1.Python量化交易之指数增强策略（fmz平台）
2.行业轮动策略（思想+源码）
3.海龟交易策略的交易交易mc源码
4.量化交易日内策略看过来!!!(附源码)
5.期货软件TB系统源代码解读系列19-函数上穿、下跌
6.文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
Python量化交易之指数增强策略（fmz平台）
指数增强策略原理
策略收益由两部分组成：Beta收益和Alpha收益。策略策略Beta收益是源码源码指跟随指数获得的市场收益，Alpha收益则是交易交易通过量化方式优化投资组合获得的超额收益。
指数增强策略目标是策略策略在跟踪指数的基础上，调整投资组合以获得更高收益。源码源码彩票入门源码这涉及到构建评价体系，交易交易对评价高的策略策略股票增加权重，评价低的源码源码股票减少权重。
构建评价体系的交易交易手段包括多因子选股、线下打新、策略策略日内回转（T0）和择时增强等。源码源码其中，交易交易多因子选股是策略策略获取Alpha的主要策略，通过各种因子筛选优质股票。源码源码
指数增强策略步骤
策略包括四个主要步骤：选择跟踪指数，设置股票池，计算调仓指标，以及执行调仓操作。以沪深指数为例，选择成分股权重大于0.%的股票作为股票池，使用MACD和SMA指标来构建评价体系，对评价高的股票增加权重，评价低的股票减少权重。
步骤1和2已使用Pycharm完成，读者需下载沪深指数数据。通过代码实现步骤3和4，最终获得优化后的投资组合。
指数增强策略源代码
实现指数增强策略的代码基于发明者量化交易平台开发，代码可在fmz.cn获取。完成步骤3和4后，代码实现优化后的成分股列表。
策略表现
策略在--至--期间的表现如下：初始净值为，累计收益为.%，年化收益为7.%，夏普比率为0.，年化波动率为1.%，宣传展示网站源码最大回撤为.%。
结语
本文提供学习交流使用的指数增强策略内容，代码仅通过模拟盘回测，未经过实盘检验，风险提示同上。策略代码有改进空间，如设置止盈止损点、替换指标等。欢迎读者参与回测和参数调整，提高策略的适应性。
本文内容仅供参考，不保证百分百正确，欢迎指出错误，一经指出立即改正。如有QMT平台源代码需求，可私戳作者。
行业轮动策略（思想+源码）
行业轮动策略是一种主动交易策略，旨在利用市场趋势以最大化投资收益。其核心是通过轮换配置不同表现行业的投资品种，抓住强势行业，剔除表现不佳的行业，特别是在市场表现不佳时，适当降低权益类仓位，提高债券或货币比例。
行业轮动受到多种因素的影响，包括经济周期、产业链结构和行为金融学。经济周期的四个阶段（衰退、复苏、过热、滞涨）对不同行业产生不同影响，而美林“投资时钟”理论为识别经济周期的关键转折点提供了工具，帮助投资者据此转换资产以实现获利。产业链的划分，上中下游行业各自具有明显的盈利周期和弹性差异，形成了行业轮动的多屏控制源码基础。行为金融学揭示了投资者行为如何在市场中形成板块联动，以及在转轨经济和新兴市场中，政策预期对股价冲击传导机制的影响。
轮动策略分为主动和被动两种类型。主动轮动通过预测未来强势行业的代理变量进行投资决策，而被动轮动则在轮动趋势确立后进行相关行业的投资。策略的关键在于选择强势行业，并通过动量得分来衡量行业表现。动量得分是基于行业不同周期的收益率加权确定的。
策略设计通常涉及计算各行业过去一段时间的收益率，确定动量得分，进而找出强势行业。在选择强势行业后，策略会投资该行业中排名前几位的优质股票。关键参数包括计算收益率的时间周期、行业权重和动量得分的加权方法。
回测结果显示，策略在过去的若干年内表现出显著的超额收益，超过沪深基准指数，总收益接近%。这一结果反映了策略的有效性，尤其是在市场风格变化的背景下。策略源代码已提供，欢迎研究和探讨。
海龟交易策略的mc源码
以下是海龟交易策略的MC源码内容简化版：
初始化参数：初始余额（），损失阈值（2），赢利阈值（4）
创建变量：交易次数（N），止损点（StopLoss），交易价值（DV），账户余额（AccountBalance），系统状态（system），资金风险（DollarRisk），平均权益价格（AvgEtyPrice），交易触发时间（LTT），交易跟踪器（Tracker），上次交易状态（LastTrade），简单的相册源码累计盈利（myprofit），最高买入价（HBP），最低买入价（LBP），交易日数（Ndays）
初始化价格变量：历史最高价（L-L）、历史最低价（S-S）
