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未来函数
未来函数 未来函数即指策略利用了历史当时无法得到的信息，造成回测结果极大失真。 未来函数排查方法一般是人工查看，重点看一切跟时间有关的地方，尤其注意各个API关于时间的默认处理方法。 当然有时未来函数隐藏的很隐蔽，而更好但稍花时间的方法是用策略建立模拟交易，一般让模拟交易运行几天，多数未来函数问题都
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2023-12-12

k线图
k线图 "K线图" 是一种用于显示金融市场价格走势的图表，它是技术分析中常用的工具之一。K线图最初起源于日本，因此有时也称为 "日本蜡烛图"。K线图提供了有关一定时间内资产开盘价、收盘价、最高价和最低价的信息。 K线图的每一个单元被称为一个 "K线"，它包含以下几个关键价格点： 开盘价（Open）：
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2023-12-12

期货交易时间
期货交易时间 夜盘：21:00～23:00 白盘：每周一至周五9:00～10:15，10:30～11:30，13:30～15:00
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2023-12-12

T+0（日内交易）
T+0（日内交易） "T0" 通常指的是交易的当日结算。 其中 "T" 代表交易日，而数字表示结算的时间。在这种情况下，"T0" 表示当日交易、当日结算。 具体来说，T0 交易意味着投资者在当天进行买卖交易，而交易的清算和结算也发生在同一天。这与传统的股票交易中常见的 "T+1" 或 "T+2" 结
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2023-12-12

什么是期货的主力合约
什么是期货的主力合约 期货的主力合约是在期货市场上交易量最大、流动性最高的合约。期货市场上通常存在多个交割月份的合约，而主力合约就是在某一时期内最活跃的合约，是市场参与者最广泛交易的合约。 主力合约通常有以下特征： 交易量大： 主力合约的交易量较大，代表市场上参与者对该合约的关注度高，流动性强。 <
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2023-12-12

初识量化交易
量化交易 什么是量化交易 量化交易是一种利用计算机程序和算法来执行交易策略的交易方法。它依赖于系统化的模型和数学计算，以识别并执行交易机会。与传统的人工交易方法相比，量化交易更注重自动化和系统性。 关键特点 算法驱动： 量化交易依赖于预先定义的算法，这些算法是基于数学模型和统计学原理构建的。这些算法
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2023-12-11

LSTM原理介绍
LSTM原理介绍 什么是RNN RNN，顾名思义，是包含循环的神经网络。它与传统神经网络模型最大不同之处是加入了对时序数据的处理。以股票多因子为例，传统神经网络在某一时间截面的输入因子数据，输出下期超额收益预测；而RNN是将某支股票的长期因子数据作为时间序列，取过去一段时间内的数据作为输入值。资本市
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2023-11-16

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）和GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）区别
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）和GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）区别 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）和GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）都是基
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2023-10-20

决策树和随机森林的区别
决策树和随机森林的区别 决策树和随机森林是两种常见的机器学习模型，它们在构建和预测方式上有显著的不同。以下是它们的主要区别： 模型结构： 决策树：是一个单独的树结构，它通过一系列的问题（通常是关于特征的阈值测试）来对数据进行分类或回归预测。 随机森林
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2023-10-20

梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）
GBDT算法 梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树来进行预测，并将这些决策树的结果累加起来形成最终的预测输出。GBDT在处理回归和分类问题上表现出色，尤其在数据集较大、特征较多的情况下。 GBDT的核心思想
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2023-10-20
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