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鐵人賽 Software Development DAY 4

技術 Day 04:均線到底在均什麼?MA 與 SMA 的向量化實作與三個常見算錯的地方

資料有了,接下來要從裡面算出東西 昨天 Day 03 把回補管線寫好了:BackfillCandlesApplication 會決定哪段走 data.binan...

鐵人賽 Software Development DAY 3

技術 Day 03:想抓一年份的行情資料,卻被 API 限流擋下來?別用 API,先把官方資料包整包載下來

一個月不夠用,要的是三年 昨天我們手上多了一張 DataFrame:BTC/USDT 現貨的日線,一個月,存成 parquet,還畫了第一張 K 線圖。那份資料...

鐵人賽 Software Development DAY 2

技術 Day 02:打開行情圖只看到一堆紅綠棒子?先把 K 線(OHLCV)拆成熟悉的資料結構

一根 K 線就是一段時間內所有成交的 summary statistics,五個數字而已。這篇把 OHLCV 拆開看:五個欄位各自回答什麼問題、時間框架怎麼選、...

鐵人賽 Software Development DAY 1

技術 Day 01:會寫程式、但完全不懂交易,量化交易該從哪裡開始

量化交易去掉術語之後,剩下的骨架就是一條後端資料 pipeline。這篇講清楚工程師進場的三個切入點與三個常犯的錯,攤開加密貨幣的資料來源版圖與選型理由,最後把...

鐵人賽 Software Development DAY 1

技術 Day 00:AI 元年,我卻挑了一個自己完全不懂又沒 AI 的題目:量化交易

正式開賽前的一篇閒話家常。我猜今年應該會比去年更加嚴重,大概會滿大街的 AI 主題,所以我決定反方向走:以一個零交易基礎的工程師,用 30 天邊學邊做,寫一套量...

鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 28

技術 Day27:交易策略的部署、實時交易與監控

在本課中,我們將學習如何將交易策略部署到實時環境,使用交易API與券商接口進行下單。同時,我們將討論如何實時監控交易策略的性能,以及如何定期評估並調整策略,以確...

鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 2

技術 Day1:量化投資介紹與目標設定

1. 量化投資的基本概念量化投資是一種利用數據驅動的投資方法,它使用數據分析和數學模型來自動化決策過程。相較於傳統投資者的主觀判斷,量化投資依賴於歷史數據、算法...

鐵人賽 AI & Data DAY 29
量化交易30天 系列 第 29

技術 量化交易30天 Day29 - 整理量化交易相關學習資源

量化交易30天本系列文章是紀錄一位量化交易新手的學習過程,除了基礎的Python語法不說明,其他金融相關的東西都會一步步地說明,希望讓更多想學習量化交易但是沒...