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股票量化投资策略的MACD指标源代码。

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简介：
MACD，即异同移动平均线，源自于双指数移动平均线的演进。它通过计算快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到的快线DIF，再结合2倍的（快线DIF - DIF的9日加权移动均线）DEA来形成MACD柱。 这种指标的价值与双移动平均线相近，主要用于反映当前的多空力量以及股价潜在的发展趋势，但其呈现方式更为直观易懂。当MACD从负值转变为正值时，通常被解读为买入的信号；反之，当MACD从正值转向负值时，则提示卖出。此外，当MACD出现显著且大幅度的变化时，表明快的移动平均线和慢的移动平均线的差距正在迅速扩大，这往往预示着市场中存在一个重要的趋势转变。

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  • MACD指标的股票量化投资策略源码
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    本段代码提供了一个基于MACD指标的量化交易策略，适用于希望利用技术分析进行自动化的股票投资者。通过设定参数，可以实现买入和卖出信号的自动化判断。 MACD被称为异同移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的。它通过快速的12日指数移动平均线（EMA12）减去慢速的26日指数移动平均线（EMA26），得到快线DIF；再用两倍的快线DIF与9日加权移动均线DEA之差，计算出MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本一致，即通过快速、慢速均线下移或上扬的变化来反映当前市场多空状态以及股价可能的发展趋势变化，并且更便于阅读。 当MACD指标从负值转为正值时，通常被视为买入信号；而当它由正值变为负值，则视为卖出信号。如果MACD线以较大角度发生变化，这表示快速和慢速均线之间的差距迅速拉大，预示着市场可能进入一个重要的趋势转变期。
     
  • GARP量化投资策略代码
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    GARP量化投资策略代码旨在通过结合增长与价值投资理念，运用量化方法筛选出具有高成长潜力且估值合理的股票，助力投资者实现长期稳健收益。 GARP策略是一种结合价值因素与成长因素的混合型投资方法，旨在寻找那些在某种程度上被市场低估但又具有较强持续增长潜力的股票。这种策略一方面通过利用股票的成长特性来分享高成长收益的机会；另一方面，则运用价值型投资的标准筛选低估值股票，以有效控制市场波动带来的风险。当股市的价值与成长风格发生轮换时，GARP策略能够兼顾这两种因素，从而平滑收益波动，并在市场变化中保持更为稳定的表现。
     
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    本作品提供了一套基于Python语言开发的小市值股票量化交易策略源代码，旨在帮助投资者通过程序化方式发现并投资于具有潜力的成长型企业。 选股策略：市值因子 具体内容如下：每个月的最后一个交易日，将所有股票按照市值从小到大排序，并买入市值最小的10只股票。持有这些股票一个月后，在下个月底再次根据同样的规则选择新的10只股票进行替换，如此反复操作。
     
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    本项目提供基于KD随机指标的量化交易策略源码，适用于股票、期货等市场，帮助投资者通过编程实现自动化的买卖决策。 KD指标全称KDJ指标，又称随机震荡指数（Stochastics oscillator），是一种常用的技术分析工具。该指标的主要理论依据是：在价格上涨趋势中，收盘价倾向于接近当日价格区间的上端；而在下降趋势中，则倾向于靠近区间下端。设计时充分考虑了价格波动的随机幅度和短期波动情况，使其短期内预测市场走势比移动平均线更为准确有效，并且对市场的超买或超卖状态反应更加灵敏。因此，这一指标被广泛应用于投资分析之中。
     
  • 选股量化投资策略在集合竞价中的应用源码
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    本作品提供了一种基于量化分析的选股策略，并具体应用于股票市场的集合竞价阶段。通过算法模型优化选择优质个股，附带完整代码实现细节。适合对量化交易感兴趣的投资者研究使用。 集合竞价是指在股市开盘前的一段时间内，投资者根据前一天的收盘价及对当日市场的预测来提交买卖股票的价格指令。在这段特定的时间窗口里，所有输入计算机主机的订单将按照价格优先和时间优先的原则进行处理，并计算出能够达成最大成交量的价格作为最终成交价，这一过程被称为集合竞价。
     
