一、选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好
首先十年的日级别数据量的确不大,使用Python来说的话不应该出现memoryerror,应该是在编程方面需要再多留意,我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右,也是Python和Java共同合作完成的。
语言只是一个语言,兴许会有各种语法的不同,但是在谈语言的时候我们需要了解背后的工具箱和社区,以及它为什么处理一些事情比另外的一些语言要好。
本身Python初期用来做金融回测等是应该被放弃的,用来开发策略也应该是被放弃的,因为相比matlab的矩阵运算来做开发,实在是太方便了。
只不过后来Python推出了series、pandas等一系列的强悍library,pandas的语法基本在“无耻”地模仿matlab和R,而pandas的开发者正是美国大名鼎鼎的对冲AQR,因此使data crunching和对数据的一些操作大大便利,此外,又包装了海量的开源社区的数学和科学计算库,也能处理各种的machin learning等等的问题。
从科学计算的语言的发展来看,从最初的人们对浮点数计算的需求加入了fortran,再一路进行,让工具更加的让科学计算容易再容易(Python也封装了大量早期的数学家们用fortran写的数学计算基础库,这些经历了几十年的考验、加速等等):我们来看下python目前的科学技术栈:numpy: basic array manipulation - 基础的数组处理scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科学计算,包括信号处理和优化等matplotlib: visualization and plotting - 几行代码就可以做图形化显示了IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互动式编程环境,这是能将来替代掉matlab的一个必备,即在一行一行代码的输入、显示过程中学习、改进pandas: data manipulation - 最重要的矩阵运算等scikit-learn: machine learning - 机器学习但是随着以后的发展Python的开源属性就会体现的越来越强大,可以让更多的人享受到其便利和贡献进来,包括Quantopian也放出了zipline的python回测框架,只需要引入yahoo数据即可进行回测,并且Python的速度由于跟C的很好的结合可以达到非常快的速度,而且可以将来和其他系统很容易整合对接实盘交易接口。
由于欧美已经有很多的投行和对冲在往Python的技术栈靠拢,因此选择了Python即掌握了一门重要的工具,并且无需跟一家私有化公司进行捆绑。
当然,最后的最后,所有的python回测你都可以来Ricequant - Beta上完成,我们支持海量的市场、财务数据,还有不断加入的和大数据公司合作的舆情数据等等,同时策略回测完还可以做实时模拟交易,享受到实时数据的计算。
在云平台上已经支持了几乎所有的Python科学计算库,无需花时间安装、测试等等。

