实盘中打印信号与仓位信息，检查实盘是否与回测的下单一致. 需要打印关键词方便在日志中进行检索与管理. 数据数组的长度; 指标数值的计算; 信号下单时间点与价位; 止损止盈的滑点大小; 加仓减仓的执行逻辑 matlab中文论坛matlab 计算金融板块发表的帖子：【指标量化】超买超卖——cci 顺势指标。【指标量化】超买超卖——cci 顺势指标[hr]致初学者：大家好，我是一个马叉虫的宽客：tao，从本期开始，我将为大家带来一系列的量化指标。众所周知，认识技术指标是作为 # 简单的价格突破策略。当前价格超过最近5个收盘价的均价，则全仓买入；低于均价，则全仓卖出 # params用于设定程序参数,回测的起始时间、结束时间、滑点误差、初始资金和持仓。 一个不计滑点模型. class pyalgotrade.broker.slippage.VolumeShareSlippage (priceImpact=0.1) ¶. 基类： pyalgotrade.broker.slippage.SlippageModel. 股票滑价幅度模型定义于Zipline's VolumeShareSlippage 模型. 滑价是价格乘以一定比例的成本冲击常数的总幅度。 提供策略回测文档免费下载，摘要:（2）数字范围：6.建议在问句最后加上排序规则，否则将随机选择股票结果买入。推荐排序规则：（1）量比从大到小；量比从小到大（2）涨跌幅从小到大；涨跌幅从大到小（3）换手率从大到小；换手率从小到大（4）资金流向从大到小（5）流通盘从小到大（6
最后，本文计算了该均线策略在回测期间的年化收益和最大回撤，并和股票的年化收益及最大回撤做了一下对比。 ==程序== 要运行均线策略，需要某只股票的历史交易数据，在www.yucezhe.com可以下载到所有股票历史至今的数据。如下图所示，每一行是每一天的数据： 股票池为a股全部股票，剔除上市未满60日的新股（计算q因子时已剔除）； 组合每月月底调仓，交易费率设为双边万分之二； 调仓时，涨停、停牌不买入，跌停、停牌不卖出； 每月底调仓时，选择股票池中q最小的10%的股票； 回测结果如下： 看起来收益相当不错 Version 0.3: 回测结果分析和策略评估、可视化、参数优化器等功能 (2016年10月) Version 0.4: 支持股票和期货的滑点、手续费模型，logging功能 (2016年11月) Version 0.5：回测结束强制平仓；可选回测区间；分品种交易记录 (2016年12月) TODO: Version 0.*: 模拟交易功能. Version 0.*:
根据 2009 年至 2015 年的回测结果，平均年胜率为 55%。 • 用机器学习对股票波动分类. 用类似的方法，同样用 svm 作为分类器，以全 a 股票年波动率中位数为基准，实现了对给定股票池的波动分类预测。 移动平均线，Moving Average，简称MA，MA是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标。移动平均线是由著名的美国投资专家Joseph E.Granville（葛兰碧，又译为格兰威尔）于20世纪中期提出来的。 让学习者掌握backtrader核心要点，能够独立对策略进行回测。-backtrader,backtrader中文教程,pyfolio
对于您在某个单位时间下的单，我们会做如下处理： 按天回测 交易价格： > 市价单：开盘价 滑点 > 限价单：与市价单相同，如不符合则不成交 最大成交量:每次下单不超过该股票当天总成交量的2.5%,可以通过set_slippage进行调整 分钟回测 交易价格： > 市价单：当前分钟起始价 滑点 > 限价单：与市价 二：为了缩小回测与实盘之间的差距，采用当前bar条件成立，下个bar开盘价发单。 三：为了缩小回测与实盘之间的差距，来回1个滑点，又用1个滑点代替手续费，共2个滑 点。 四：用的是品种的全部数据。 if __name__ == '__main__': ''' strategy_id策略ID,由系统生成 filename文件名,请与本文件名保持一致 mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成 backtest_start_time回测开始时间 backtest_end_time回测结束时间 backtest_adjust股票复权方式不
2015-04-17交易日即为买入交易日，可以发现close，high，low的价格都是一样的，这代表了在集合竞价阶段股票已经涨停，但在我们回测中默认使用的 滑点买入类依然认为可以买入。 备注：滑点类相关内容请阅读：滑点策略与交易手续费