1.quant哪个最好
2.什么软件可以程序化交易？
3.文华财经T8更新版量化交易策略模型源码
4.量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口
5.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的手机手机Python实现（附全部源码）
6.vn.py学习笔记1-开坑篇
quant哪个最好
最好的Quant软件是Python的PyQuant和QuantLib。解释：
Python的量化量化PyQuant是一款非常强大的量化交易软件，它拥有强大的交易交易数据处理能力，能够实现复杂的软件软件交易策略。PyQuant提供了丰富的源码源码库和工具，使得开发者可以轻松地构建自己的手机手机主力吸筹抢筹指标源码交易系统。此外，量化量化Python语言的交易交易简洁性和可读性也使得代码维护更加容易。
QuantLib是软件软件一个跨平台的金融定量分析库，特别适用于开发复杂的源码源码金融衍生品模型。它包含了广泛的手机手机金融工具和算法，可以帮助用户进行风险评估、量化量化衍生品定价以及风险管理等任务。交易交易QuantLib还提供了强大的软件软件模拟功能，支持多种语言绑定，源码源码包括Python。这使得开发者可以灵活地选择使用哪种语言进行开发。此外，其开源的特性也使得用户可以自由地获取和使用其源代码，便于进行二次开发和定制。因此，对于量化分析来说，QuantLib是一个不可忽视的优秀工具。
什么软件可以程序化交易？
一、金字塔决策交易系统 金字塔决策交易系统是一款方便、稳定的量化交易平台。金字塔决策交易系统拥有海量的金融数据、多种策略研究平台、严谨易用的qgc源码不全回测框架、稳定的模拟交易。面向交易速度设计，对接券商、期货、外盘实盘交易通道，同时支持全品种，跨市场的策略交易。为量化交易投资者提供行情、财务、回测、交易等一站式量化平台。 二、天勤量化 TqSdk是一个由信易科技发起并贡献主要代码的开源 python库。依托快期多年积累成熟的交易及行情服务器体系 ，TqSdk支持用户使用很少的代码量构建各种类型的量化交易策略程序，并提供包含历史数据-实时数据-开发调试-策略回测-模拟交易-实盘交易-运行监控-风险管理的全套解决方案。 TqSdk提供当前所有可交易合约从上市开始的全部Tick数据和K线数据；支持数十家期货公司的实盘交易；支持模拟交易；支持 Tick级和K线级回测，支持复杂策略回测；提供近百个 技术指标函数及源码；用户无须建立和维护数据库，行情和交易数据全在内存数据库 , 无访问延迟；优化支持 pandas 和 numpy 库；无强制框架结构，支持任意复杂度的策略，在一个交易策略程序中使用多个品种的K线/实时行情并交易多个品种。 三、交易开拓者TBQuant版 交易开拓者TBQuant版，是一款支持证券、期货、外盘市场的中高端专业投资者的专业交易软件。除多帐户交易终端功能外，还拥有丰富的11110001的源码程序化交易功能。用户可以简单、快速的将自己的交易思想转化为计算机代码，形成自己的交易策略，让计算机辅助用户执行交易。是国内最早能够接入证券、期货市场进行自动交易的程序化交易软件。 交易开拓者TBQuant版完备的数据库。涵盖宏观、企业财务数据、板块、复权等等基础数据；完整的事件驱动机制，支持OnBar、OnOrder等；数据源的自动对齐机制；丰富的数据类型，支持数组MAP等多种数据类型；强大的系统函数支持多元线性回归等；策略雷达和公式选股；策略生成器无须编码实现量化策略；期权的T型报价、组合报价和自定义报价；丰富的系统指数和自定义指数；后复权的全面支持。 四、MultiCharts MultiCharts，是专业程序化交易软件，支持股票、期货、期权，提供量化分析选股，能自由编写策略，实现准确的数据回测，稳定执行自动交易期货和股票。 Multicharts（简称 MC）提供国内期货（中金所、上期所、大商所、水果源码商城郑商所、上海能源）、国外期货（香港交易所、芝加哥交易所、伦敦交易所、新加坡交易所等）、国内A股、国内期权四大块的实时行情数据和交易接口。满足跨市策略组合的需求。Multicharts（简称 MC）历史行情数据用户可以直接下载到本地计算机，接收的实时行情数据直接存在本地，策略计算完全在用户的计算机完成，保证策略不会泄露；完善的策略间通信机制。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），php源码房产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。
量化交易-vnpy_efinance-VeighNa框架数据服务接口
我们之前对vnpy_ctastrategy相关回测源码进行了解析：
回首凡尘不做仙：VNPY源码分析1-vnpy_ctastrategy-运行回测
回首凡尘不做仙：VNPY源码分析2-vnpy_ctastrategy-撮合成交
回首凡尘不做仙：VNPY源码分析3-vnpy_ctastrategy-计算策略统计指标
相关历史数据可以通过各类数据服务的适配器接口（datafeed）下载，目前vn.py支持以下接口：
然而，上述接口需要注册或付费才能获取数据。
为了帮助初学者更好地理解和学习量化交易以及vn.py框架，我开发了基于efinance数据接口的vn.py的datafeed。
开源地址为：github.com/hgy/vnpy...
