资金什么时候在交易，都在哪里交易，然后用上帝视角制定交易策略！第一个要说的是我一直在用的Session Volume Profile指标，它标注的是每一天的成交量分布情况，交易级别适合15分钟以上，我们可以用它来判断趋势和真实密集成交区的位置，详细案例和用法见视频，非常强！！第二个是资金流动轮廓指标，我们在TradingView的指标搜索栏输入Money Flow Profile，也叫资金流动概况图，这是一个集合了交易量，资金流动和市场情绪的综合指标工具，资金流动概况图的右侧显示了不同价格水平的交易活动和资金流动分布，左侧显示了对应价格水平的市场情绪，中间是各个价格水平的具体价格/ 这些数据可以让我们直观地看到大部分交易活动和资金流发生在哪里，盈亏比和交易计划就会非常容易确定！第三个是能量潮指标On Balance Volume，也叫OBV，OBV可以通过跟踪成交量的变化来确认价格走势，被很多人共识为最不会骗人的老实指标，OBV可以和MACD搭配使用，组成的双背离组合效果非常好！根据多头规则，首先MACD指标的柱状图在零线下方，要与价格走势出现底背离，然后OBV指标同样要与价格走势出现底背离，两个条件同时满足时，我们就可以在MACD能量柱实体转虚柱所对应K线的收盘价入场，止损设置在近期的低点下方，止盈可以选择分批止盈的方式/ 空头规则相反，这两个指标出现背离共振时，在关键位置，比如上面讲的密集成交区等位置出现反转的概率还是很大，尤其是第一次到达关键位置出现交易信号时，可以多多留意1小时和4小时级别，背离越大越标准效果就越好～ OBV最好用的其实是结合指数移动平均线EMA使用，它可以告诉你什么时候做多什么时候做空，很准，可以避免很多假突破假行情，考虑使用的可以继续看视频！

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🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了 QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力： > 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产 > 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击 > 支持 Python 和 C# 编写策略 > 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙 > 内置丰富的绩效分析和可视化工具它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看

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爱吃折耳根的Ace

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学了8年技术分析的交易员告诉你日本蜡烛图，斐波那契，缠论，波浪理论，威科夫，和谐形态，订单流，顶底背离，smc，ict，vwap，固定成交量分布图所有技术分析，全是放屁。所有技术分析都有相同的地方，但是你不要学了点技术分析就想去安排市场，觉得市场一定会这样走。重要的是不沉迷其中，交易不要有执念，做好仓位管理，趋势来了拿住，看错了认输。正常走势：会技术的和庄家一起推动盘面，收割不懂技术的韭菜。非正常走势：不懂技术的韭菜爆完了，再收割“到位了”的那些懂技术的人。 20年312，比特币单日暴跌50%，原油跌到负数黄金今年1月的主升浪，前两天40年以来最大暴跌，还有更多例子，收割的都是“到位了”的懂技术的人。以上极端行情，能活下来的反而是不带杠杆，不敢抄底摸顶比较怂的人。

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【英伟达将与诺基亚合作，在下一代通信技术6G的变革中占据中心位置】这段讲话非常重要，是因为它是黄仁勋全程演讲的开篇。在开篇，他就强调了通信技术在美国国家安全中的核心地位。通过此次与诺基亚的合作，英伟达旨在支持美国将电信技术带回国内，成为下一代6G革命的中心。黄仁勋将此使命视为美国的下一个“阿波罗时刻”。 1. 通信技术的战略意义 “通信技术，特别是无线技术，对美国科技和国家战略具有重要意义，尤其是在当前的平台转型时期” “在无线通信的早期，美国曾定义了技术和全球标准，并将美国技术和标准输出到世界各地” 但是现在却丧失了此前的优势 “现今全球部署的无线技术大多基于外国技术，美国的基础通信结构建立在外国技术之上。”他强调 “这种情况必须停止” “ 计算技术是几乎所有行业的基础，而当前正经历一个平台转型；这次转型（从通用计算转向加速计算和 AI）被视为一个千载难逢的机遇（once-in-a-lifetime opportunity），让美国能够重新凭借美国技术进行创新，重返竞争。 ” 电信被明确列为美国国家安全的核心要素之一，通过推动 6G 革命，目标是让美国处于下一代 6G 革命的中心。这是美国的下一个“阿波罗时刻”。 2. 英伟达在建立通信技术上的计划英伟达的目标是利用加速计算和人工智能，在下一代通信技术 6G 的变革中占据中心地位。英伟达宣布推出新的产品线，名为 Nvidia Arc Nvidia Arc 基于以下三种基础新技术构建： 1. Grace CPU。 2. Blackwell GPU。 3. ConnectX Melanox Connect X 网络技术。通过这些技术，英伟达计划实现以下两个核心目标：（1） AI for RAN (无线接入网的人工智能) 英伟达将首次创建一个软件定义的可编程计算机，它能够同时进行无线通信和 AI 处理。 • 该系统运行名为 Aerial 的 CUDA X 库。 • 利用人工智能技术（例如强化学习），Arc 能够实时、根据环境（包括周围环境、流量、移动性、天气）调整波束成形，从而使无线电通信更具频谱效率。 • 提高频谱效率至关重要，因为无线电通信消耗了全球约 1.5% 到 2% 的能源。提高效率可以增加无线网络的数据吞吐量，同时无需增加能耗。（2） AI on RAN (无线接入网上的 AI) 英伟达计划在无线电信网络之上建立一个新的云，称为边缘工业机器人云。 • 这将是继互联网促成云计算系统（如 AWS）之后，在无线网络上实现的类似举措。 • 这种云计算将能够延伸到数据中心无法触及的边缘地带，因为世界各地都设有基站。 3. 英伟达为什么要和诺基亚合作英伟达与诺基亚合作是为了利用诺基亚在电信领域的既有地位和专利积累，共同推动 Arc 技术和 6G 革命。诺基亚是全球第二大电信制造商。电信基础设施是一个庞大的行业，价值数万亿美元，基础设施本身也价值数千亿美元，全球有数百万个基站。诺基亚拥有 7,000 项基础性的 5G 核心专利，是电信领域不可多得的领导者。诺基亚将与英伟达合作，整合英伟达的技术并重写其堆栈。Nvidia Arc 将成为诺基亚未来的基站。 Nvidia Arc 兼容诺基亚当前的基站 Airscale。这意味着通过此次合作，他们能够利用新技术升级全球数百万个基站，使其具备 6G 和 AI 能力。