  • 99种量化股票交易代码：策略实现代码
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    本书提供了99种实用的量化股票交易策略及其Python或R语言代码示例，帮助读者快速掌握量化投资技巧并应用于实际交易中。适合对算法交易感兴趣的投资者和程序员阅读。 99 中信证券的向导策略 98 机器学习SVM用法示例策略 97 银行翻倍策略 96 沪港两地上市的银行股翻倍策略报告 95 资金流策略 94 PE和PB策略 93 RSRS——大盘择时 92 多因子选股策略 91 Stoch（KDJ）——大盘择时 90 MA均线金叉买入，死叉卖出 89 简单的多均线择时策略 88 一位小白编辑的多因子选股策略 87 选股策略说明——张燕兰 86 5日线穿十日线策略（供初学者使用） 85 我就是要买便宜股系列 84 投资策略说明 83 沪深300ETF-1060双均线 82 次新+小市值+KAMA择时 轮动 81 申万行业轮动策略 80 向导式价值分析(一),成功避开股灾,大盘震荡跌时小涨
     
  • 全面展示股票K线与KDJ、MACD指标的源代码
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    本书详细提供了股票分析中常用的K线以及KDJ和MACD等技术指标的计算方法及其Python/Matlab/Excel VBA等多种语言实现的源代码，适合编程爱好者和技术分析从业人员阅读。 资源浏览查阅9次：1. 通通股票K线及KDJ、MACD、RSI等指标显示完整源代码；2. Python历史行情读取方法及相关资料。更多下载资源与学习资料请访问文库频道，但此处不提供具体链接。
     
  • 量化投资策略模型与源码分享
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    本资源提供全面的量化投资策略模型及其完整源代码，涵盖从基础到高级的各种算法交易技巧，旨在帮助投资者理解和实践量化金融。 量化投资策略源码模型包括了多种类型的量化策略代码，如量化选股、量化择时及量化资产配置等。在财务指标选股研究系列中，重点探讨成长股的选股模型以及多因子选股模型，并深入分析事件驱动策略系列和选股因子的研究成果。此外，还涵盖了分析师荐股能力评定与跟踪的方法，利用分析师盈利预测数据挖掘潜在的投资机会。 其中，“度量市场‘恐惧与贪婪’”是量化择时指标的一个重要组成部分，它帮助投资者理解市场的心理状态并据此做出投资决策。同样地，通过产业资本增减持的数据构建的另一套量化择时模型也提供了独特的视角来分析和把握市场动向。 在风格轮动方面，我们创建了相应的模型来捕捉不同市场环境下各类资产的表现差异，并制定出适应性强的投资策略。此外，在行业基本面预测及行业轮动领域也有深入的研究成果，这些都为投资者提供了一系列有效的工具和支持，以应对复杂多变的金融市场环境。
     
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    本文章详细解析了结合SMA（简单移动平均线）、MACD（指数移动平均收敛发散）与RSI（相对强弱指数）三大技术分析工具构建的股票自动交易策略，利用MATLAB实现高效买卖决策。 根据综合分析股票的买入/卖出建议三个指标：SMA、MACD 和 RSI。 - SMA（简单移动平均线）是最近n天股价的平均值。 - MACD（移动平均收敛/发散），指长期与短期指数移动均线之间的差异，以及上述MACD的EMA信号。 - RSI（相对强弱指数）在0到100之间波动。超过70被视为“超买”（预计会下跌），而低于30则表示“超卖”（预计会上涨）。 该工具自动对股票数据进行技术分析，并建议投资者买入或卖出特定股票的时间点。股价与时间的关系图中，红点对应于策略建议出售的日期，绿点则代表购买时机。 此算法基于简单移动平均线、相对强弱指数和移动平均收敛/发散这三个指标制定买卖决策，来源于《最整洁的股票小指南》一书中的“市场投资”章节。
     
  • 股票软件源代码：策略至上
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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。