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2025 iThome 鐵人賽
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金融量化交易 系列

討論算法交易,從交易基礎、Python工具與資料處理,從市場概念、API資料擷取、網路爬蟲到交易策略,包含趨勢跟隨、統計套利、高頻交易。從策略回測、績效評估、到滾動式優化。

參賽天數 24 天 | 共 24 篇文章 | 2 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 21

21. 回測工具的類型

廣義上,有兩種形式的回測系統被用來測試交易假設:研究型回測器 (research back testers) 和事件驅動回測器 (event-driven ba...

2025-09-06 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 22

22. 使用Backtrader進行回測

回測是開發有效交易系統的關鍵組成部分。它是透過歷史數據,使用給定策略定義的規則,來重建過去可能發生的交易。Backtrader 函式庫提供了在 Python 中...

2025-09-07 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 23

23. 理解交易中績效與風險

在交易中,評估策略的有效性和風險至關重要。績效指標有助於評估策略的獲利能力和一致性,而風險指標則提供了對其潛在脆弱性的洞察。讓我們深入探討這兩類中的一些關鍵指標...

2025-09-08 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 24

24. 指標計算的函式庫

Python 提供了幾個函式庫來計算交易策略的績效和風險指標。以下是一些著名的函式庫: pyfoliopyfolio 是由 Quantopian Inc....

2025-09-09 ‧ 由 HO-HSUN 分享