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LazzyQuant: 期货量化预算交易系统

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简介：
LazzyQuant是一款专为期货市场设计的量化交易平台，支持自动化策略开发与回测，助力投资者实现高效、智能的投资决策。 极客量化交易平台具有以下主要功能： - 接收市场行情数据，并生成K线数据并保存至数据库。 - 根据交易策略寻找获利机会，进行开仓平仓、止损止盈等决策。 - 自动执行报单和撤单操作。 - 支持上期CTP交易接口以及多种数据源用于盘后复盘分析。 - 提供美式及欧式期权的实时定价功能（基于二叉树模型）。 - 支持各种套利策略、预埋订单及组合订单的操作。 - 兼容MQL5语法进行策略设计。 开发与测试环境包括： Windows平台上的Visual Studio 2015/2017，Linux平台下的GCC版本为7.3或9.2，Qt框架的最低要求是5.10（推荐使用5.12.9），以及MySQL数据库管理系统5.7.30。 在Linux环境下编译该程序的具体步骤如下： - 使用git命令克隆代码库至本地。 - 进入项目目录后执行qmake指令进行配置，并通过-j4参数加快多线程构建速度。

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  • LazzyQuant: 期货量化预算交易系统
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    LazzyQuant是一款专为期货市场设计的量化交易平台，支持自动化策略开发与回测，助力投资者实现高效、智能的投资决策。 极客量化交易平台具有以下主要功能： - 接收市场行情数据，并生成K线数据并保存至数据库。 - 根据交易策略寻找获利机会，进行开仓平仓、止损止盈等决策。 - 自动执行报单和撤单操作。 - 支持上期CTP交易接口以及多种数据源用于盘后复盘分析。 - 提供美式及欧式期权的实时定价功能（基于二叉树模型）。 - 支持各种套利策略、预埋订单及组合订单的操作。 - 兼容MQL5语法进行策略设计。 开发与测试环境包括： Windows平台上的Visual Studio 2015/2017，Linux平台下的GCC版本为7.3或9.2，Qt框架的最低要求是5.10（推荐使用5.12.9），以及MySQL数据库管理系统5.7.30。 在Linux环境下编译该程序的具体步骤如下： - 使用git命令克隆代码库至本地。 - 进入项目目录后执行qmake指令进行配置，并通过-j4参数加快多线程构建速度。
     
  • 期货量化交易系统的设计与实现
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    本项目致力于设计并实现一套高效、稳定的期货量化交易平台，集成先进的算法模型，支持复杂策略编程和实时数据分析，旨在为投资者提供精准决策支持。 期货量化交易平台提供专业的交易工具和服务，帮助用户实现自动化、智能化的期货投资策略。平台集成了多种技术分析指标，并支持自定义策略开发，旨在为投资者创造更高的收益机会。同时，该平台注重用户体验与安全性，确保每一位用户的资金安全和操作便捷性。
     
  • 国内和国际期货量化模拟交易系统源码
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    本项目提供一套成熟且可扩展的国内外期货市场量化模拟交易平台源代码。涵盖策略开发、回测分析及实盘交易等功能模块。适合算法交易爱好者与机构投资者深入研究与实践。 本系统为演示版，模拟账号：mn01000008 密码：123456。 程序化交易软件用户端基于WINDOWS平台、使用C#语言开发，对机器要求较低且性能优越。具备网络负担轻、运行效率高、行情显示速度和下单速度快等高性能特点。 **功能说明** 强大的交易与跟单功能 - 交易端：为用户提供进行期货的交易操作。 - 程序化交易软件支持手工下单和智能下单操作，包括开仓和平仓。用户可以选择市价或限价委托下单，并设置止盈止损风控策略，依据点位或涨跌幅自动平仓。 程序化交易客户端集成了分析与交易功能于一体： 主菜单包含报价、即时行情、技术分析、资讯、工具等模块。 - 报价：涵盖沪深股市、国内期货市场及国际市场信息，包括外汇和自选板块的实时数据以及沪深排名情况。 - 即时行情：根据所选择市场的不同提供相应的即时数据分析界面供用户操作使用。 - 技术：盘后技术分析相关功能一览无余。 - 资讯：为用户提供资讯浏览与筛选服务。 此外，还有经典指标及特色内参等辅助工具以支持更全面的市场研究和交易决策。
     
  • 程序化期货仿真交易系统版本
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    程序化期货仿真交易系统版本是一款专为投资者设计的软件工具，它允许用户在真实的市场环境中模拟自动化交易策略的效果，帮助评估和优化投资决策。 1. 在上海期货信息技术仿真交易网站上注册一个仿真交易账户。 2. 账户注册后的第三个交易日，请修改密码，并打开软件输入您的仿真交易账号及新设置的密码登录。 3. 该程序能够自动化进行期货合约的买卖操作并生成相应的交易记录。如果遇到找不到msvcp140.dll文件的问题，建议安装VS2015运行库以解决此问题。
     