编译安装：
下载源代码后，解压并在cmd中运行：
dist目录下vnpy_efinance-x.x.x-py3-none-any.whl包
使用：
安装完成后，在vn.py框架的trader目录中的setting.py中进行配置：
注意：此处只需配置datafeed.name，username和password无需配置。
配置完成后，可以通过以下示例进行调用：
同时，这里分享一个efinance数据下载及入库方法：
然而，efinance在获取分钟级别数据方面并不友好。对于需要获取分钟级别数据的初学者来说，我们可以使用天勤免费版的数据接口：
回首凡尘不做仙：量化交易-数据获取-vnpy_tqsdk免费版
硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的Python实现（附全部源码）
本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。
所需核心库包括：Pandas、Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。
我们逐一解析常见指标：
1. 移动平均（Moving Average）
2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）
3. 动量（Momentum）
4. 变化率（Rate of Change）
5. 均幅指标（Average True Range）
6. 布林线（Bollinger Bands）
7. 转折、支撑、阻力点（Trend, Support & Resistance）
8. 随机振荡器（%K线）
9. 随机振荡器（%D线）
. 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）
. 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）
. MACD（Moving Average Convergence Divergence）
. 梅斯线（High-Low Trend Reversal）
. 涡旋指标（Vortex Indicator）
. KST振荡器（KST Oscillator）
. 相对强度指标（Relative Strength Index）
. 真实强度指标（True Strength Index）
. 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）
. 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）
. 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）
. 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）
. 强力指数指标（Force Index）
. 简易波动指标（Ease of Movement）
. 顺势指标（Directional Movement Index）
. 估波指标（Estimation Oscillator）
. 肯特纳通道（Keltner Channel）
. 终极指标（Ultimate Oscillator）
. 唐奇安通道指标（Donchian Channel）
参考资料：
深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。
vn.py学习笔记1-开坑篇
vn.py学习笔记的开篇，带着我们重新探索这款开源量化交易框架。三年前，作者在大学时代偶然接触vn.py，那时渴望找到一个结合自动交易与数据接口的平台，但了解到数据接口需券商审核，需高额资产，便放弃了这个念头。
暑假期间，作者再次回访vn.py，惊喜地发现其版本已更新至3.x系列，并更名为VeighNa。下载了VeighNa Station后，发现它提供了一个软件安装包，包含诸多C++文件及未知后缀名。在探索过程中，作者通过搜索找到了vn.py的原始代码仓库，了解到VeighNa提供手动安装方式，使得vn.py能作为第三方库融入用户环境，用户可自由阅读及修改源码实现个性化功能。
为了方便在编写策略时查看源码，作者在vn.py安装目录下创建了一个workspace文件夹。接下来，作者将持续更新vn.py源码阅读和策略研究，尽管开学后事务繁忙，仍会定期更新内容。同时推荐关注知乎账号@用Python的交易员，该账号为vn.py的创始人所有。
关于vn.py的文档与源码资源，包括项目文档、gitee仓库以及VeighNa Station的下载链接。
vn.py作为一个开源量化交易平台，其优势显著。创始人将平台开源，体现了其开放共享的格局。与市面上其他平台相比，vn.py提供完整的回测系统、高质量数据与完善接口文档。对于拥有稳定数据与交易需求的用户，vn.py能确保策略的安全性与稳定性，适合中低频股票交易者。
