分享自己用的量化高频股票期货数据源以及策略分析经验

【数据源】

银河数据库(yinhedata.com

提供量化行情所需的高频tick数据,level2,逐笔成交,逐笔委托,十档行情,分钟级别行情等。

【策略分析】

  1. **基于ADX和MACD趋势策略的量化回测**:这篇文章详细介绍了如何使用Python进行股票数据的获取和量化回测。策略的核心在于ADX和MACD这两个技术指标。ADX(平均方向性指数)用于衡量趋势的强度,而MACD(移动平均收敛发散)则用于发现价格趋势的变化。文章还提到了如何使用不同的数据获取方法,如tushare、akshare等,以及如何使用Python进行数据分析 。

  2. **基于深度强化学习的金融量化策略研究**:这篇文章介绍了同济大学计算机科学与技术系的一个项目,该项目利用深度强化学习(DRL)算法训练了一个股票交易智能体。实验表明,深度强化学习算法中 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法已能在复杂多变的股票市场取得良好的效果。该项目将股票市场的历史价格走势看作一个复杂的不完全信息环境,而智能体需要在这个环境中最大化回报和最小化风险 。

  3. **量化交易实践------以回测系统为例**:这篇文章介绍了量化交易实践中的一个回测系统。文章强调了程序员在量化交易领域的核心优势,包括数据量的处理、程序效率和持续迭代的需要,以及交易成本的考虑。文章还提供了一个程序优化效率的例子,展示了如何通过程序优化来提高交易效率 。

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