指数增强策略实战量化交易系统解析

本书的写作目也正在于此我愿尽绵薄之力为有志学习读者提供一个可以参考的量化交易策略研发框架，希望大家在初入门径时少走弯路。

T03—MTMCRIS策略为量化侠独家开发，此代码为分享版，另外有源码注释版以及Multicharts的代码，方便学习和理解（需捐赠获取）

99个量化策略，含源代码，分析给喜欢量化交易的朋友。

本策略交易逻辑:当价格触及布林线上轨的时候进行卖出,当触及下轨的时候,进行买入。回测收益率99.77%,最大回撤:32.04%,夏普比率:0.43

一个胖子,每餐要吃10碗饭,每次要挑100斤, 一个中等,每餐要吃5碗饭,每次要挑50斤, 一个瘦子,每餐要吃1碗饭,每次要挑10斤, 同理,叫胖子每次挑10斤,胖子会饿死, 同理,叫瘦子每次挑1

一、策略说明(报告日期:2020.2.14) 策略指标:均线策略 投资标的:螺蚊纲RB2005 初始资金:10000 开始日期:2020-01-14 运行天数:31 累计收益率:7.82% 策略逻辑:

一、策略说明 策略指标:MACD策略 投资标的:国债期货T2006 初始资金:100000 开始日期:2020-01-14 运行天数:31 累计收益率:24.35% 策略逻辑: 采用10分种K线,通过

指数增强策略并不是被动的跟踪某个指数波动,而是采用量化增强模型,利用多因子alpha模型预测股票超额回报,同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合。指数增强策略不会对跟踪标的成分股进行完

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深入探讨了多种组合优化算法在指数增强策略构建中的应用。 报告首先对常见的几种组合优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，进行了详细的原理阐述和优缺点分析。 在此基础上，结合A股市场实际数据，对不同优化

数字 NFT 的实时行情和量化交易策略，用 Python 能搞定，关键是还能对接交易所的 API，响应也快，策略也能自己定。尤其对 NFT 感兴趣的朋友，这篇文章蛮值得一看，里面有现成的代码段，直接复