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Python	–	#716of 840	#819of 1207

索引

内容	位置
阿布量化系统源代码	abupy目录
阿布量化使用教程	abupy_lecture目录
阿布量化非编程界面操作	abupy_ui目录
《量化交易之路》示例代码	ipython／python目录
《机器学习之路》示例代码	https://github.com/maxmon/abu_ml

🏆 览器访问网址: https://www.abuquant.com

特点

使用多种机器学习技术智能优化策略
在实盘中指导策略进行交易，提高策略的实盘效果，战胜市场

支持的投资市场:

美股，A股，港股
期货，期权
比特币，莱特币

工程设计目标：

分离基础策略和策略优化监督模块
提高灵活度和适配性
量化系统

阿布量化综合AI大数据系统, K线形态系统, 缠论，波浪理论，谐波理论，突破，整理形态分析（头肩形态，三头，三角，旗形，楔形，矩形），经典指标系统, 走势趋势分析系统, 时间序列维度系统, 统计概率系统, 传统均线系统对投资品种进行深度量化分析, 彻底跨越用户复杂的代码量化阶段, 更适合普通人群使用, 迈向量化2.0时代.

基于道氏理论的一维特征
- 🌊 艾略特波浪理论
  - 驱动浪,调整浪,上升浪,下跌浪,5浪理论,循环浪,9浪结构,锯齿型调整浪,规则平台型调整浪,顺势平台型调整浪,扩散平台型调整浪,双锯齿,双平台
- 💸 缠论
  - 缠论一买缠论二买缠论三买缠论一卖缠论二卖缠论三卖
- 📡 谐波理论
  - 谐波蝴蝶，谐波螃蟹，谐波蝙蝠，谐波伽利，谐波鲨鱼，谐波赛福
- 💹 形态模型
  - 旗形，楔型，三重底，三重顶，头肩底，头肩顶，对称三角形，上升三角形，下降三角形，扩散三角形，矩形，双重底，双重顶
- 🎯 趋势线阻力与支撑
  - 上升趋势向下破位风险，下降趋势向上突破机会，下降趋势临近强阻力回调，上升趋势临近强支撑反弹
- 🎢 均线信号
  - 葛兰威尔八大买卖法则, 葛兰威尔一二三四买，葛兰威尔五六七八卖，高山滑雪，战机起航，烘云托月，乌云密布，金山谷，银山谷，蛟龙出海，断头铡刀，金蜘蛛，毒蜘蛛，旱地拔葱，绝命跳，鱼跃龙门
- 🅚 K线信号
  - 多方尖兵，空方尖兵，塔形底 | 圆底，塔形顶 | 圆顶，上升三部曲（升势三鸦），下降三部曲（降势三鹤），高档五阴线，低档五阳线，冉冉上升|稳步上涨，绵绵阴跌|下跌不止，徐缓上升，徐缓下降，向下加速度线，向上加速度线，下探上涨，上探下跌，上升抵抗，下跌抵抗，多方炮，空方炮，上涨两颗星|上涨三颗星，下跌两颗星｜下跌三颗星，跳空下跌三颗星，跳空上涨三颗星，上升覆盖线，下降覆盖线，早晨之星（黎明之星），黄昏之星（夜星），上涨Pinbar组合，下跌Pinbar组合，降势受阻，升势受阻，降势停顿，升势停顿，两黑夹一红，两红夹一黑，上涨镊子线（U形磁铁），下跌镊子线（n形磁铁），红三兵，三只乌鸦，三空阴线，三空阳线，双飞乌鸦(树上二鸦)，倾盆大雨，旭日东升，淡友反攻，好友反攻，射击之星形态，墓碑十字线（墓碑线），下跌螺旋桨，上涨螺旋桨，顶部尽头线（下山虎），底部尽头线（上山虎），双针探底，吊颈线（上吊线），乌云盖顶，曙光初现形态，上涨身怀六甲，下跌身怀六甲，上涨孕十字星，下跌孕十字星，上涨孤独十字星，下跌孤独十字星，阴包阳形态，阳包阴形态，低位并排阳线，高位并排阳线，中流砥柱，单针探底（定海神针），锤头线（锤子线），看跌(高位倒锤头)流星线，看涨(低位)倒锤头线，仙人指路，下降插入线（坠落线）
- 💢 跳空缺口
  - 高开跳空缺口，低开跳空缺口，普通缺口，突破缺口，中继缺口，竭尽缺口
- 🈯️ 指标信号
  - MACD，KDJ，BOLL，RSI，ATR，ADX，CCI，Williams R，指标背离信号，指标波动信号，指标通道强弱信号，指标趋势突破信号
量化模型

上述系统中结合上百种子量化模型, 如: 金融时间序列损耗模型, 深度形态质量评估模型, 多空形态组合评定模型, 多头形态止损策略模型, 空头形态回补策略模型, 大数据K线形态历史组合拟合模型, 交易持仓心态模型, 多巴胺量化模型, 惯性残存阻力支撑模型, 多空互换报复概率模型, 强弱对抗模型, 趋势角度变化率模型, 联动分析模型, 时间序列的过激反应模型, 迟钝报复反应模型, 趋势启动速度模型, 配对对冲模型等.

AI量化

阿布量化针对AI人工智能从底层开发算法, 构建适合量化体系的人工智能AI系统, 训练了数个从不同角度识别量化特征的评分模型，整体上分为三个系别：物理模型组、多巴胺生物模型组、量化形态模型组。不同系别模型群从不同角度(主要物理交易实体分析、人群心理、图表等三个方向)评估走势，系别的模型群是由若干个独有的识别算法和参数遗传淘汰，组成族群，加权投票评分.

量化策略

阿布量化结合了传统基于代码策的量化系统, 对未来择时信号发出时机的预判, 系统基于数百种简单种子交易策略，衍生出更多的量化交易策略新策略在这些种子基础上不断自我学习、自我成长，不断分裂，适者生存，淘汰选择机制下繁衍，目前应用的量化买入卖出信号策略共计18496种。

安装

部署

推荐使用Anaconda部署Python环境，详见量化环境部署

测试

import abupy

使用文档

1：择时策略的开发

第一节界面操作教程视频播放地址

择时策略决定什么时候买入投资品，回测告诉我们这种策略在历史数据中的模拟收益如何。

买入择时因子的编写
分解模式一步一步对策略进行回测
卖出择时因子的实现

在对的时间，遇见对的人(股票)，是一种幸福

在对的时间，遇见错的人(股票)，是一种悲伤

在错的时间，遇见对的人(股票)，是一声叹息

在错的时间，遇见错的人(股票)，是一种无奈

type	date	symbol	commission
buy	20150423	usTSLA	8.22
buy	20150428	usTSLA	7.53
sell	20150622	usTSLA	8.22
buy	20150624	usTSLA	7.53
sell	20150706	usTSLA	7.53
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buy	20151230	usTSLA	7.22
sell	20160105	usTSLA	7.22
buy	20160315	usTSLA	5.57
sell	20160429	usTSLA	5.57

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特点

支持的投资市场:

工程设计目标：

安装

部署

测试

使用文档

1：择时策略的开发

2: 择时策略的优化

3: 滑点策略与交易手续费

4: 多支股票择时回测与仓位管理

5: 选股策略的开发

6: 回测结果的度量

7: 寻找策略最优参数和评分

8: A股市场的回测

9: 港股市场的回测

10: 比特币, 莱特币的回测

11: 期货市场的回测

12: 机器学习与比特币示例

13: 量化技术分析应用

14: 量化相关性分析应用

15: 量化交易和搜索引擎

19: 数据源

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