学习成本低是vn.py的另一大优势，使用纯Python开发，使得任何交易者都能快速掌握其操作与修改能力。vn.py完全开源，用户可以自由地进行定制与模块扩展，无需承担法律责任。框架支持模块化扩展，用户可根据需求添加各种模块引擎与数据接口，保持系统简洁高效。
活跃的社区是vn.py的另一特色，用户可从中获取丰富资源与知识，提升自己的交易与编程技能。然而，vn.py目前似乎缺乏股票回测框架，未来或从其他开源项目中汲取相关组件。界面设计方面，vn.py界面较为简洁，但用户可自行优化，提升使用体验。
总结而言，vn.py作为一个开源量化交易平台，凭借其开放性、安全稳定性、低上手门槛、可扩展性及活跃社区等优势，为交易者提供了强大的工具与资源。学习vn.py不仅能够提升编程与交易技能，还能促进知识共享与创新。无论是作为个人学习还是团队合作项目，vn.py都值得深入探索与使用。
通达信量化擒龙先手！主附图/选股指标源码分享
通达信量化擒龙先手！主附图/选股指标源码分享
一. 指标简介：
二. 主图指标源码
MA5:MA(C,5);
MA:MA(C,);
MA:MA(C,);
MA:MA(C,);
DIF1:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);
DEA1:=EMA(DIF1,9);
AAA1:=(DIF1-DEA1)*2*;
AAA上:=IF(AAA1>REF(AAA1,1),AAA1,DRAWNULL);
AAA下:=IF(AAA1
买:=;
入:=AAA1-REF(AAA1,1);
正大:=CROSS(入,买);
DIF:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);
DEA:=EMA(DIF,);
AAA:=(DIF-DEA)*2*;
牛股:=CROSS(AAA-REF(AAA,1),);
正大牛股:=正大 AND 牛股;
HSL:=V/CAPITAL*>5;
S1:=IF(NAMELIKE('S'),0,1);
S2:=IF(NAMELIKE('*'),0,1);
Z3:=NOT(INBLOCK('近期解禁'));
Z4:=NOT(INBLOCK('拟减持'));
Z5:=NOT(INBLOCK('股东减持'));
Z6:=NOT(INBLOCK('基金减持'));
Z7:=NOT(INBLOCK('即将解禁'));
Z8:=IF(CODELIKE(''),0,1);
Z9:=IF(CODELIKE('8'),0,1);
去掉:=S1 AND S2 AND Z3 AND Z4 AND Z5 AND Z6 AND Z7 AND Z8 AND Z9;
AA:=MA(CLOSE,8);
BB:=((ATAN((AA - REF(AA,1))) * 3.) * );
均线:=MA(CLOSE,);
均线:=MA(CLOSE,);
均线:=MA(CLOSE,);
天马:=((((((OPEN <= 均线) AND ((均线 - REF(均线,1)) > 0))
AND (CLOSE > 均线)) AND (BB > 1)) AND ((CLOSE / OPEN) > 1.)));
{ 股价必涨}
AA:=IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1. AND HIGH/CLOSE<1. AND IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),,0)>0, , 0);
SS:=MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5)>REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1) AND REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1)
SC:=LHHV(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),) AND C>REF(C,1) AND C>O;
MR:=SC AND COUNT(SS,2);
BB:=MR AND NOT(REF(MR,1));
股价必涨:=AA OR BB OR 天马;
{ 抄底}
二十日换手率:=BETWEEN(SUM(HSCOL,),,);{ 意思是 日换手率介于---之间}
DFO:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*<-5;
AAO:=BARSLAST(DFO);
突破:=CROSS(C,REF(O,AAO));
抄底:=二十日换手率 AND 突破;
三.副图指标源码：
DIF1:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);