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金融汪

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量化人注意了！！还在到处搜策略、找库、看教程？你已经落后了。有人把整个量化生态直接打包成了一个 GitHub 仓库： 97 个库工具 → 回测、实盘、指标、定价全覆盖 40+ 套机构&学术真实策略 → 不是网上乱抄的那种 55 本书 → 从入门到能自己发 paper 23 个视频 + 全套博客课程找灵感、写代码、跑策略、上线，一个链接全部解决。再自己瞎摸索，就是在用时间交智商税。直接点开，别等收藏夹吃灰：

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DeFi狙击手 | Ai🕊️

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分享 5 个开箱即用的 Polymarket 开源交易脚本。如果你打算在 Polymarket 上构建自动化交易系统，这里有你需要的基础组件。从底层的数据抓取、钱包追踪，到自动化执行和机器学习模型，基本涵盖了量化交易的全套流程。 1. 交易终端 (Trading terminal) 支持快捷键操作、极速下单、盈亏监控以及 Telegram 实时报警。彻底告别每 5 秒就需要手动确认一次钱包签名的繁琐操作。 GitHub: 2. 数据记录器 (Data recorder) 同步抓取 Polymarket 和币安的盘面数据。包括订单薄深度、历史成交和各项技术指标，全部落盘保存并提供实时可视化看板。 GitHub: 3. 自动化交易机器人 (Trading bot) 基于置信度公式动态计算仓位，并设定硬性止损。核心策略是在市场结算前约 4 分钟，系统自动买入当前的高胜率标的。 GitHub: 4. 钱包分析工具 (Wallet analyzer) 专门用于追踪聪明钱地址。输入任意钱包，自动提取其完整的交易历史，按具体预测市场进行分类，并生成可视化的建仓轨迹图表。 GitHub: 5. 机器学习模型 (ML model) 通过 TAAPI 接口拉取 208 种技术指标，用于预测市场走向并测算盘面的公允价值。 GitHub: 以上工具均为免费开源。你可以独立运行这些脚本模块，也可以将它们作为代码库直接喂给 Claude，用来辅助迭代和定制你自己的全自动化交易闭环。

分享 5 个开箱即用的 Polymarket 开源交易脚本。如果你打算在 Polymarket 上构建自动化交易系统，这里有你需要的基础组件。从底层的数据抓取、钱包追踪，到自动化执行和机器学习模型，基本涵盖了量化交易的全套流程。 1. 交易终端 (Trading terminal) 支持快捷键操作、极速下单、盈亏监控以及 Telegram 实时报警。彻底告别每 5 秒就需要手动确认一次钱包签名的繁琐操作。 GitHub: 2. 数据记录器 (Data recorder) 同步抓取 Polymarket 和币安的盘面数据。包括订单薄深度、历史成交和各项技术指标，全部落盘保存并提供实时可视化看板。 GitHub: 3. 自动化交易机器人 (Trading bot) 基于置信度公式动态计算仓位，并设定硬性止损。核心策略是在市场结算前约 4 分钟，系统自动买入当前的高胜率标的。 GitHub: 4. 钱包分析工具 (Wallet analyzer) 专门用于追踪聪明钱地址。输入任意钱包，自动提取其完整的交易历史，按具体预测市场进行分类，并生成可视化的建仓轨迹图表。 GitHub: 5. 机器学习模型 (ML model) 通过 TAAPI 接口拉取 208 种技术指标，用于预测市场走向并测算盘面的公允价值。 GitHub: 以上工具均为免费开源。你可以独立运行这些脚本模块，也可以将它们作为代码库直接喂给 Claude，用来辅助迭代和定制你自己的全自动化交易闭环。

