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量化学习 - 下

发表于2026-07-22|更新于2026-07-22
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鴻達
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目录
  1. 线性回归算法选股策略
    1. 回归现象
    2. 线性回归
    3. 线性回归的实现
    4. 应用于选股的逻辑
    5. 把斜率转成角度
    6. 思考:这个方法的缺陷与改进
  2. 欧奈尔 RPS 指标选股策略
    1. RPS 是什么?
    2. RPS 的选股逻辑
    3. RPS 指标的计算
    4. CANSLIM 系统
  3. 海龟择时策略
    1. N日突破择时策略
    2. 计算 N1 日最高价 / N2 日最低价
    3. 构建买卖信号
    4. 买卖信号区间可视化
    5. 思考:N 日突破的优缺点
    6. 选股 + 择时 = 完整策略
  4. 收益与风险维度度量策略
    1. 策略收益
    2. 基准收益
    3. 最大回撤
    4. 计算最大回撤
    5. 收益与风险图表集成
    6. 思考:回测能代表实际效果吗?
  5. 择时策略融入 ATR 风险管理
    1. 为什么要加止盈止损
    2. ATR 是什么
    3. 计算 ATR
    4. 止盈止损逻辑
    5. 思考:止损点怎么设?
  6. 择时策略融入 ATR 动态仓位管理
    1. ATR 资金管理的原理
    2. ATR 头寸管理的实现
    3. ATR 动态仓位调整
    4. ATR 动态止损价位
  7. 蒙特卡洛算法最优化策略参数
    1. 枚举法的思想
    2. 信号生成逻辑
    3. 枚举法的局限(引出蒙特卡洛)
  8. 基于凯利公式的仓位管理
    1. 什么是凯利公式
    2. 凯利公式的威力
  9. 量化回测中常见的陷阱
    1. 前视偏差(未来函数)
    2. 偷价
    3. 手续费
    4. 滑点
    5. 过度优化
  10. 创建属于自己的回测框架
    1. 回测流程
  11. 2026年主流量化数据源对比
    1. Yahoo Finance(yfinance)
    2. AkShare(akshare)
    3. Tushare
    4. Polygon
    5. Alpha Vantage
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