数据图示如下： 比如再2006-12-22根据选股模型选出6只股票，同时得到下周每天涨跌幅的数据： 计算规则：根据每只股票的下周日涨跌幅，算出每只股票下周的日资金曲线，同时等权买入，再将每日计算的资金曲线取平均，相当于最后将以上数据输出一个有5个数值的list。（一周有5个交易日） 量化框架中的代码： # 设置group，方便后面的代码编写 group = df

1 指数 000300 1139 +13.86% +2.63% -38.73% 30.8 .极限套牢中 19.7% 0.0 2 股票 600036 1367 +36.69% +6.45% -50.94% 27.23 .极限套牢中 30.01% 0.13 3 股票 601318 911 -8.86% -1.84% -57.66% 33.17 .极限套牢中 27.51% -0.16 4 基金

鉴于以上两点，我们在验证策略时，需要对多只甚至全部的股票同时进行回测。本文基于backtrader，编写了多股票同时回测程序。同样，本文旨在验证回测功能，策略依然选择简单的长短期均线金叉买入死叉卖出策略。核心代码位于策略类的init及next方法，先来看init方法：next方法中，循环遍历所有待测的股票，对每只股票，获取时间及股票名称，这样便于后续打印输出、日志留存或者调试

最近一直有网友在问股票回测是什么意思，目的是什么，今天来给大家解答一下。　　股票回测是什么意思　　股票回试是指在设定一些股票指数组合后，基于历史上已经发生的真实市场数据，从历史上的某一时间点开始，严格按照设定的组合进行选股，通过模拟真实金融市场交易的规则进行模型买入和模型卖出，从而获得某一时间段的利润率和最大回撤率等数据。　　这个过程就是一个股票回溯测试。　　回测指的是一种投资策略

channel 提供了一种通信机制， 定向 py, java 中的 消息队列 package main import "fmt" func main() { // 定义一个 channel 用来通信 他是引用类型 默认 nil var msg chan string // byte // slice, map , channel 使用 make 进行初始化 msg = make(chan

分析师：张青（执业证书编号：S0890516100001）分析师：余景辉（执业证书编号：S0890519120001） 大财富管理时代，私募基金凭借其灵活的策略设计与多样的收益来源，在居民端及机构端的资产配置中，仍占据重要地位。不过，私募基金数量众多，稂莠不齐，业绩分化严重，如何从量化视角对私募基金进行初步遴选，构建备选池，是私募基金投资实务中不可或缺的重要环节。本篇报告中

前言 引入量化回测可以帮助我们验证策略的有效性，这是一个非常有必要的环节。虽然回测和实盘会有一定的区别，但是只要我们充分注意到回测过程中可能出现的一些陷阱，大概率上回测阶段是可以反映出实盘效果的。 市面上也出现了很多相关的平台，比如米筐Ricequant，聚宽Joinquant，掘金Myquant，优矿Uqer，镭矿Raquant，果仁网，Factors, 宽帮Bigquant, 国泰安

Sharingan Sharingan，中文名：写轮眼，是漫画《火影忍者》中的一种瞳术，具有复制、幻术等能力，在幻术世界里，一切因素包括时间，地点，质量等，都由施术者掌控。 一、简介 Sharingan是一个基于golang的流量录制回放工具，录制线上真实请求流量进行回放测试，适合项目重构、回归测试等。 1.1、背景 随着微服务架构的兴起，服务之间的依赖关系变的越来越复杂，软件测试也面临新的挑战

本人8年C++开发经验，3年golang经验，总体感觉golang相较于c++有以下好处：1.开发效率更高，golang 语言级别提供丰富的数据结构，轻量级协程调用，丰富的标准库及第三方包，语法比c++也更简单2.调试方便，原生提供单元测试和压力测试3.以接近c/c++的执行效率，同样消耗很低的资源，cpu/ram...4.生态支持，k8s/docker/etcd,微服务/service

随着这几年量化交易在国内的快速发展，各种API接口、量化平台、量化交易框架匆匆推出，呈现出一片百花齐放，欣欣向荣的景象，但是由于目前国内还处于私募基金发展的初期，大部分平台也都匆匆上马，既有自己的特点也有不足之处。真正开展CTA 程序化交易，至少要搭建行情数据平台、研究平台和交易平台三大平台，还会涉及到平台之间的对接问题；从数据质量角度，选择准确的行情源，保证研究和交易的行情数据一致