风少

209,211 Aufrufe • vor 4 Monaten

初学者学习 Python，经常被引用、可变性这些概念搞得头晕，调试复杂数据结构，更是分不清变量之间的关系，非常头疼。可以看一下，memory_graph 这个可视化开源工具，它能让我们一眼看清 Python 数据结构和引用关系。通过直观清晰的图形界面，展示变量间的引用关系、数据共享情况和完整的调用栈，还支持各种 Python 环境包括 Jupyter、VS Code 调试器等。 GitHub：主要功能： - 可视化任意 Python 数据结构，包括列表、字典、自定义类等； - 清楚显示变量间的引用和共享关系，避免意外的数据修改； - 完整的函数调用栈可视化，理解程序执行流程和作用域； - 支持递归函数、二叉树、链表等复杂数据结构的动态展示。支持 VS Code、Jupyter、PyCharm 等多种开发环境，同时提供 Web 版调试器，无需安装即可在线体验和学习。

初学者学习 Python，经常被引用、可变性这些概念搞得头晕，调试复杂数据结构，更是分不清变量之间的关系，非常头疼。可以看一下，memory_graph 这个可视化开源工具，它能让我们一眼看清 Python 数据结构和引用关系。通过直观清晰的图形界面，展示变量间的引用关系、数据共享情况和完整的调用栈，还支持各种 Python 环境包括 Jupyter、VS Code 调试器等。 GitHub：主要功能： - 可视化任意 Python 数据结构，包括列表、字典、自定义类等； - 清楚显示变量间的引用和共享关系，避免意外的数据修改； - 完整的函数调用栈可视化，理解程序执行流程和作用域； - 支持递归函数、二叉树、链表等复杂数据结构的动态展示。支持 VS Code、Jupyter、PyCharm 等多种开发环境，同时提供 Web 版调试器，无需安装即可在线体验和学习。

GitHubDaily

57,015 Aufrufe • vor 10 Monaten

前HFT量化交易员：真正的均值回归策略是这样写的前段时间遇到一位前高频交易（HFT）量化交易员，主讲如何真正创建均值回归策略。我直接问他，网上那些用布林带做的「均值回归」是不是专业量化机构的真实做法？他明确指出，很多教程只是简单用布林带或均线标准差，这并不是专业量化的做法。真正的均值回归策略需要用统计学和数据科学来挖掘并严格验证。核心内容包括： 1️⃣ 用对数收益率（Log Returns）建模价格变动，而不是直接用价格 2️⃣ 自回归与方向编码：把收益率拆成方向和幅度，探索「跌久必涨」的统计概率 3️⃣ 严格的样本外验证（In-Sample 75% + Out-of-Sample 25%），防止过拟合和市场体制转换 4️⃣ 计算胜率、复合收益和年化夏普比率，并用 Python 绘制净值曲线最终结论很明确：真正的均值回归不是简单套用布林带，而是一套完整的统计建模与样本外验证流程。这是一支非常标准的硬核量化教学，完全属于专业量化交易范畴。建议收藏。

前HFT量化交易员：真正的均值回归策略是这样写的前段时间遇到一位前高频交易（HFT）量化交易员，主讲如何真正创建均值回归策略。我直接问他，网上那些用布林带做的「均值回归」是不是专业量化机构的真实做法？他明确指出，很多教程只是简单用布林带或均线标准差，这并不是专业量化的做法。真正的均值回归策略需要用统计学和数据科学来挖掘并严格验证。核心内容包括： 1️⃣ 用对数收益率（Log Returns）建模价格变动，而不是直接用价格 2️⃣ 自回归与方向编码：把收益率拆成方向和幅度，探索「跌久必涨」的统计概率 3️⃣ 严格的样本外验证（In-Sample 75% + Out-of-Sample 25%），防止过拟合和市场体制转换 4️⃣ 计算胜率、复合收益和年化夏普比率，并用 Python 绘制净值曲线最终结论很明确：真正的均值回归不是简单套用布林带，而是一套完整的统计建模与样本外验证流程。这是一支非常标准的硬核量化教学，完全属于专业量化交易范畴。建议收藏。

爱吃折耳根的Ace

25,066 Aufrufe • vor 2 Tagen

说一下用 1万赚到5000万退网的“半木夏”，现在用的交易策略。这是一种对周期，流动性，技术分析综合考虑的完整策略，各位可以做个参考😘🤑 想要通过交易赚到大的结果，顺大势而为一定是排在首位，大势就是周期，了解了所处周期，接下来是分析影响市场流动性的因素，半木夏认为这才是对市场走势影响最大的东西/ 找到能给市场带来大量资金流入和资金抽离的因素，就找到了市场涨跌的关键，大量的资金才能推动价格大幅度的波动/ 长期需要关注的有美联储的资产负债表规模，美国财政部的账户余额和重大的事件这三个方向/ 关注这三类的动向就基本可以把握住市场的趋势脉络，但是具体什么时候有大资金流入流出还是要通过交易所/区块链浏览器/监管机构报告三种工具去观察～剩下的就是通过技术分析找到入场位置，因为资金的行为最终还是要呈现在图表上，我们就可以依据图表制定交易计划去严格执行，技术分析的重点主要是看结构/形态/指标！详细👇

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投机实验室

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