qteasy

摘要： 技术指标大比拼——MACD指标的有效性回测 Python量化交易——`MACD`技术指标的有效性研究背景介绍MACD技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了MACD交易策略433支股票五年回测结果5.8% ——该指标平均产生5.8%的超额收益182.9%——该指标平均适应度182.9%，较广 阅读全文

摘要： 技术指标大比拼——CMO指标的有效性回测 Python量化交易——`CMO`技术指标的有效性研究背景介绍CMO技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了CMO交易策略433支股票五年回测结果-45.8% ——该指标平均产生45.8%的超额亏损-71.95%——该指标平均适应度-71.95%，一 阅读全文

摘要： 用`qteasy`+`tushare`实现金融数据本地化存储及访问 目的什么是`qteasy`什么是`tushare`为什么要本地化使用qteasy创建本地数据仓库qteasy支持的几种本地化仓库类型配置本地数据仓库配置`tushare` 的API token 配置本地数据源 —— 用MySQL数据 阅读全文

摘要： 技术指标大比拼——CCI指标的有效性回测 Python量化交易——`CCI`技术指标的有效性研究背景介绍CCI技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中内置了CCI交易策略433支股票五年回测结果-62.1% ——该指标平均产生62.1%的超额亏损-147.09%——该指标平均适应度-147.09% 阅读全文

摘要： 技术指标大比拼——AROON指标的有效性回测 Python量化交易——`AROON`技术指标的有效性研究背景介绍技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中的AROON内置策略433支股票五年回测结果-82.09% ——该指标平均产生82.09%的超额负收益-107.5%——该指标平均适应度-107. 阅读全文

摘要： APO指标的有效性回测 Python量化交易——`APO`技术指标的有效性研究背景介绍技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中的APO内置策略433支股票五年回测结果-23.53% ——该指标能平均导致23.53%的超额亏损-37.0%——该指标平均适应度为负，适应度很差，如果不针对个股进行参数适 阅读全文

摘要： 技术指标大比拼——ADX指标的有效性回测 Python量化交易——`ADX`技术指标的有效性研究背景介绍技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中的ADX内置策略433支股票五年回测结果12.45% ——该指标能平均产生12.45%的超额收益45.5%——该指标平均适应45.5%的股票 Python 阅读全文

摘要： TA-Lib中33种技术指标回测研究 `Python`量化交易——`TA-Lib`中33种股票择时技术指标的有效性研究为什么要做这个评测技术指标清单评测方法评测工具测试方法及评价指标 期待你的意见 Python量化交易——TA-Lib中33种股票择时技术指标的有效性研究 为什么要做这个评测 技术指标 阅读全文

摘要： 使用matplotlib和mplfinance生成专业的数据可视化仪表盘（下篇） 投资结果的可视化（下篇）图表的布局规划及格式设定图表布局格式设定 表头和回测结果摘要信息表1：绘制收益率曲线图1，绘制投资收益率以及基准收益率2，添加买卖区间3，使用箭头标记最大回撤区间 表2：绘制对数比例的收益率曲线 阅读全文

摘要： 投资组合的评价和可视化（上）——评价指标的计算 投资结果评价本文示例数据下载 投资过程回顾基于收益的投资组合评价收益率、年化收益、每日收益率月度历史收益率 基于风险度量的投资组合评价Volatility波动率Max Drawdown 最大回撤MDD 综合考虑风险和收益的投资组合评价sharp夏普率C 阅读全文