1.bluehost上能安装Ioncube吗？
2.主力龙头狙-击主力进出套装指标公式通达信源码，源码擒牛胜率85%，修复无未来函数
3.还来唠一唠曾在全球量化策略热榜上排名第4的源码TheBigBlue策略(年化57.6%)
4.Python - 一文入门Flask(Blueprint、SQLAlchemy部分）

bluehost上能安装Ioncube吗？

       Ioncube是一个加密php代码的工具，使用Ioncube后网站的php源码就不再是开源的了。

       bluehost支持Ioncube，在cpanel界面中的“php config”选项中选择Ioncube后保存，就可以使用这个扩展了。

主力龙头狙-击主力进出套装指标公式通达信源码，修复擒牛胜率%，源码无未来函数

       涨停龙头强势狙击

       主图指标公式:

       DRAWBAND(EMA(C,修复爬虫实验源码),RGB(,,),EMA(COST(),),RGB(0,0,0));

       DRAWKLINE(H,O,L,C);

       E:=EMA(C,5);

       好运加倍1:=EMA(C,);

       好运加倍2:=EMA(C,),LINETHICK2;

       好运加倍3:=MA(C,);

       条件与逻辑:

       A:=CROSS(C,好运加倍2) AND DIF>=DEA AND DIF>=0 AND 好运加倍2>REF(好运加倍2,1) AND C>O;

       平均成本:COST(1),COLORLIBLUE;

       好运加倍4:=CROSS(C,好运加倍3) AND DIF>=DEA AND C>O;

       好运加倍5:=A AND 好运加倍4;

       好运加倍6:=REF((C<

       副图指标公式:

       好运加倍:=(3*C+LOW+OPEN+HIGH)/6;

       牛熊线:=(* 好运加倍+*REF( 好运加倍,1)+*REF( 好运加倍,2)+...)/,COLORRED;

       上趋势:=MA(LOW,)*1.;

       次上趋势:=MA(LOW,)*1.;

       次下趋势:=MA(HIGH,)*0.9;

       下趋势:=MA(HIGH,)*0.8;

       趋势强度:=IF(C>次上趋势,IF(C>上趋势,4,3),IF(C>次下趋势 AND C< 次上趋势,2,IF(C< 下趋势,0,1)));

       ZD:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*;

       HDZF:=(HHV(H,)-C)/(HHV(H,)-LLV(L,));

       百万操作线:=MA(C,);

       ABC1:=(C*2+HIGH+LOW)/4;

       ABC2:=EMA(ABC1,)-EMA(ABC1,);

       ABC3:=EMA(ABC2,5);

       ABCA:=(-2)*(ABC2-ABC3)*3.8;

       ABCB:=2*(ABC2-ABC3)*3.8;

       趋势强度与操作线:

       无庄控盘:=IF(主力控盘< 0,主力控盘,0),COLORYELLOW,NODRAW;

       开始控盘:=IF(A,,0),LINETHICK3,COLORMAGENTA;

       有庄控盘:=IF(主力控盘>REF(主力控盘,1) AND 主力控盘>0,主力控盘,0),COLORRED,NODRAW;

       高度控盘:IF(ABC5> AND COST()< C AND 主力控盘>0,主力控盘,0),COLORFFFF,NODRAW;

       选股指标公式:

       E:=EMA(C,5);

       好运加倍1:=EMA(C,);

       好运加倍2:=EMA(C,),LINEHICK2;

       好运加倍3:=MA(C,);

       DIF:=(EMA(C,)-EMA(C,));

       DEA:=EMA(DIF,9);

       DD:=COST();

       DD1:=EMA(DD,),CLORRED;

       LS:=CROSS(C,DD1) AND DIF>=0 AND REF((CO AND E>好运加倍1 AND 好运加倍1>好运加倍2; 狙击:CROSS(C,DD1) AND DIF>=0 AND E>好运加倍1 AND 好运加倍1>好运加倍2 AND DIF>=DEA;

还来唠一唠曾在全球量化策略热榜上排名第4的TheBigBlue策略(年化.6%)

       之前我已经介绍过全球量化策略热榜的入选策略，包括TrendModelSys和RUMI策略，源码其中TrendModelSys的修复亮点在于利用MACD金叉/死叉确定“价格关键点”，而RUMI策略的源码亮点则是其惊人的代码篇幅之短。更多关于全球量化策略热榜的修复由来和策略详情，请点击下方卡片直达。源码

