multicharts均線策略
2021年8月29日 — Multicharts 雙均線策略示範教學說明華南期貨股份有限公司期貨商許可證照字號:107年金管期總字第002號、104年金管期分字第003號台北總公司:台北市民生 . ,在Multicharts中內建的均線指標寫法比較複雜如下，紅色文字為說明: . 所以均線可以作為中長期支撐跟壓力的觀察指標，所以我們可以利用這個指標來撰寫策略，首先開啟 . ,【MultiCharts】2行程式碼完成均線交叉策略. 寫程式交易語法/腳本，其實就是把交易邏輯轉化為程式語言的過程，簡單講就是先把邏輯定義出來，然後用適當的語法表達 . ,多數人提到MultiCharts會直接想到它自動程式交易功能，其實透過MultiCharts自寫 . 再舉一個例子，「成本線」是均線的進化版，成本線把成交量考慮進來，比均線更能 . ,策略績效僅供參考，過去績效不代表未來獲利保證。] 交易的初學者，許多人都從均線開始，當初我也是這樣開始學習， 曾經買過1本書[期權首傑]，有教過一套倚天劍、屠龍刀 . ,當收盤價大於20均時買進，當收盤價小於20均出場，先不考慮放空，放到Multicharts回測，你會發現用月線去交易的話，績效沒有想像中那麼好，2014年之前的績效還可以接受，但 . ,2021年4月16日 — 均線是最多人使用的指標；常有主觀交易者表示:我要寫均線向上+… . 要更良好的使用均線，建議再多幾條，可以增加策略的穩定性；不過期貨交易的核心 . ,2020年10月19日 — 相信很多人都會用到均線，均線是程式交易策略中最基本的一個交易策略！ . 先不考慮放空，放到Multicharts回測，你會發現用月線去交易的話，績效沒有 . ,(完整教學網點我) 點我，看更多程式交易教學→https://www.pfcf.com.tw/eventweb/multicharts/ 在正式進入PowerLanguage教學前，本篇「新手的程式三部曲：用『兩行程式 .
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2021年8月29日 — Multicharts 雙均線策略示範教學說明華南期貨股份有限公司期貨商許可證照字號:107年金管期總字第002號、104年金管期分字第003號台北總公司:台北市民生 .
[原创] 股票均线策略
首先调整一下界面参数
其它细节
因为这次策略用到了2根均线指标，我们需要在K线图表上把均线画出来，所以对画图部分的代码做了小小的调整。
对于策略状态栏显示的信息也需要略微调整，显示当前策略的均线指标、当前价格等数据。
最近FMZ平台支持了股票回测，所以我们也要针对回测系统做一些兼容，策略中一些用到 IsVirtual() 函数的地方就是为了回测系统做的兼容。
python股票量化交易（1）---K线图、均线与成交量绘制
作者：悠悠做神仙：恒生LIGHT云社区 上一篇文章 量化交易入门系列1：编程语言与数据源，介绍了关于量化交易的基本概念，以及要做量化交易的编程语言选择，和量化交易的一些数据源获取工.
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Python量化交易学习笔记（5）——第一个策略回测程序v3
在v1和v2部分，以及搭建好了回测的基础框架，v3则是在程序中加载真实的股票数据。程序v3-添加价格数据（Data Feed）:from_future_import(absolute_import,division,print_function,unicode_literals)import datetime.
Author Archives: 發財橘子
上一篇舉了一個例子，來說明過往的程式交易作法是把我們的操作邏 輯寫成腳本，把決策過程清楚的定義後，拿歷史資料來回測看其勝率，再來決定這個策略要不要用？ 要用到什麼商品？ 在什麼情況下進場？ 出場？，所有的決策邏輯，用and，or，not，xor來判斷，一般我們稱為rule base的決策方式。今天我想舉實際的例子，透過XS把我覺得會影響股價的因素列出來，準備足夠的樣本，然後用Python的AI模組，試著看看透過多層感知器這樣的模型，能不能達到預測未來多空方向的效果。
- 昨天跟大家介紹的股性相關數據，超過20天平均水準一定的比例就記為1，不然就記為0
- K棒本身開高低收的相對位置
- 幾個常用技術分析數據的值
import numpy as np
import pandas as 2行程式碼完成均線交叉策略 pd
# 讀入CSV資料
df = pd.read_csv(‘f303.csv’) 2行程式碼完成均線交叉策略 2行程式碼完成均線交叉策略
df.head()
# 取所需的欄位資料
cols_2d = df‘v1′,’v2′,’v3′,’v4′,’v5′,’v6′,’v7′,’v8′,’v9′,’v10′,’v11’,
‘v12′,’v13′,’v14′,’v15′,’v16′,’v17′,’v18′,’v19′,’v20′,’v21’,
‘v22’, ‘v23’, ‘v24’, ‘v25’, ‘v26’, ‘v27’, ‘v28’, ‘v29′,’v30′,’yy’
cols_2d.head()
# 取 feature, X
X = cols_2d‘v1’, ‘v2’, ‘v3’, ‘v4’, ‘v5’, ‘v6’, ‘v7’, ‘v8’, ‘v9’, ‘v10’, ‘v11’,
‘v12’, ‘v13’, ‘v14’, ‘v15’, ‘v16’, ‘v17′,’v18′,’v19′,’v20′,’v21′,’v22′,’v23′,’v24′,’v25’,
‘v26’, ‘v27’, ‘v28’, ‘v29′,’v30’
X.head()
# 取 label, y
y = cols_2d[‘yy’]
y.head()
# 分訓練與測試資料
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train_o, X_test_o, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3) # 80%訓練, 20%測試
# 確認分後的筆數
print(‘total:’, len(cols_2d), ‘train X:’, len(X_train_o), ‘test X:’, len(X_test_o), ‘train y:’, 2行程式碼完成均線交叉策略 len(y_train), ‘test y:’, len(y_test))
# 將 X 所有欄位進行正規化，將原數字壓到 0~1之間的數字
from sklearn import preprocessing
minmax_scale = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range = (0, 1))
X_train = minmax_scale.fit_transform(X_train_o)
X_test = minmax_scale.fit_transform(X_test_o)
X_train[:10]
X_test[:10]
# 建立 MLP(多重感知器)模型
from keras.models import Sequential
from keras.2行程式碼完成均線交叉策略 layers import Dense, Dropout
model.add(Dense(units = 120, input_dim = 30, kernel_initializer = ‘uniform’, activation = ‘relu’))
model.add(2行程式碼完成均線交叉策略 Dense(units = 100, kernel_initializer = ‘uniform’, activation = ‘relu’))
#model.add(Dropout(0.35))
model.add(Dense(units = 80, kernel_initializer = ‘uniform’, activation = ‘relu’))
#model.add(Dropout(0.35))
model.2行程式碼完成均線交叉策略 add(Dense(units = 70, kernel_initializer = ‘uniform’, activation = ‘relu’))
#model.add(Dropout(0.35))
model.add(Dense(units = 1, kernel_initializer = ‘uniform’, 2行程式碼完成均線交叉策略 activation = ‘sigmoid’))
model.compile(loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam’, metrics = [‘accuracy’])
train_history = model.fit(x = X_train, y = y_train, validation_split = 0.1, epochs = 30, batch_size = 30, verbose = 2)