Py FX交易机器人 介绍 Deleveop是一款部署在外汇市场上的交易机器人,它使用不同的短期交易策略,以系统和算法的方式捕获交易机会。 交易策略 波动突破策略 乌龟交易者追随趋势 基于支撑和阻力的简单水平交易
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TradingView图表数据提取器 影片教学 如何进行屏幕录制: : 上面教程中的结果文件: : 发布图表之前,请确保缩放/平移,以便在TradingView上可以看到所需的最早日期。 指标太多或时间分辨率太低都会增加数据点,并可能使空闲服务器超载。 为避免这种情况,请在本地计算机上托管/运行脚本,或者使用较少的指示符多次抓取脚本,然后手动组合CSV。 用法 只需将在TradingView上发布的图表/想法的URL添加到下面的链接。 这不是证券图表的URL,而是用户发布的图表的URL: : url 即对于此图表: : 您将使用: : : 安装 pip3 ins
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xBacktest: 基于C++的国内期货交易策略回测系统 架构 xBacktest是一个使用C++编写的期货交易策略回测系统,它借鉴了PyAlgoTrade的设计,采用事件驱动架构。 功能 xBacktest支持以下功能: 支持多策略、多合约、多周期组合 支持多种性能分析指标 内置多种技术指标,可外接TA-Lib 支持策略参数寻优,支持遗传算法寻优 抽象DataSeries接口,方便用户使用 策略编写使用事件驱动模式 说明 xBacktest已停止开发,其存在的主要问题是过度设计。回测系统如果考虑太多现实中不常用的需求,会导致不必要的复杂性。 改进版本的回测系统被集成到AlgoSE算法策略引擎中,实现回测与实盘接口的完全一致。
2021-11-17 19:37:25 323KB algorithmic-trading C++
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ML交易-第二版 旨在说明ML如何以实用而全面的方式为算法交易策略增加价值。 它涵盖了从线性回归到深度强化学习的各种机器学习技术,并演示了如何建立,回测和评估由模型预测驱动的交易策略。 本书分为四个部分,共23章,另加附录,涵盖800余页: 数据采购,财务功能工程和资产组合管理的重要方面, 基于监督和无监督的机器学习算法的多空策略的设计和评估, 如何从SEC文件,收益电话记录或财务新闻等财务文本数据中提取可交易信号, 使用带有市场和替代数据的CNN和RNN等深度学习模型,如何使用生成的对抗网络生成综合数据,以及使用深度强化学习来训练交易代理 此回购包含150多个笔记本,这些笔记本将书中讨论的概念,算法和用例付诸实践。 他们提供了许多例子,说明 如何处理市场,基本和替代文本和图像数据并从中提取信号, 如何训练和调整可预测不同资产类别和投资范围的回报的模型,包括如何复制最近发表的
2021-06-30 16:48:05 124.4MB JupyterNotebook
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使用Python进行算法交易 克里斯·康兰(Chris Conlan)的《 Python算法交易》(2020)的源代码。 可以购买平装本。 有用的资源 无论有没有附带的书,这些独立的资源对于研究人员都是有用的。该存储库中的其余材料取决于书中给出的解释和上下文。 用于评估交易策略的绩效指标: 纯熊猫的常见技术指标: 将常见技术指标转换为三元信号: 用于数值优化的通用网格搜索包装器: 用于投资组合模拟的面向对象的构建基块: 用于多核重复K折交叉验证的通用包装器: 免费使用的模拟EOD库存数据和替代数据流:
2021-03-27 19:43:02 4.8MB Python
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successful-algorithmic-trading中文与英文版(含代码)
2021-02-01 13:07:45 8.53MB successful algorithmic trading 算法交易
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