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开源交易软件的源代码，以策略为核心。

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简介：
这是一份从策略为王论坛获得的开源交易软件，该软件包含了绝大部分交易软件的核心功能，例如行情数据、K线图以及实时走势图等。该软件已经通过Visual Studio 2008编译成功，并能够正常运行。鉴于需要构建一个行情服务器，因此希望能够获取到用于推送行情数据的服务器程序源代码。理想情况下，该源码应包含对行情服务器搭建过程的详细说明、服务程序编写指南以及接收和处理行情数据的对应逻辑。

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  • 王者之策：开源交易软件源代码
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    《王者之策：开源交易软件源代码》是一本提供开源交易软件编程技术与策略分析的电子书，适合程序化交易者和计算机程序员阅读。书中详细介绍了如何利用开源工具开发高效的自动化交易平台，并探讨了多种市场交易策略及其实现方法。读者可以借此深入了解量化交易的世界，并根据自身需求定制专属交易系统。 这是从策略为王论坛上用SVN下载的开源交易软件，包含了几乎所有常见的交易功能（如行情、K线图、实时走势图）。该软件已在VS2008环境中编译并通过测试可以正常运行。 由于需要搭建一个行情服务器，现寻求推送行情服务端程序的源代码。希望提供有关如何构建行情服务器的大致说明，包括编写用于数据推送的服务程序的方法以及接收机制等相关信息。
     
  • TB策略源码.zip_口袋mu_v的TB交易策略源码_策略
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    本资源为口袋mu_v开发的TB（Tick By Tick）高频交易策略源代码，适用于量化交易平台进行深度市场分析和自动交易执行。 交易策略及其相应的学习内容全部基于源码进行。
     
  • Python配对交易策略源码
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    本源码提供了一种基于Python实现的配对交易自动化的量化交易策略，适合希望深入研究股票或期货市场中相关性对冲策略的程序员和金融分析师。 配对交易（Pairs Trading）是在八十年代中期由华尔街著名投行Morgan Stanley的数量交易员Nunzio Tartaglia成立的一个数量分析团队提出的一种市场中性投资策略，该团队成员主要是物理学家、数学家以及计算机科学家。Ganapathy Vidyamurthy在《Pairs Trading: Quantitative Methods and Analysis》一书中将配对交易定义为两种类型：一类是基于统计套利的配对交易，另一类是基于风险套利的配对交易。
     
  • 日内的回转交易策略源码
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    本段代码提供日内交易中运用的回转交易策略，旨在优化股票或金融衍生品的短期买卖决策，适合程序化交易者使用。 日内回转交易是指投资者在同一交易日内对同一标的（如股票）进行多次买进和卖出操作的行为。其目的是维持持有的股票数量不变，并通过在日内K线图上的操作，增加可用余额并降低平均持股成本，从而实现盈利。
     
  • 海龟交易法则的量化交易策略源码
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  • matlab_macd交易策略代码_strATEGY
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    本段代码展示了如何在MATLAB环境中实现MACD（移动平均收敛发散）交易策略。通过计算MACD指标帮助投资者识别股票或金融产品的买卖时机，适用于量化交易研究与实践。 MACD交易策略代码包括四个子函数： 1. `top_sharpes`：选取夏普比率最高的五只股票。 2. `best_weights`：确定最优权重分配。 3. `my_macd`：计算每支股票的MACD指标值。 4. `backtest`：识别买卖信号并模拟交易，计算各股累计收益。 主函数流程如下： 1. 设定训练期为一年，测试期为半年； 2. 动态选股： - 使用四个子函数来计算第i个测试周期内的累积回报率； - 将该测试期内的数据合并到训练数据中； - 继续使用更新后的数据集进行下一轮（即第i+1轮）的累计收益计算，直到结束。 3. 最后将所有训练期和测试期间收集的所有累计收益信息汇总起来。 此策略通过不断迭代优化选股模型，并根据MACD指标生成交易信号以实现最大化投资回报。
     
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    本软件提供深度股票交易分析与自动化交易功能，内含丰富策略模板和强大编辑器，助力投资者基于精准算法实现高效盈利。 策略为王股票软件的源代码已经由原来的老板升级过来了，并且可以使用。这次升级保留了所有的工程文件，与一些简化版本不同的是，没有进行任何简化的处理。
     
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    本项目提供了一系列用于回测算法交易策略的MATLAB代码，旨在帮助金融工程师和量化分析师评估不同市场条件下的交易模型性能。通过模拟真实交易环境，用户可以优化参数、测试风险管理和执行逻辑，从而提高投资回报率。 作者：Moeti Ncube 此代码用于回测交易策略，特别适用于开发中频算法交易策略。该方法利用刻度数据进行分析，并提供了相应的回测编码。 本代码可以应用于时间序列的交易策略测试，其中第一列包含价格向量，第二列则包括了交易指标信息。我将使用NG期货合约作为示例，在分时基础上追踪盈亏情况（在ICE上，0.001个单位大约相当于70美元的合约价值；而在NYMEX，则为10美元）。 经过超过17天的数据回测后，该策略在NYMEX上的收益约为1060美元，在ICE上则达到了7427美元。 数据集的第一列包含了基础价格信息，而第二列表示一个（专有）指标，用于跟踪市场速度的变化情况。可以根据此代码框架整合其他数据集的交易信号，前提是保持当前策略的基本轮廓不变。这实际上是简化版的真实策略，其中买入卖出决策基于vt=max(v1,...,vt-1)的原则进行更新调整。
     
  • 股票软件源代码优化策略-以紫金矿业为例的量化交易预测终端修改指南（VC++6.0版）
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    本指南深入探讨了如何通过优化VC++6.0下的股票软件源代码来提升量化交易预测终端的性能，具体案例分析聚焦于紫金矿业。 如何在策略为王股票软件源代码的基础上进行修改以适应（先知）量化交易股票预测终端的需求？这里提供了一个针对紫金矿业的实例版本，并使用VC++6.0编写了相应的源代码。请根据具体需求调整和完善现有代码，以便更好地服务于特定的投资分析和决策过程。