16,05,2025
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dengwen168 |
螺纹:
回测数据上，本文中选择使用米筐RQData提供的rb99连续指数合约数据（rb888连续主力合约数据由于长期的换月升贴水平滑，较早时期的价格已变为负数），在后续的篇幅中我们会尝试更多的品种，回测配置如下：
本地代码：rb99.SHFE
K线周期：1分钟
开始日期：2010-1-1
结束日期：2023-2-3
手续费率：0.0001
交易滑点：1
合约乘数：10
价格跳动：1
回测资金：1000W
a ...
15,05,2025
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dengwen168 |
上涨：1407家，下跌3856家。总成交1.19亿。
一些有特点的股票：
4月10日那天发生了什么，这些股票都是那天见顶了。、
应该是受贸易战的影响。
4月7日贸易战，这些股票都是避险票，然后连续2天放量，4月10日达到了最高点。
农林牧渔板块很多股票调整到位了：
很明显，今天又有资金进入了。
附基金持仓：
15,05,2025
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dengwen168 |
一、BarGenerator
BarGenerator的定义在utility文件中：
在这里我们可以看到，BarGenerator的作用分两个：
第一个是generating1minute bar data from tick data。就是用tick数据来合成一分钟K线的数据。
第二个则是generatingx minute bar/x hour data from 1 minute data，就是用一分钟的K线
再去合成后面的X分钟K线或者X小时的K线。
这里的注释中还有一个Notice，这里的意思是说你的X必须是可以被60整 ...
15,05,2025
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dengwen168 |
那这次，我就想讲点能落地的教科书级别的揉碎了给你讲。
我给你捋3遍。
简单点，我们先跳出这个草原（股市），一年有12个月，对吧？你也玩了10年了，那你我现在问你从1月到12月，我问你1月份你能想到什么啊？2月份？3月想到什么？快点，4月份，4月你想我们这个村(股市）4月份能有什么东西能引起你的注意呢？我跳过去，5月，我来我讲一点吧，旅游。
6月，能想到什么？电力。
7月呢？应该没有。8月的那啥， ...
15,05,2025
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dengwen168 |
14,05,2025
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dengwen168 |
今天又是一个标志性的一天。
大盘指数很好，个股却不怎么样。
上涨：2328家，下跌2816家。总成交1.35亿。
很多股票显示主力入场了。
保险、证券板块大涨。
今天证券，保险大涨的原因：
公募新规：强化业绩比较基准的约束力
根据兴业证券研报，中国证监会于5月7日发布的《推动公募基金高质量发展行动方案》将改变公募基金业的运行机制。该方案的核心是构建一个以基金投资收益为中心的考核体系，大幅 ...
13,05,2025
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dengwen168 |
什么是自营交易社区？“交易员说”调查发现，FTMO是近年来在海外流行起来的一种自营交易社区。它设定了一定的考核标准，交易员只要申请一个模拟账户参与考核，在满足了盈利目标和回撤控制考核标准后，即可操作由社区提供的真实账户进行交易，并可分取80%或90%的盈利。FTMO的考核分为两个阶段，即挑战阶段和认证阶段。挑战阶段的盈利目标和最大亏损控制均为10%，进入认证阶段后，盈利目标降低为5%，但最大亏 ...
13,05,2025
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dengwen168 |
QMT自带函数说明，可以查看一些函数的使用方法。
而且有示例代码，可以拿来直接测试。
一、获取股票历史信息
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_universe(['600300.SH','000004.SZ'])
def handlebar(ContextInfo):
#获取股票池中所有股票的最近两日的收盘价
hisdict = ContextInfo.get_history_data(10,'1d','close') ...
13,05,2025
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dengwen168 |
一、
QMT获取行情数据的接口有3种：
1、获取最新分笔数据：get_full_tick(stock_code=[])
2、获取历史数据：get_market_data_ex(subscribe=False)
3、订阅数据：向行情服务器订阅指定品种行情，使用接口函数subscribe_quote
和get_market_data_ex(subscribe=True,)，订阅有最大数量限制当前为500个。
今天重点介绍下获取分笔数据接口，及接口使用中的注意事项：
获取分笔数据接口函数：get_full_tick(stoc ...
13,05,2025
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dengwen168 |
#encoding:gbk
"""
iQuant：基于KDJ指标的择时策略（多股票）
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def init(ContextInfo):
# 股票池：沪深各市值最大的前几只
ContextInfo.trade_code_list = ['601398.SH', '601857.SH', '601288.SH', '002415.SZ', '000002.SZ']
ContextInfo.set_universe(ContextInfo.trade_code_list ...
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