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SuperMind-量化投资交易平台



一段话总结

同花顺旗下的SuperMind量化投资交易平台,包含量化社区、量化投研平台、金融大数据平台、智能交易量化版等模块。量化投研平台支持策略回测、提供研究环境和本地SDK;金融大数据平台涵盖多种金融产品数据;智能交易量化版打通量化投研到实盘交易闭环。此外,还为资管机构、券商、高校提供定制化解决方案,已与500+合作伙伴开展业务合作

思维导图

## **平台模块**
- 量化社区:专注量化金融、数据科学,供用户交流策略和技术
- 量化投研平台:助力策略研发验证,含回测、研究环境、本地SDK
- 金融大数据平台:覆盖多市场金融产品,提供多维数据和报告
- 智能交易量化版:打通量化投...

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股票筛选器-功能概述


TradingView股票筛选器(Screener)是一款功能强大的金融工具,主要用于从全球市场中快速筛选符合特定条件的股票。以下是其核心功能总结:

你提供的链接是一个股票筛选器页面,标题为“股票筛选器:搜索和过滤股票”。以下是对该页面内容的分析:

页面功能

  • 股票筛选器:提供了一个表格形式的股票筛选工具,用户可以通过设置不同的筛选条件来查找符合特定要求的股票。
  • 筛选条件:表格的列标题显示了可筛选的字段,包括:
  • 商品代码:股票代码。
  • 价格:股票的当前价格。
  • 更改 %:股票价格的涨跌幅。
  • 成交量:股票的交易量。
  • 相对交易量:与平均交易量的相对值。
  • 市值:公司的市值。
  • P/E(市盈率):股票...

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Qlib-量化投资平台-量化框架-09002


这个仓库是Microsoft开源的Qlib,它是一个面向人工智能的量化投资平台,旨在利用人工智能技术挖掘量化投资的潜力、助力研究并创造价值,支持从想法探索到实际生产的全流程。下面从几个方面详细介绍这个仓库:

核心特性

  • 多范式机器学习支持:支持多种机器学习建模范式,包括监督学习、市场动态建模和强化学习。
  • 全流程覆盖:涵盖了数据处理、模型训练、回测等完整的机器学习流程,以及量化投资的全链条,包括因子挖掘、风险建模、投资组合优化和订单执行。
  • 持续更新的SOTA研究成果:不断有不同范式的最新量化研究成果和论文在Qlib中发布,以共同解决量化投资中的关键挑战。

近期发布的重要特性

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特性

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2025-03-ONE-Tasks-目标与计划


月目标

  • 数据采集引擎架构设计
  • 多维度/多模态自动化数据管道/高并发/高性能
  • 免费接口/数据源聚合层设计

2025-03-03--09 架构设计/V1

2025-03-05

  • 数据源网站-功能编码-录入功能
  • 单数据接口调通-Yahoo yfinance 接口 tushare akshare
  • 预测页面能有数据

2025-03-04

  • 单数据接口调通-Yahoo yfinance 接口 tushare akshare
  • 预测页面能有数据

2025-03-03

  • 采集架构设计
  • 单数据接口调通
  • 预测页面能有数据

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多数据源聚合架构-数据架构-ONE


构建一个聚合多个金融开源数据源的架构方案,关键是如何有效地从多个数据源获取数据、进行处理和存储,同时保证数据的准确性、实时性和可扩展性。以下是一个高层次的架构方案,您可以根据需求进行调整:

1. 数据源集成层

集成多个金融数据源可以通过以下几种方式: - API集成:许多开源或免费金融数据源提供API访问,比如Yahoo Finance、Alpha Vantage、Quandl、IEX Cloud等。通过API调用实时或历史数据。 - Web Scraping:对于没有开放API的数据源,可以使用爬虫工具抓取数据(如BeautifulSoup、Selenium)。 - 文件导入:一些数据...

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数据源层-数据架构-ONE


如果你关注中国A股的数据获取,这里有一些适合获取A股数据的开源项目和API:

1. TuShare

  • 官网: TuShare
  • GitHub: tushare GitHub
  • TuShare 是一个非常流行的中国股票数据接口,提供免费的A股历史数据、实时数据、财务数据、财经新闻等。你可以通过TuShare获取包括日线、周线、月线等不同周期的数据。对于一些高级功能,TuShare也提供了收费服务。

使用示例: python import tushare as ts ts.set_token('your_token') # 设置你的API Token pro = ts...

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多因子选股策略


多因子选股策略是量化投资中的经典方法,通过结合多个影响股票收益的因子(特征指标)来构建投资组合。其核心思想是:股票的收益率可以被一系列因子共同解释,通过筛选在这些因子上表现优异的股票,有望获得超额收益。以下是多因子选股策略的详细解析:


一、常见因子类型

多因子策略的关键在于因子的选择和组合,常见因子类别包括: 1. 价值因子
- 衡量股票估值水平,如:
- 市盈率(PE)、市净率(PB)
- 股息率(Dividend Yield)
- 企业价值倍数(EV/EBITDA) - 逻辑:低估值股票长期可能均值回归。

  1. 成长因子
  2. 衡量公司未来增长潜...

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pybroker-机器学习进行算法交易的 Python 框架-量化框架-09001


这个仓库是关于 pybroker 的项目,pybroker 是一个用于使用机器学习进行算法交易的 Python 框架。以下是关于这个仓库的详细介绍:

1. 项目概述

pybroker 旨在帮助用户开发算法交易策略,尤其专注于使用机器学习的策略。借助该框架,用户可以轻松创建和微调交易规则、构建强大的模型,并深入了解策略的性能。

2. 主要特性

  • 快速回测引擎:基于 NumPy 构建,并通过 Numba 加速,能高效进行回测。
  • 多工具交易规则与模型:可以轻松地在多个金融工具上创建和执行交易规则及模型。
  • 数据获取:可从多种数据源获取历史数据,如 AlpacaYahoo FinanceAKS...

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