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股票AI操盘手:从学习、模拟到实盘,一站式平台。包含股票知识、策略实例、传统策略、机器学习、深度学习、强化学习、图网络、C++部署和聚宽实例代码等,可以方便学习、模拟及实盘交易

Primary LanguageJupyter NotebookApache License 2.0Apache-2.0

股票AI操盘手

ENGLISH VERSION

License Python-Version

文档 | 数据处理 | 在线投研平台样例

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愿景

  希望这是一个实用,可以快速部署,辅助股票实盘交易的工具,而不是一个仅限于学习和研究的平台。

  • 第一阶段:丰富完善各个功能模块
  • 第二阶段:用于部署和实盘使用
  • 第三阶段:封装成一个带界面的软件,对于不会代码的人,也可以便捷获取到智能推荐消息

🔥 新特性

  本仓库正在从零开始构建,欢迎关注,学习并了解所有的底层和细节,才会赢!!!

核心功能 & 目录结构

ai_quant_trade工具的目标意在提供一款集量化炒股知识、工具及实盘炒股为一体的 工具,如下特性将逐步完善并加入:

  • ai_wiki: 各类基础知识,该内容会再ai_wiki 同步维护 , 包括windows, linux, shell, vim, markdown,python, c++,机器学习数学基础, leetcode(c++, python),机器学习、 深度学习、强化学习、图神经网络,语音识别、NLP和图像识别等基础知识
  • docs: 本仓库使用说明文档
  • egs_aide: 辅助操盘工具
  • egs_data: 数据获取及存储,包括股票信息和消息信息,及数据库使用等
  • egs_local_strategies: 包含机器学习、深度学习、强化学习和图神经网络等的自动炒股模型, 利用NLP进行消息面分析等,主要用于本地模拟、分析及实盘
  • egs_online_platform:主要包含 聚宽平台 的 使用样例,通过该平台可以方便的进行回测、模拟盘及实盘交易 (后续也将加入 其它常见平台的实例)
  • quant_brain: 包含机器学习、深度学习、强化学习和图神经网络等的自动炒股模型 的核心算法库
  • tools: 辅助工具等
  • runtime:包含C++代码,用于模型的部署和实际使用,提供流式实时股票趋势预测 等服务

可在本地可构建一套独立的量化交易系统

回测框架

择时策略

trades_on_k_line

如何使用:

  1. 安装所需库
pip install requirements.txt
  1. 查看策略文件夹下文档并运行对应实例即可

  这里汇总了各种量化相关的平台、开源资源和知识。这里是一个丰富的知识仓库和导航地图。
  这里将汇总包括量化投资,windows, linux, shell, vim, markdown,python, c++,机器学习数学基础, leetcode(c++, python),机器学习、 深度学习、强化学习、图神经网络,语音识别、NLP和图像识别等基础知识

  国内量化平台,如聚宽、优矿、米筐、果仁和BigQuant等,如果感兴趣,也可以自行尝试。

  投研平台是为量化爱好者(宽客)量身打造的云平台,提供免费股票数据获取、精准的回测功能、 高速实盘交易接口、易用的API文档、由易入难的策略库,便于快速实现和验证策略。( 注:如下策略仅在所述回测段有效,没有进行详细的调优和全周期验证。另外,没有策略能保证全周期有效的, 如果实盘使用如下策略,请慎重使用)

欢迎在聚宽平台关注我:量客攻城狮

  1. 股票量化策略
策略 收益 最大回撤
机器学习-动态因子选择策略 12.3% 38.93%
小市值+多均线量化炒股 58.4% 46.61%
龙虎榜-看长做短 41.82% 26.89%
强势股+趋势线判断+止损止盈 10.09% 21.449%
  1. 股票分析研究

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常见问题

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引用

@misc{ai_quant_trade,
  author={Charlie Lee},
  title={ai_quant_trade},
  year={2022},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade}},
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