银河期货-量化回测漫谈系列报告之三：唐奇安通道.pdf
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量化回测漫谈系列报告之三：
唐奇安通道
报告摘要
报告日期：2024-12-05著名的海龟交易系统共有6个交易系统，其中有4个通道突
破系统和2个均线系统，通道突破系统分别为唐奇安通道突破系
研究员统、ATR通道突破系统、布林带通道突破系统、定时退出唐奇
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量化交易回测报告分析
contents目录引言回测策略及模型介绍回测结果展示回测结果分析模型优化与改进方向实盘应用前景展望
引言01
本报告旨在分析量化交易策略在历史数据上的表现，评估策略的盈利性、风险性和稳定性，为投资者提供决策参考。报告目的随着量化交易的普及和金融科技的发展，越来越多的投资者开始关注量化交易策略。量化交易策略通过数学模型和算法对历史数据进行分析和挖掘，寻找市场中的规律和机会，从而实现超额收益。然而，量化交易策略的表现并不稳定，需要经过严格的回测和评估才能确定其有效性。报告背景报告目的和背景
03数据范围本报告使用历史交易数据、市场行情数据、基本面数据等进行分析和评估。01时
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文华财经指标期货指标公式大全欢迎了解文华财经指标期货交易系统全面指南。本次分享将深入探讨专业期货交易指标，特别是唐奇安通道指标的应用与编程。我们将从基础理论到实战应用，帮助您掌握成功交易者的分析工具与思维方法。作者：
文华财经的市场地位1000万+活跃用户中国市场份额第一的金融交易软件160+合作机构覆盖全球主要期货交易所与证券公司15年+行业经验持续引领金融科技创新
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中信期货研究|固定收益策略报告(国债)2024-12-02
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Julia在量化回测中的应用
一、量化回测的基本概念与技术挑战
（一）量化回测的定义与核心目标
量化回测是通过历史数据验证金融交易策略有效性的关键环节。其核心目标在于模拟策略在历史市场环境下的表现，以评估风险收益特征。根据2020年《金融工程杂志》的统计，全球超过80%的量化投资机构将回测作为策略开发的必要流程。回测结果的准确性直接影响策略的实盘表现，因此对计算效率和模型精度提出严苛要求。
（二）量化回测的技术挑战
传统回测框架常面临数据规模与计算速度的瓶颈。以沪深市场为例，单只股票的高频数据每日可达数百万条，传统Python/Pandas框架处理此类数据时易出现内存溢出问题。此外，策略逻辑的
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量化交易与历史回测v1.5.ppt
量化 四个量化（四化） 形态量化（避开四种形态）- 买入 数量量化（具体数量金额）- 买入 价格量化（明确止损阶格）- 卖出 时间量化（明确止盈时间）- 卖出 四个量化要求 量化交易规则 规则一：资金10等份，单次下单1等份，单支个股最多2等份。 规则二：避开四种买入形态（阴K线阻挡、M双头右侧阴K线、峰顶长上影、一字跌停） --阴K线阻挡、一字跌停可由电脑甄别。 阴K线阻挡：20周周期内的阴K线阴挡（图）; M双头右侧阴线：双头顶阴线及颈线破位阴线（图）; 峰顶长上影：底部起涨涨幅100%,顶部6%长上影滞涨（图）; 一字跌停：开盘超跌6%或一字跌停形态（图
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量化投资策略与回测分析.ppt
量化投资策略与回测分析量化投资策略概述01定义特点量化投资策略的定义与特点多因子选股策略动量策略均值回归策略量化投资策略的类型与应用0102主观投资策略量化投资策略量化投资策略与主观投资策略的对比回测概念与重要性02回测的定义与目的010203检验策略的有效性优化投资组合指导实盘交易回测在量化投资策略中的作用回测结果的应用与局限性选择合适的数据来源与时间范围03选择数据来源的考虑因素??????确定回测时间范围的策略原始数据处理数据处理技巧数据质量与处理技巧构建量化投资模型04多因子选股策略策略原理模型构建动量策略0102策略原理模型构建均值回归策略执行回测与记录0501数据准备与处理02模型
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Kubernetes在量化回测集群的应用.docx
Kubernetes在量化回测集群的应用
一、Kubernetes与量化回测的融合背景
（一）量化回测的技术需求与挑战
量化回测是金融领域高频交易策略验证的核心环节，需处理大规模历史数据（如TB级行情数据）并执行高并发计算任务。传统物理服务器集群面临资源利用率低、扩展性差、环境配置复杂等问题。例如，某头部券商统计显示，单次全市场股票回测需调用超过500个CPU核心，耗时长达6小时，资源浪费率高达40%。
（二）容器化技术的适配性突破
Kubernetes通过容器化封装（Docker）实现了计算环境标准化，解决依赖库版本冲突问题。2018年高盛技术报告中指出，其量化团队通过Kubernetes将
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银河期货-极目宏观系列报告：从近期政策重点看国内投资方向和交易要点.pdf
金融衍生品研究所专题研发报告
极目宏观系列报告2025年03月18日
从近期政策重点看国内投资方向和交易要点
研究员：王鹏