  • Python期货量化书籍推荐——《Python期货量化交易基础教程》第12部分.pdf
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    本PDF为《Python期货量化交易基础教程》系列之一，专注于利用Python进行期货市场的量化分析与交易策略开发的基础知识和技巧。 Python期货量化交易的基础教程在第12章深入讲解了多线程编程技术，这是实现异步任务的关键手段之一。通过使用多线程，程序可以在同一进程中并发执行多个任务，并共享进程资源以提高效率。Python提供了`threading`模块来支持这类操作。 该模块提供了一系列方法用于管理和控制线程。例如，`current_thread()`返回当前调用者所对应的线程对象；如果调用者不是通过`threading`创建的，则会返回一个功能受限的主线程对象`MainThread`。而`enumerate()`则可以列出所有活跃状态下的线程（包括主线程和守护进程），但不会包含已终止或尚未开始运行的线程。此外，使用`active_count()`方法可以获得当前正在运行的所有`Thread`类实例的数量。 对于创建线程来说，核心是利用`threading.Thread`类进行操作。该类的主要参数有：指定目标函数、设置名称和传递给函数的位置及关键字参数等选项，并可以确定是否作为守护进程启动。通过调用这些方法中的一个或多个，用户能够灵活地控制新生成的线程的行为。 例如，使用`start()`开始执行特定于每个线程的任务；利用`run()`定义实际要运行的功能代码块；检查线程状态时可借助`is_alive()`判断其是否仍然活跃。此外还有如设置和获取名称等辅助功能方法可供选择。 示例中展示了如何运用这些机制创建并管理多个独立的执行路径（即“线程”）。通过实例化不同的参数值，可以为每个新生成的对象指派特定的任务目标或行为特性，并使用`start()`来启动它们。同时还能方便地检查各线程的状态或者等待所有子任务完成后再继续后续操作。 在期货量化交易的实际应用中，多线程技术能够帮助并行处理大量市场数据、实时监控多个合约的价格变化以及加速回测策略的计算过程等场景下发挥重要作用。比如一个单独的执行路径可能专注于收集最新的市场价格信息，而另一个则进行数据分析和制定交易决策。通过有效地运用这些并发机制，可以显著提升程序的整体性能与响应速度。 综上所述，Python中的`threading`模块为构建高效且快速反应的期货量化交易平台提供了强大的支持工具集。掌握并熟练应用多线程编程技巧对于优化此类系统的运行效率至关重要。
     
  • Python股票量化交易预测系统
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    Python股票量化交易预测系统是一款基于Python编程语言开发的金融工具，用于分析历史股市数据、建立数学模型并进行自动化的投资决策。该系统通过机器学习算法提高交易策略的有效性与准确性，帮助投资者在竞争激烈的市场中获得优势。 Python量化交易股票预测系统仅供学习交流及非商业用途使用，严禁商用。
     
  • 量化交易：构建商品期货交易策略的数学模型.pdf
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    本PDF深入探讨了如何利用数学模型进行商品期货交易策略的设计与优化，旨在为量化交易者提供一套系统的分析和决策工具。 量化交易：商品期货交易策略的数学模型.pdf 这段文字仅包含文件名“量化交易：商品期货交易策略的数学模型.pdf”，因此无需添加或删除任何内容以去除联系信息或其他链接，因为原文中没有这些元素。所以最终结果还是： 量化交易：商品期货交易策略的数学模型.pdf
     
  • 期货CTP接口与量化交易程序化的结合（1）
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    本文探讨了如何将CTP接口应用于期货交易，并介绍了其与量化交易策略程序化实现相结合的方法，旨在提高交易效率和盈利能力。 许多人编写CTP接口是为了实现自动交易功能。经过一番努力完成CTP接口的开发后，下一步便是将其应用于策略设计。有人建议：“这很简单，可以把文华平台上的策略移植到CTP中。”然而不论这种做法是否可行，本段落要介绍的是一个更为全面和综合性的交易平台——它能够对多种不同的策略进行历史测试与实盘运行；支持灵活编写新的交易策略，并允许随时修改或新增内容。在进行回测时，用户可以自由选择合约、时间周期及参数范围等条件，并且可以根据需要设定滑点量、手续费率以及保证金比例。 此外，该平台还具备组合测试功能——能够同时对多个不同品种的期货产品及其对应的交易策略和参数设置进行综合评估分析。无论是在单独验证某个特定方案的有效性还是比较多种备选配置时，系统都会提供诸如盈利金额、最大资金回撤幅度、胜利次数占比以及盈亏比例等关键性能指标。 当进入实际操作阶段后，该平台确保各项设定与历史测试环境保持一致，从而保证在市场行情相似的情况下可以顺利执行之前优化过的策略。
     
  • 期货自动化交易程序源码
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    本项目提供一套成熟的期货市场自动化交易程序源代码，内含多种算法与策略，适用于编程爱好者及专业交易者深入学习和二次开发。 实现源代码使用了autoIt编写，有兴趣的朋友可以尝试修改并增强其功能。