1.【2022·合辑】Python量化从入门到精通
2.Python量化交易之指数增强策略（fmz平台）
3.如何看vs2022源码
4.2022 在线玩小时候的交易交易游戏机源码
5.vstudio2202+Git构建本地仓库进行代码版本管理
6.太强了！阿里内部传疯了的源码源码源码JDK源码学习笔记，看完才发现差距不止一点点

【2022·合辑】Python量化从入门到精通

       引言

       公众号“Python金融量化”历经四年，交易交易累计万+关注，源码源码源码依然坚持文字输出，交易交易这背后离不开广大读者的源码源码源码头条号源码模板支持，特别是交易交易知识星球圈友的贡献，累计付费人数已达+。源码源码源码公众号以原创内容为动力，交易交易今年的源码源码源码一大成就在于基于公众号沉淀和网上资源开发了qstock量化分析包，包括数据获取、交易交易可视化、源码源码源码选股和量化回测四大模块。交易交易qstock面向读者开源，源码源码源码直接通过“pip install qstock”进行安装，交易交易或通过“pip install –upgrade qstock”进行更新，部分策略功能仅对知识星球会员开放。

       学习是一个逐步积累的过程，通过梳理过去四年发布的多篇原创文章，形成四大框架：Python入门篇、金融数据篇、量化分析篇和策略回测篇。以下将详细介绍各部分内容。

       Python入门篇

       这一部分主要围绕Python金融量化入门学习路径、docker源码仓库量化资源，以及numpy、pandas、matplotlib等量化常用库的入门和应用。推荐使用Anaconda作为编译软件，内置Jupyter notebook和Spyder，其中Jupyter在交互式编程与数据分析上功能强大。公众号文章皆基于Jupyter编写。

       1.1 Python金融量化入门

       1.2 Python量化资源大合集

       1.3 NumPy入门与应用

       1.4 Pandas数据处理详解

       1.5 Matplotlib与Seaborn可视化

       1.6 Sklearn机器学习基础

       1.7 Pyecharts股票可视化分析

       金融数据篇

       本部分涉及使用Python获取股票行情、上市公司基本面、宏观经济以及财经新闻等数据，进行可视化分析。使用Postgresql搭建本地量化分析数据库，介绍qstock免费开源库在线获取行情数据、板块资金流数据、宏观基本面和财经新闻数据。

       2.1 Python获取交易数据

       2.2 上市公司数据概览

       2.3 Python量化选股初探

       2.4 财经十大关键词解析

       2.5 Python财经数据可视化

       2.6 文本挖掘与财经分析

       2.7 Python量化财经新闻分析

       2.8 自建量化分析数据库

       2.9 Python面向对象编程与股票数据管理

       量化分析篇

       本部分深入探讨A股市场分析、金融统计、蒙特卡洛模拟、时间序列建模、TA-Lib技术分析、投资组合、多因子模型、saml编程源码基本面量化分析等。内容涵盖数据探索性分析、时间序列专题、技术分析、投资组合分析、多因子模型、债券与期权分析、比特币量化、基本面量化等。