天突破策略：如果当前无交易位置（市场位置=0），计算平均真实波动幅度（N），交易价值（DV），账户余额（AccountBalance），资金风险（DollarRisk），交易触发点（LTT），止损点（StopLoss），并初始化最高买入价（HBP）和最低买入价（LBP）。如果上次交易状态未记录，则进行买入和卖出操作，同时记录历史最高价和最低价。系统状态设置为1。
天突破策略：如果当前无交易位置（市场位置=0），且上次交易状态为卖出，计算并执行与天突破策略相似的操作，但使用天的数据，同时系统状态设置为2。
系统跟踪：如果当前状态为跟踪（Tracker=1/-1），并在价格突破止损或赢利点时改变交易状态。
加仓逻辑：根据当前交易状态和持仓数量执行加仓操作，同时设置止损点。
退出策略：在交易达到指定时间（天或天）后，根据当前市场位置执行卖出或买进平仓操作。
输出报告：打印交易日期、时间、连续赢利次数、连续亏损次数和最大回撤。
请注意，上述描述是简化版本，源代码中包含具体的函数调用和逻辑判断。在实际应用中，需要根据特定的c#tcpserver源码交易环境和市场数据进行调整。
量化交易日内策略看过来!!!(附源码)
日内交易（Day Trade）是一种交易策略，涉及短时间持仓，不保留过夜持仓。这种模式旨在捕捉入市后能迅速脱离成本的交易机会，若无法立即获利，则准备迅速离场。相比长期持仓，日内交易能降低市场波动风险。
在中国市场，日内交易的可行性存在特定条件。由于股票市场实行"T+1"交易制度，进行“T+0”操作需持有底仓，进行高抛低吸。具有丰富日内交易经验且胜率高的选手，通常在持有期间对日内交易保持高兴趣，交易频率较高。此前提隐含一个条件：仅当当天不准备卖出，才能进行“T”操作，否则可能会因微小价差得不偿失。
日内交易因其快速了结和价差较小的特点，盈利的关键在于交易来回的价差超过交易成本。按照普遍的券商佣金标准（万三），一个完整交易周期的摩擦成本略低于0.2%，低佣金使得日内交易的盈利相对容易。通过合理预期单次盈利和选择合适介入时间点，长期日内交易者能获得可观的正收益。
提供各类量化实盘&策略的免费咨询，包括编程技术解答，以及QMT策略终端、量化策略交易系统的支持。对于有兴趣了解更多有效量化策略的伙伴，可以通过留言、评论或私信联系，同时提供市场最低佣金（万一）的开户选项。
日内回转交易策略包括两个主要步骤：订阅数据和获取数据。在定义init函数中设置订阅数据，并调用subscribe函数。接着，获取已经订阅的数据进行操作，通过context.data函数调用。
在on_bar函数中，判断当前bar是否为当天交易的最后一根，以决定是否平仓。bar信息直接传递给函数。回测报告显示，选取年1月至年7月作为周期，保利地产作为标的股票，回转策略显示出在日内交易中的表现。
策略涉及股票的日内回转交易。首先在前一个交易日配置底仓，利用底仓实现“T+0”交易。交易涉及买入、卖出操作，每次交易买卖数量为股，记录在turnaround变量中。策略还利用MACD指标（异移动平均线）进行交易信号的计算，当MACD小于0时买入，反之卖出。策略代码和回测结果均显示了策略的性能，包括累计收益率、年化收益率、最大回撤和胜率。
期货软件TB系统源代码解读系列-函数上穿、下跌
理解期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder，对于交易策略的实现至关重要。这两者在技术分析中代表了价格穿越某一水平线的关键时刻。代码实现过程相对直接且逻辑清晰，通过条件判断与循环结构，准确捕捉价格变动趋势。
让我们以CrossOver函数为例进行解析。首先，定义了两个数值序列参数Price1和Price2，用于表示两个价格序列。接着，声明了布尔型变量Con1与PreCon，用于判断与保存特定条件下的价格关系。变量Counter用于追踪当前处理的k线位置。
在开始部分，通过条件判断Price1是否大于Price2，如果成立，则执行一系列操作。首先，将Counter设为1，然后更新Con1，检查前一价格是否相等。接着，利用循环结构，不断更新Counter和Con1，直到条件不再满足或Counter达到当前k线索引值。在此过程中，记录了价格的穿越情况，并将结果赋值给PreCon，表示价格穿越的最终状态。最终返回PreCon值，作为函数输出。
与CrossOver类似，CrossUnder函数主要通过修改条件判断为Price1小于Price2，实现对价格下降趋势的捕捉。通过同样的逻辑结构，准确识别价格穿越的情况。
