现货量化+合约交易+合约跟单系统开发(案例开发)/策略详细/逻辑方案/项目源码

简介:  量化交易需要以大量的数据作为基础,通过对大量数据的分析,来做出理性的判断,预测未来价格的走势,量化交易从狭义上来说就是指程序化的交易,自动下单。从广义上来说,就是指系统性的交易,量化交易可以简单理解为机器人交易,用计算机算法来交易。

  量化交易需要以大量的数据作为基础,通过对大量数据的分析,来做出理性的判断,预测未来价格的走势,量化交易从狭义上来说就是指程序化的交易,自动下单。从广义上来说,就是指系统性的交易,量化交易可以简单理解为机器人交易,用计算机算法来交易。

  人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指计算机系统在完成类似人类智力所需的任务时所表现出来的能力。它是一种复杂的技术,通过将大量的数据输入到算法中进行学习,不断调整和改进自己的算法,从而不断优化其性能。

 #print(bi,ei,start_date,end_date)

  #buys,sells=check_days_money(ts_code,name,date,days=5)

  plt.figure(figsize=(30,18))

  plt.grid()

  if money_df is not None:

  buy_lg_vol=money_df['buy_lg_vol'].values[bi:ei]

  sell_lg_vol=money_df['sell_lg_vol'].values[bi:ei]

  buy_elg_vol=money_df['buy_elg_vol'].values[bi:ei]

  sell_elg_vol=money_df['sell_elg_vol'].values[bi:ei]

  buy_md_vol=money_df['buy_md_vol'].values[bi:ei]

  sell_md_vol=money_df['sell_md_vol'].values[bi:ei]

  buys=buy_lg_vol+buy_elg_vol

  sells=sell_lg_vol+sell_elg_vol

  changeBuys=buys*5

  days=5

  for k in range(days-1,len(buys)):

  temp=0

  for i in range(days):

  temp=temp+buys[k-i]

  changeBuys[k]=temp

  changeSells=buys*5

  for k in range(days-1,len(sells)):

  temp=0

  for i in range(days):

  temp=temp+sells[k-i]

  changeSells[k]=temp

  pers=(changeBuys)/(changeSells+1)

  percount=pers*ma5.mean()

  if len(pers)<=10:

  return

  plt.plot(x_array,ma5Mean_array,c='yellow')

  if len(x_array)==len(percount):

  plt.plot(x_array,percount,c='black')

  plt.plot(x_array,closes[begin_count:end_count],c='r')

  plt.plot(x_array,ma5[begin_count:end_count],c='g')

  plt.plot(x_array,ma10[begin_count:end_count],c='b')

  plt.plot(x_array,ma20[begin_count:end_count],c='y')

  xtick=np.arange(begin_count,end_count+1,10,dtype=np.int)

  plt.xticks(xtick)

  for index,pct in zip(index_array,pct_array):

  c=closes[int(index)]

  if pct<0:

  #plt.quiver(index,c,0,1,color='g',)

  plt.text(index,c,s='%.1f'%pct,alpha=0.5,backgroundcolor='g')

  else:

  #plt.quiver(index,c,0,1,color='r',)

  plt.text(index,c,s='%.1f'%pct,alpha=0.5,backgroundcolor='r')

  #plt.title('%s suc%d fail%d%.1f'%(ts_codes,suc,fail,earnings))

  #plt.plot(index_array,pct_array,'om')

  plt.savefig(writefilename,format='png')

  #plt.show()

  plt.close()

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