股票手续费设置以及滑点设置

BackTraderCN 2023-01-13 01:16:59

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基于python的开源量化交易投资平台方案.docx

内容概要：本文档汇总了多种经典的量化投资策略，涵盖股票与期货两大市场，包括趋势追踪（如双均线策略、海龟交易法）、套利策略（如跨品种套利、跨期套利、alpha对冲）、震荡交易（如网格交易）、选股方法（如多因子选股、集合竞价选股、行业轮动）以及高级技术应用（如机器学习、做市商交易、指数增强）。各策略均基于掘金量化平台实现，提供了完整的Python代码示例、回测参数设定及逻辑说明，重点展示了不同策略的核心思想、信号生成机制与仓位管理规则。适合人群：具备一定编程基础（熟悉Python），对量化交易感兴趣的初级至中级投资者或金融科技从业者，尤其是希望深入理解常见量化策略实现细节的学习者。使用场景及目标：① 学习各类主流量化策略的设计逻辑与实现代码；② 在掘金量化平台上复现实证研究，进行策略回测与性能评估；③ 基于已有模板拓展个性化策略，提升实战能力。阅读建议：建议结合掘金量化平台动手运行代码，在实践中理解策略细节。关注每种策略的参数设置、数据频率与交易标的差异，注意回测中的滑点、手续费等现实因素模拟，以提高策略的实用性与可靠性。双均线策略(期货) alpha对冲(股票+期货) 集合竞价选股(股票) 多因子选股(股票) 网格交易(期货) 指数增强(股票) 跨品种套利(期货) 跨期套利(期货) 日内回转交易(股票) 做市商交易(期货) 海龟交易法(期货) 行业轮动(股票) 机器学习(股票)

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