       很多小伙伴都对榜上的修复策略非常感兴趣，有些知友和群友都开小窗私信了解更多策略细节，源码并友好地进行催更，修复telegram源码解析希望将全部策略源码一睹为快。源码

       上榜的策略源码可能已经有人全部复现出来了，但是可能没有全部公开，或者是没有较大范围的公开发布。因此，之前我只找到了TrendModelSys和RUMI这哥俩。后来，在大家的友善催更之后，我费尽心力找到了另一个上榜策略的踪迹，即今天的的主角The Big Blue策略（THE BIG BLUE-2 TRADING SYSTEM），曾在年第2期的FT热榜阶段排名上排第4。

       这个大蓝的开发者是米国人Mike Barna，他在量化界是java攻击源码老码农，也是跨界到量化界的火箭工程师，开发过十几套量化交易系统，也上过不同类型的策略榜。Mike在年公布了该策略的思想，点击下方链接可以直达原文Pdf文档《THE BIG BLUE-2 TRADING SYSTEM：A Short Term Multi-Pattern Futures Trading System》。

       原文Pdf直达：

       Mike开发的很多交易系统都使用了数据挖掘和人工智能来挖掘高胜率的交易信和价格模式，大蓝也不例外。这个日内策略的核心是利用4个价格模式捕捉价格序列中的高胜率交易信号，为了保证胜率，还配有6个过滤条件，过滤条件的作用就是让发现的价格模式更为有效。

       4个价格模式：

       6个过滤条件：

       PS：此处直接引用原文，查看细节详见原文，libevent devel源码怕大家被我这英语二把刀坑害了。

       Mike发布时的策略回测盈亏曲线，效果看起来还是杠杠的。

       国内某位量化大神将其改进后移植到国内商品期货上，构建了一个新的日内策略。在国际上，大蓝的通用时间周期是分钟，但从大神给我展示的回测图中看出，周期越短越有效。可惜的是，我没能要到这份策略源码，但还是要感谢人家让我开了眼，给了我最原始的raw input源码基础源码让我“肆意发挥”。

       分钟周期：

       分钟周期：

       5分钟周期：

       1分钟周期：

       -----------------------------苗条的分割线---------------------------------- PS：在此感谢SamFate小伙伴的私信沟通交流，才促成了今天这篇文章，也同时感谢知乎的私信功能，让我能跟大家保持正常的交流/探讨/学习/进步。

       我是 @quantkoala，一枚量化/程序化策略源码捕手，全方位收集市面上主流的策略源码（股票+期货），在『量化藏经阁』社群中持续分享，欢迎关注点赞&联系沟通，探讨共赢&成果共享，相互交流&共同进步！！！常在线，多交流，多沟通！！！！！

       更多干货请见：

Python - 一文入门Flask(Blueprint、SQLAlchemy部分）

       本文将简要介绍如何入门Flask，包括安装准备、路由实现、Blueprint和SQLAlchemy的实践。首先，从安装Flask和pipenv开始，然后逐步构建项目结构，实现Web路由功能和数据库操作。

       在PyCharm的环境配置部分，这里主要关注代码实现，而不是环境设置。在项目实践中，Flask的核心是通过App初始化时绑定Blueprint实现路由。首先，创建一个入口文件，负责实例化App并初始化配置、控制器和数据库。

       启动文件中，需要进行判断逻辑的引入，这是为了优化程序运行。Flask路由功能是通过蓝图实现的，需要在入口文件中注册蓝图。每个路由器可以使用装载器优化，如在api文件中的示例所示。

       完成路由后，我们转向数据库操作，Flask推荐使用SQLAlchemy处理。安装Flask-SQLAlchemy和PyMySQL，便于与MySQL数据库的交互。定义数据库操作的基类和公共方法，减少代码重复。

       在入口文件中，通过SQLALCHEMY_DATABASE_URI配置数据库连接，使用with关键字确保资源的正确管理和释放。在model模块中，定义模型、常量和数据库操作方法，这些在路由中会被使用。

       关于SQLAlchemy的Mysql编码和列类型，可能需要进行一些优化，包括默认值、索引设置和兼容不同列类型。Python源码提供了详细的设置指导，例如TinyINT类型和VARCHAR的使用。

       最后，自定义数据库名和字符集编码时，可以使用__tablename__和字符集设置。编程中，阅读源码注释和示例可以帮助更好地理解和学习。