为了验证函数的实际效果，我们尝试将KD指标（动量指标）与上述函数结合，实现简单的程序化交易策略。通过对比使用CrossOver与CrossUnder函数的交易结果，我们发现两者在实际操作中的效果基本一致，这反映了函数在策略实现中的简洁性和高效性。
实际上，CrossOver与CrossUnder函数的使用并不复杂，它们的核心逻辑在于条件判断与循环结构的巧妙结合。在编写交易策略时，选择合适的函数能够帮助我们更加精确地捕捉价格变动，进而优化交易决策。
总的来说，期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder为交易者提供了一种直观且有效的工具，用于分析价格趋势并执行交易策略。通过理解和应用这些函数，交易者能够更加灵活地调整和优化自己的投资策略，实现更为精准的市场预测和操作。尽管在特定情况下可能有多种实现方法，但函数本身的设计简洁明了，易于理解和实现，是程序化交易领域中不可或缺的元素。
文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
文华财经T8更新版量化交易策略模型源码：
此量化交易策略模型源码采用了一系列技术指标和条件，旨在通过自动化方式提升交易决策的效率和准确性。代码中定义了关键变量以支持多头和空头策略的实施。
在多头策略方面，代码通过设置多个条件来识别买入时机。若“SKLOW”超过“S”（一个计算得到的价格阈值）且“SKVOL”（成交量）大于零，且当前收盘价高于“REF(H+1*MINPRICE,BARSSK)”（过去某时段最高价），则发出买入指令（BP）。
同样地，空头策略也设置了相应的买入条件。当“BKHIGH”（一个计算得到的高点）超过“B”（基础价格）且“BKVOL”（成交量）大于零，同时满足一定条件，代码会触发卖出指令（SP）。
此外，源码中还包含了自动过滤规则（AUTOFILTER），以及设置特定价格类型（SETSIGPRICETYPE）和价格取值规则（SETOTHERPRICE），以进一步优化交易决策流程。
基于VN.PY的CTA策略入门心得
CTA策略简介与VN.PY入门指南
CTA策略，即商品交易顾问（Commodity Trading Advisor），是量化投资领域中重要组成部分，相较于股票量化策略，CTA策略能提供更稳定的收益与更低的风险。通过CTA策略的对冲性和高频性，市场波动趋于平滑，使得对冲做得好时，能无视大盘波动。
开发CTA策略时，选择适合的工具极为关键。市面上的可编程交易软件如TB或MC，价格不菲且语言小众，开发复杂。在比较了多种选项后，VN.PY成为了CTA策略开发的首选平台。本文将为读者介绍VN.PY的入门心得，旨在快速帮助大家了解VN.PY并上手开发，而不涉及策略的深度开发。
一、VN.PY安装
安装VN.PY主要依赖于VNStation，用户可在官网上下载最新版进行安装，版本为2.5.1。安装目录默认为C:\vnstudio。需要注意的是，VNStation自带Python包，建议使用VSCode作为开发IDE，且本地Python环境应保持干净，避免与其他环境混用。此外，VN.PY的源代码位于C:\vnstudio\Lib\site-packages\vnpy目录下，与GitHub上的源代码存在差异，建议使用vnpy目录下的源代码。
二、启动VNStation
启动VNStation前需创建策略代码目录，一般在C:\Users[用户名或Administrator]\strategies下。启动VNStation后，选择VN Trader Pro，配置底层接口为CTP或CTP测试，选择上层应用时，通常选择CTA自动交易模块与CTA回测研究模块。设置运行目录与策略代码目录保持一致。
三、CTA回测与策略
在使用CTA回测或CTA策略前，需要进行数据准备。VNTrader提供RQData数据或本地数据库服务。启动CTA回测功能，选择策略，输入本地代码与回测条件，点击开始回测。回测页面显示各项指标，如账户净值、盈亏分布等。回测过程中，注意理解初始化日的限制、平今仓手续费设置以及优化参数等。
四、策略调试与学习资源
策略调试可选择命令行或Jupyter notebook方式。通过VN Studio Prompt启动VN Station，运行命令行调试，或在Jupyter notebook中导入策略进行调试，修改相关参数，运行代码。学习资源方面，VN.PY公众号视频教程、官网项目文档、知乎频道、蜗牛博客与《Python量化交易》书籍均可作为深入学习的参考资料。