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Excel股票分析工具——量化策略模拟器

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简介：
Excel股票分析工具——量化策略模拟器是一款基于微软Excel平台开发的专业软件，专为投资者设计。它提供了一系列强大的功能，包括数据导入、实时市场行情监控以及自定义交易策略测试等，帮助用户深入研究股市趋势，并通过回测验证各种投资理论的有效性，从而做出更明智的投资决策。 Excel量化策略模拟采用优选算法，每日监控并选择所有股票数据；可以通过“买入日期”列判断是否在当日选出的股票；可以利用AI预测未来五日走势对股票进行评测。后端使用VBA通过API获取数据，并创建前台分析链接。

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  • Excel股票分析工具——量化策略模拟器
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    Excel股票分析工具——量化策略模拟器是一款基于微软Excel平台开发的专业软件，专为投资者设计。它提供了一系列强大的功能，包括数据导入、实时市场行情监控以及自定义交易策略测试等，帮助用户深入研究股市趋势，并通过回测验证各种投资理论的有效性，从而做出更明智的投资决策。 Excel量化策略模拟采用优选算法，每日监控并选择所有股票数据；可以通过“买入日期”列判断是否在当日选出的股票；可以利用AI预测未来五日走势对股票进行评测。后端使用VBA通过API获取数据，并创建前台分析链接。
     
  • Python股票量化分析——小市值策略源代码
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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。
     
  • 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。
     
  • 【Python股票量化】Dual-Thrust策略的编程实现
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    本教程讲解如何使用Python编程实现Dual-Thrust股票量化交易策略，通过代码实践帮助投资者掌握自动化交易技巧。 【Python股票量化】Dual-Thrust策略编程实现
     
  • R-Breaker量化策略分析
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    R-Breaker量化策略分析是一份深入探讨和评估基于市场突破技术的自动化交易系统的报告。该策略利用编程算法捕捉价格变动趋势，旨在优化投资回报率并降低人为错误影响。 R-Breaker量化交易策略是一种专为股票市场设计的自动交易系统。它利用先进的算法和技术来分析大量数据，并根据预设规则执行买卖操作，以期实现盈利目标。此策略能够帮助投资者减少人为情绪对决策的影响，在各种市场条件下寻找最佳入场和出场时机。 该策略的核心是识别市场的突破点，通过设置适当的参数来进行风险控制与收益优化。此外，R-Breaker还支持用户自定义交易逻辑，以便适应不同的投资风格和个人偏好。总之，这是一种结合了技术分析理论与计算机编程语言的高效工具，在实际应用中取得了不错的成绩。 注意：虽然这里没有提及任何具体的联系方式或网站链接，请在使用此类策略前确保充分了解相关知识并谨慎操作。
     
  • CTP多策略量化分析
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    CTP多策略量化分析是一款集成了多种金融交易模型与算法的软件工具，旨在帮助投资者通过数据分析优化投资决策。 CTP策略实现涉及在交易系统中采用一种特定的编程方法来优化期货、期权等金融产品的自动交易流程。这种方法旨在提高市场数据处理效率以及执行订单的速度与准确性，同时减少人为操作可能产生的错误。 实施CTP（中国金融期货交易所）策略通常需要开发人员深入了解金融市场规则和相关技术细节，并结合实际业务需求编写相应的软件代码或脚本以实现自动化交易功能。这包括但不限于连接到CTP接口获取实时行情数据、设计算法模型进行价格走势分析以及执行买卖指令等一系列操作。 整个过程要求开发者具备扎实的编程基础及金融知识背景，能够灵活运用各种语言（如C++/Python等）完成从需求分析到最后调试上线的所有步骤，并确保系统的稳定性和可靠性。
     
  • Python量化交易学习笔记（16）——筛选股票策略
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    本篇笔记详细记录了使用Python进行量化交易的过程，重点介绍了如何通过编程手段筛选出具有投资价值的股票策略，旨在帮助读者理解和实践基于数据驱动的投资决策方法。 完成指标计算后，我们可以编写程序遍历所有股票数据以筛选出符合条件的股票。在之前的笔记（14）中，我们观察到几组回测实验显示，选取5日线与60日线形成金叉买入、死叉卖出策略，在这些测试数据中能获得最高的资产收益。本段落将尝试选出前一天出现5日线金叉60日线的股票。实验的数据截止至2020年3月20日，即我们的策略需要选取截至该日期前两天K线图上形成5日均线与60日均线上穿交叉形态的股票。 相关代码如下所示： ```python # 判断金叉 def golden_crossover(df, fast, slow): # K线数量不足的情况（次新股） ``` 这里的函数`golden_crossover()`用于判断是否存在金叉，参数包括数据框df和两条均线的速度值fast与slow。当数据中的K线数量不足以形成有效的技术分析时，此部分代码会处理该情况。
     
  • 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
     
  • 基于机器学习与支持向量机(SVM)的股票交易策略分析
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    本研究运用机器学习及支持向量机(SVM)技术，深入探索并优化了股票市场的预测模型，旨在开发高效的股票交易策略。 本策略选取了七个特征变量组成了滑动窗口长度为15天的训练集，并随后训练了一个二分类（上涨/下跌）的支持向量机模型。若没有仓位，则在每个星期一的时候输入标的股票近15个交易日的特征变量进行预测，如果预测结果为上涨则购买标的。若已经持有仓位，在盈利超过10%时止盈，在每周五亏损大于2%时止损。 七个特征变量包括： 1. 收盘价与均值的比例 2. 现量与均量的比例 3. 最高价与均价的比例 4. 最低价与均价的比例 5. 当前成交量（现量） 6. 区间收益率 7. 区间的标准差 训练数据使用的是SHSE的股票代码为6000的数据。