报告摘要
期货从业证号：
2025年《政府工作报告》围绕“稳增长、促改革、惠民生”的主线，重点部署
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量化技术分析系列之三：如何量化股价所隐含的风险.docx
请务必阅读正文之后的免责条款部分目录
请务必阅读正文之后的免责条款部分
基于微观结构打造A股风险度量指标 3
从微观结构分析价格隐含风险 3
构建各板块的风险指数 4
风险指数构成维度一：调整幅度 4
风险指数构成维度二：调整时间 6
风险指数构成维度三：换手率和关注度 8
三维度生成风险指数 8
风险指数应用于择时 10
宽基指数择时 10
行业板块择时配置 11
择时观点更新 12
风险提示 17
请务必阅读正文之后的免责条款部分基于微观结构打造A股风险度量指标
请务必阅读正文之后的免责条款部分
对于风险研究贯穿于金融学的始末，比较著名的模型有现代投资组合理论
（MPT,ModernPor
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量化技术分析系列之三：如何量化股价所隐含的风险.pdf
金金
[Table_Date]
融金融工程/2025.04.14
工
程如何量化股价所隐含的风险[Table_Authors]郑雅斌(分析师)
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量化漫谈系列之十四：DeepSeek部署与蒸馏模型推理评测.pptx
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简单对话与批量化调用3
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本地化部署方式对比8
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???ollama–vollamarundeepseek-r1:7b????10
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?pipinstallollama??12
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????llm.generate(prompts)?python-mvllm.entrypoints.openai.api_server--modeldeepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B?16
模型怎么选？——配置与性能对比
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银河期货-商品量化专题-一-：基于DeepSeek的期货智能投顾系统搭建.pdf
专题报告2025年3月7日
商品量化专题(一)：基于DeepSeek
的期货智能投顾系统搭建
分析师
⚫DeepSeek模型在期货市场分析中的强大潜力：DeepSeek模型谢怡伦
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Python量化回测框架关键模块设计.docx
Python量化回测框架关键模块设计
一、量化回测框架的总体架构设计
（一）模块化设计的基本原则
量化回测框架的核心在于模块化设计，通常包含数据管理、策略开发、事件驱动引擎、风险控制及绩效评估五大模块。根据《AlgorithmicTradingandQuantitativeStrategies》（2021）的研究，模块化设计能够提升代码复用率，降低系统耦合度。例如，Backtrader和Zipline等开源框架均采用分层架构，其中数据层与策略层的分离显著提升了开发效率。
（二）核心功能的技术实现路径
事件驱动机制是回测框架的技术核心。以Tick级回测为例，需通过时间序列模拟市场事件触发策略逻辑
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期货双均线策略代码实现和回测分析(5).pdf
双均线策略代码实现和回测分析
(期货)
原创与市场共舞期权掘⾦
2024-04-2822:27⼴东
均线的“前世今⽣”
均线，⼀个进⾏形态分析时总也绕不过去
的指标。
均线最早由美国投资专家Joseph
E.Granville(格兰威尔)于20世纪中期提出，
现在仍然⼴泛为⼈们使⽤，成为判断买卖
信号的⼀⼤重要指标。从统计⻆度来说，
均线就是历史价格的平均值，可以代表过
去N⽇股价的平均⾛势。
1962年7⽉，JosephE.Granville在他的书
中提出了著名的Granville⼋⼤买卖法则。
只利⽤股价和均线即可进⾏择时，⽅法简
单有效，⼀经提出，迅速受到市场追捧。
尤其是其中的⾦叉和
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【银河期货-2025研报】银河期货粕类日报.pdf
大宗商品研究所农产品研发报告
粕类日报2025年3月6日
【粕类日报】美豆企稳反弹粕类阶段性支撑
研究员：陈界正
粕类价格日报2025/3/6
期货从业证号：
期货现货基差
品种合约收盘价涨跌地区今日昨日涨跌
F304571901303420天津78076020
05289312东莞600610-10
豆粕
投资咨询证号：09299521张家港610630-20
日照690700-10
Z001545801235613南通-34-373
菜粕052464-13广东-14-7-7
09257018广西-34-17-17
联系方式：
月差
豆粕菜粕
chenjiezheng_qh@chinast