       3.1 股票分析入门

       3.2 A股指数图谱分析

       3.3 A股沉浮启示录

       3.4 股市趋势与拐点研究

       3.5 A股数据挖掘案例

       3.6 机器学习分析股票市场结构

       3.7 股票涨停板探索性分析

       3.8 时间序列日期处理

       3.9 时间序列自相关性与平稳性

       3. 金融时间序列模型

       3. ARCH与GARCH模型应用

       3. 机器学习预测效果与非平稳性

       3. Markov区制转换模型分析

       3. 统计套利量化

       3. 股市牛熊分析

       3. TA-Lib技术分析

       3. TA-Lib技术分析案例

       3. 量价关系分析

       3. Python量化股票情绪指标

       3. 动量指标量化回测

       3. Python量化强势股寻找

       3. Python量价形态选股

       3. 牛股价量分析

       3. Heikin Ashi蜡烛图可视化

       3. 趋势预测方法

       3. 价格噪音量化应用

       3. 交易系统与市场分析

       3. 多因子量化选股模型

       3. 单因子测试框架

       3. 量化回测

       3. 固定收益与衍生品分析

       3. 债券与期权定价分析

       3. 比特币交易者分析

       3. 股票财务指标打分系统

       3. 高管增持股价影响

       3. 领涨板块与题材龙头股

       策略回测篇

       本部分聚焦于量化策略的评价指标、指数定投、机器学习、海龟交易法、均值回归策略等，以及backtrader回测系统的运用和qstock量化回测。

       4.1 量化投资方法论

       4.2 量化策略评价与风险指标

       4.3 证券收益分析

       4.4 事件驱动量化回测

       4.5 Pyfolio量化回测图表

       4.6 指数定投策略分析

       4.7 如何实现基金定投收益最大化

       4.8 使用Logistic回归预测指数涨跌

       4.9 RNN深度学习预测股票价格

       4. 均值回归策略回测

       4. 海龟交易法则应用

       4. 月份效应与A股择时策略

       4. 北向资金预测大盘涨跌

       4. ADX和MACD趋势策略回测

       4. 龙虎榜个股交易策略

       4. qstock量化回测应用

       4. 均线排列价格动量策略

       4. 价格动量策略回测

       4. 机器学习预测交易信号

       4. 神经网络构建量化交易策略

       4. backtrader入门与使用

       4. backtrader进阶指南

       4. backtrader高级应用

       4. 回测股票因子数据

       4. 股票组合量化回测

       4. 海龟交易策略回测

       4. 回测技术指标自定义

       4. Ichimoku云图策略回测

       4. 隔夜持仓与日内交易比较

       结语

       回顾过去，展望未来，曾国藩的“物来顺应，未来不迎，当时不杂，既过不恋”作为结语，寄予读者以智慧与启示。公众号“Python金融量化”致力于分享Python金融量化应用知识，workerman源码讲解提供丰富资源、视频资料、PDF文档、文章源码以及与博主交流的平台。加入知识星球，获取更多内容，与作者互动交流。

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。Beta收益是指跟随指数获得的市场收益，Alpha收益则是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在跟踪指数的基础上，调整投资组合以获得更高收益。这涉及到构建评价体系，对评价高的股票增加权重，评价低的股票减少权重。

       构建评价体系的手段包括多因子选股、线下打新、日内回转（T0）和择时增强等。其中，多因子选股是获取Alpha的主要策略，通过各种因子筛选优质股票。

       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，peloton源码解读计算调仓指标，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.%，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。

如何看vs源码

       1、在创建工程的时候不要勾选把解决方案和项目放在同一目录中。

       2、要把下载VS的硬盘和保存项目的硬盘分开，下载的在C盘，保存项目的就应该不在C盘，D盘，E盘都可以。

       3、在写完代码之后要把代码添加到右侧的头文件中即可查看。

在线玩小时候的游戏机源码

       以React、Redux、Immutable为工具，我尝试将经典的俄罗斯方块游戏在网页上复现。

       开发时，我首先利用React构建了游戏的核心结构与逻辑，这使得游戏的界面与交互逻辑分离，便于维护与扩展。接着，我引入Redux来管理游戏状态，确保了游戏状态的统一和可预测性。同时，为了增强用户体验，我利用Immutable库来处理状态变化，以避免不必要的状态复写，使得状态的更新更加高效且易于理解。

       网页设计上，我注重实现响应式布局，以确保游戏在不同设备上都能流畅运行。无论是使用键盘在PC端操作，还是在手机上通过触屏控制，都能获得良好的游戏体验。

       考虑到玩家的持续性体验，我实现了数据持久化功能。通过Redux的store.subscribe方法，将游戏状态存储在localStorage中。这样一来，即使用户关闭网页、重启或切换设备，游戏进度也能被保存，用户可以随时继续游戏，避免了因断电等意外情况导致游戏中断的问题。

       为了便于开发者和玩家跟踪游戏状态，我引入了Redux DevTools扩展。借助该工具，用户和开发者可以深入查看游戏状态的变化，这对于调试和优化游戏逻辑极为有用。这不仅提升了游戏的开发效率，也为用户提供了一个更加直观、易于理解的游戏体验。

vstudio+Git构建本地仓库进行代码版本管理

       为了实现高效且有序的代码版本管理，vs与Git的集成提供了一个强大的解决方案。

       首先，确保您的系统已安装vs和Git环境。如果尚未安装，请自行进行安装。

       接下来，从vs构建项目，通过右键点击解决方案中的代码文件并选择"源代码管理"，您将能够设置和管理代码版本。在vs的界面中，解决方案窗口的右下角会显示与Git集成相关的信息。

       当需要查看或管理Git更改时，只需访问"视图"菜单，选择"Git更改"。这里，您将能够浏览和操作所有的Git变更记录。

       在进行合并操作时，如果遇到错误提示，首先请确认您的代码更改已正确推送到Git仓库。点击接受合并前，请仔细审查合并的变更，确保它们不会引入错误或冲突。如果合并操作失败，请根据错误信息进行调整或回滚更改，直到问题得到解决。

       通过上述步骤，您将能够利用vs和Git的集成功能，高效地管理代码版本，确保团队协作的流畅性和代码的稳定性。

太强了！阿里内部传疯了的JDK源码学习笔记，看完才发现差距不止一点点

       在闲暇之余，阅读JDK源码能加深对自己开发环境的理解，同时也大有裨益。本文为您介绍阿里巴巴发布的版JDK源码剖析，以展示其内部设计的精妙之处。通过阅读，您将发现与自身知识的差距远超想象。

       这份详尽的笔记对源码内容进行了精细划分，方便学习。以下是其章节概览：

多线程基础 Atomic类 Lock与Condition 同步工具类 并发容器 线程池与Future ForkJoinPool CompletableFuture

       请注意，由于笔记内容丰富，篇幅较长，本文仅展示部分章节概览。如有需要，可点击下方链接获取完整版资料。