DEA1:=EMA(DIF1,9);
AAA1:=(DIF1-DEA1)*2*;
AAA上:=IF(AAA1>REF(AAA1,1),AAA1,DRAWNULL);
AAA下:=IF(AAA1
买:=;
入:=AAA1-REF(AAA1,1);
正大:=CROSS(入,买);
DIF:=EMA(CLOSE,)-EMA(CLOSE,);
DEA:=EMA(DIF,);
AAA:=(DIF-DEA)*2*;
牛股:=CROSS(AAA-REF(AAA,1),);
正大牛股:=正大 AND 牛股;
HSL:=V/CAPITAL*>5;
S1:=IF(NAMELIKE('S'),0,1);
S2:=IF(NAMELIKE('*'),0,1);
Z3:=NOT(INBLOCK('近期解禁'));
Z4:=NOT(INBLOCK('拟减持'));
Z5:=NOT(INBLOCK('股东减持'));
Z6:=NOT(INBLOCK('基金减持'));
Z7:=NOT(INBLOCK('即将解禁'));
Z8:=IF(CODELIKE(''),0,1);
Z9:=IF(CODELIKE('8'),0,1);
去掉:=S1 AND S2 AND Z3 AND Z4 AND Z5 AND Z6 AND Z7 AND Z8 AND Z9;
AA:=MA(CLOSE,8);
BB:=((ATAN((AA - REF(AA,1))) * 3.) * );
均线:=MA(CLOSE,);
均线:=MA(CLOSE,);
均线:=MA(CLOSE,);
天马:=((((((OPEN <= 均线) AND ((均线 - REF(均线,1)) > 0))
AND (CLOSE > 均线)) AND (BB > 1)) AND ((CLOSE / OPEN) > 1.)));
{ 股价必涨}
AA:=IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>1. AND HIGH/CLOSE<1. AND IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),,0)>0, , 0);
SS:=MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5)>REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1) AND REF(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),1)
SC:=LHHV(MA((LOW+HIGH+CLOSE)/3,5),) AND C>REF(C,1) AND C>O;
MR:=SC AND COUNT(SS,2);
BB:=MR AND NOT(REF(MR,1));
股价必涨:=AA OR BB OR 天马;
{ 抄底}
二十日换手率:=BETWEEN(SUM(HSCOL,),,);{ 意思是 日换手率介于---之间}
DFO:=(C-REF(C,1))/REF(C,1)*<-5;
AAO:=BARSLAST(DFO);
突破:=CROSS(C,REF(O,AAO));
抄底:=二十日换手率 AND 突破;
四. 选股指标源码
指标源码内容与前文一致，仅包含主图和副图指标源码，用于量化分析股票。指标包括移动平均线、MACD、股价波动判断、换手率分析等，通过设置条件筛选出具有投资潜力的股票。使用时根据具体市场情况和策略进行调整。注意：指标的有效性需结合市场情况综合判断，不应单一依赖。
指标源码有什么用
指标源码的用途在于提供量化分析和决策支持。 指标源码是一种编程语言编写的程序代码，用于生成各种技术指标和统计信息。以下是关于指标源码作用的详细解释： 一、量化分析的核心工具 指标源码在量化分析中扮演着重要角色。通过编写特定的代码，可以获取股票、期货等金融市场的各种技术指标，如移动平均线、相对强弱指数等。这些指标有助于分析市场趋势、判断买卖时机，从而辅助投资者做出决策。 二、个性化定制分析策略 指标源码可以根据投资者的需求进行个性化定制。投资者可以根据自己的投资策略、风险偏好等因素，编写符合自身需求的指标代码。这样，投资者可以更加精准地捕捉市场机会，提高投资效率。 三、提高决策效率和准确性 通过指标源码，投资者可以快速生成大量的数据和分析结果，从而更加全面地了解市场状况。这对于需要快速响应市场变化的投资者来说，具有重要意义。此外，基于指标源码的分析结果，可以帮助投资者验证投资策略的有效性，从而提高决策的准确性。 四、技术研究和开发的重要资源 指标源码也是技术研究和开发的重要资源。通过对源码的研究，开发者可以了解各种技术指标的实现原理，从而进行更深入的技术研究和创新。这对于金融领域的科技进步和投资者福利的提升，具有积极的推动作用。 总之，指标源码在量化分析、个性化投资、决策支持以及技术研究和开发等方面都具有重要作用。它有助于投资者更深入地了解市场，提高投资决策的效率和准确性。