ClusterST量化信号: 让每一笔交易都有据可依
做A股，散户最怕的不是亏损，是不知道为什么亏。 跟了一个涨停板，第二天低开被埋。止损了一只票，结果连拉三个板。这种反复割肉的经历，随便拉一个股民都能讲出十几段。 问题出在哪？你用同一套参数做所有股票。 银行股一天波动不到2%，你用做次新股的短线参数去套，当然做不出来。反过来拿银行股的低波动策略去碰妖
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A股能预测吗？且看富时A50！
经常听自媒体们提到一个指数：富时A50。它的全称叫做：富时中国A50指数，这一串名字太长，所以大家一般简称为富时A50。A50有指数也有期货，我们这一期内容要讲的是A50期货。 这个指标还是挺独特的，为什么这么说呢？因为它是全球唯一跟踪中国A股市场的境外期货，并且使用美元（USD）进行交易和结算。境
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SuperTrend策略优化效果
在往期的文章中，我展示过一个用SuperTrend指标构建的量化交易策略，那时的盈亏比有1.8左右。 而我最近把这个策略进行了优化，盈亏比提升到2.59。同时我还在图表上添加了月度和年度的收益率指标。这样就不用每次手动导出交易清单到Tableau进行收益率计算了。 借助这个新策略，分析一下中药茅近期
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TradingView的Webhooks警报消息接收
什么是Webhooks警报消息？ 当我们开发完一个量化交易策略后，会配置警报来发送买入、卖出操作信号。 可以通过预先设置好的电子邮箱来接收信号。 也可以让TradingView向指定URL发送信号。信号是以HTTP/HTTPS协议，通过POST请求来发送消息。接收到消息后，可以向QQ群、微信群转发消
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03-机器学习对量化交易有帮助吗？
TA-Lib（Technical Analysis Library）是一款开源的技术分析库，广泛应用于金融数据分析和量化交易。它提供了丰富的技术指标和工具，能够高效地进行数据处理和分析。TA-Lib 使用C语言编写，具有较高的计算性能，并且提供了Python接口，方便Python开发者集成使用。 T
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02-机器学习对量化交易有帮助吗？
上篇文章讲了用CCTX库下载了行情数据，接着用feature_engine库创建一些简单的特征。 feature_engine feature_engine提供了一系列功能来进行特征生成（Feature Creation），这些功能主要用于创建新的特征，帮助提升机器学习模型的性能。通过生成新的特征，
![[今日回测]-001-超级趋势-04策略的测试和验证](https://source.unsplash.com/random/600x400/?blog,scenery,night,desert,sea&[今日回测]-001-超级趋势-04策略的测试和验证)
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[今日回测]-001-超级趋势-04策略的测试和验证
之前研究过的超级趋势（SuperTrend）指标打底的量化交易策略，下面是这个策略的一些基本信息： 投入资金的策略：量化交易策略会发出买入、卖出的信号。每次买入均为固定金额，不进行利润再投资。每次卖出都是全仓卖出，不加仓。 止损设置：买入价跌去5%。其实超级趋势（SuperTrend）指标在价格下跌
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01-机器学习对量化交易有帮助吗？
开篇 脑海中一直有个疑问，资产的未来价格是否能够被预测？ 随机漫步理论认为，资产价格变化是随机的、不可预测的。根据这一理论，所有可用信息已经被反映在当前价格中，因此未来的价格只会根据新的、不可预测的信息而变化。短期内精确预测价格是不可能的。价格遵循随机路径，市场中的噪音和不可预见的事件使得预测变得困
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20241009-吃面经验总结
20241009日，休完国庆长假后的第一天，我看好的几个票都跳空高开，开盘就涨停。我带着些许犹豫，满仓杀进去了。 到20241010日收盘，全都跌下去了，差不多吃了10厘米的亏损。 经此两天，我好好反思一番，有如下总结： 不能被社交媒体影响 社交媒体的信息来源复杂，目的和可靠性差异很大。这种信息的复