二、使用通达信登陆股票交易时,会显示上次登陆地址,分别于IP: MAC: HD:,请问这3个分别是什么地址?
是硬盘地址

三、股票中的VOLVME是什么意思
首先十年的日级别数据量的确不大,使用Python来说的话不应该出现memoryerror,应该是在编程方面需要再多留意,我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右,也是Python和Java共同合作完成的。
语言只是一个语言,兴许会有各种语法的不同,但是在谈语言的时候我们需要了解背后的工具箱和社区,以及它为什么处理一些事情比另外的一些语言要好。
本身Python初期用来做金融回测等是应该被放弃的,用来开发策略也应该是被放弃的,因为相比matlab的矩阵运算来做开发,实在是太方便了。
只不过后来Python推出了series、pandas等一系列的强悍library,pandas的语法基本在“无耻”地模仿matlab和R,而pandas的开发者正是美国大名鼎鼎的对冲AQR,因此使data crunching和对数据的一些操作大大便利,此外,又包装了海量的开源社区的数学和科学计算库,也能处理各种的machin learning等等的问题。
从科学计算的语言的发展来看,从最初的人们对浮点数计算的需求加入了fortran,再一路进行,让工具更加的让科学计算容易再容易(Python也封装了大量早期的数学家们用fortran写的数学计算基础库,这些经历了几十年的考验、加速等等):我们来看下python目前的科学技术栈:numpy: basic array manipulation - 基础的数组处理scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科学计算,包括信号处理和优化等matplotlib: visualization and plotting - 几行代码就可以做图形化显示了IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互动式编程环境,这是能将来替代掉matlab的一个必备,即在一行一行代码的输入、显示过程中学习、改进pandas: data manipulation - 最重要的矩阵运算等scikit-learn: machine learning - 机器学习但是随着以后的发展Python的开源属性就会体现的越来越强大,可以让更多的人享受到其便利和贡献进来,包括Quantopian也放出了zipline的python回测框架,只需要引入yahoo数据即可进行回测,并且Python的速度由于跟C的很好的结合可以达到非常快的速度,而且可以将来和其他系统很容易整合对接实盘交易接口。
由于欧美已经有很多的投行和对冲在往Python的技术栈靠拢,因此选择了Python即掌握了一门重要的工具,并且无需跟一家私有化公司进行捆绑。
当然,最后的最后,所有的python回测你都可以来Ricequant - Beta上完成,我们支持海量的市场、财务数据,还有不断加入的和大数据公司合作的舆情数据等等,同时策略回测完还可以做实时模拟交易,享受到实时数据的计算。
在云平台上已经支持了几乎所有的Python科学计算库,无需花时间安装、测试等等。

四、股票中的VOLVME是什么意思
1、VOLVME代表的是成交量。
在股票K线图中,下面的成交量的红蓝是根据收盘价格与开盘价格是上涨还是下跌走的。
上涨就是红色,下跌就是蓝色。
2、股票市场就是多、空双方互相博弈的市场,虽然主力可能会为达到某些目的,通过成交量来做文章,但是成交量也是真实反应了股票的交易情况,所以股票入门投资者需要对此指标有更深入的了解。

五、股票dmi是什么意思
DMI是通达信软件中的趋向指标:MTR:=SUM(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW)),N);
HD :=HIGH-REF(HIGH,1);
LD :=REF(LOW,1)-LOW;
DMP:=SUM(IF(HD>;
0&;
&;
HD>;
LD,HD,0),N);
DMM:=SUM(IF(LD>;
0&;
&;
LD>;
HD,LD,0),N);
PDI: DMP*100/MTR;
MDI: DMM*100/MTR;
ADX: MA(ABS(MDI-PDI)/(MDI+PDI)*100,M);
ADXR:(ADX+REF(ADX,M))/2;

六、股票前的SD是什么意思啊?
指的应该是ST。
ST,special treatment.ST股票表示该公司财务状况恶化(如净资产低于面值、连续几年亏损等),由证交所强制进行或上市公司自己申请,该股票交易进行特别处理(Special treatment)。
所以冠以“ST”。
*ST是指由证券交易所对存在股票终止上市风险的公司股票交易实行“警示存在终止上市风险的特别处理”,是在原有“特别处理”基础上增加的一种类别的特别处理,其主要措施为在其股票简称前冠以“*ST”字样,以区别于其他股票,在交易方面,被实施退市风险警示处理的股票.

七、sd股票是什么意思啊 ?
在股票名称前出现XR、DR、XD字母,这些字母是代表一定含义的,具体如下:根据上交所的有规定,某股票在除权日当天,在其证券名称前记上XR,表示该股已除权,证券代码前标上DR,表示除权除息,证券代码前标上XD,表示股票除息. ST股,就是由连续两年出现亏损的股票而受到特别处理的股票. G表示该股票已经股改过 S表示该股票没有股改过 ST表示该上市公司连续2年亏损 *ST表示该上市公司连续3年亏损 S*ST表示该上市公司连续3年亏损并且没有股改 XD表示意思是股票已除息,购买这样的股票后将不再享有派息的权利 XR表示意思是该股已除权,股票以后也没有分红。
DR表示意思是xd+xr意思就是没有派息,也没分红 两样都没了

参考文档
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