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线性回归模型在股票量化策略中的应用：本文介绍了基于线性代数的回归分析在股市预测中的使用方法。通过建立以财务指标或价格数据为自变量、股票价格为因变量的线性模型，可实现对股价走势的预测。文章详细阐述了建模步骤，包括训练/预测数据划分、PCA降维处理共线性问题等关键环节，并提供了Spl代码实现。实际测试表明，单纯依赖线性回归模型预测效果有限，建议结合其他指标综合判断。文中强调数学建模时需注意共线性问题，
摘要：本文介绍了KNN算法在量化交易中的应用，通过计算历史交易日特征与当日的相似度来预测股票涨跌。具体步骤包括：选择最高价差和收盘开盘价差作为特征，计算欧式距离，选取最近邻的m个交易日进行众数预测。文章提供了SPL实现代码，包括特征计算、距离运算和交易信号生成，并指出回测结果显示该策略效果有限。通过这个简单案例展示了机器学习在量化投资中的基本应用方法。
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本文介绍了一种趋势交易策略，通过识别股价波峰波谷特征进行买卖决策。策略定义了波谷（低于前后M天的股价）和波峰（高于前后M天的股价）两个关键指标。买入条件为：最近波谷低于N天股价的5分位值，且当日股价超过波峰前股价。卖出条件为：股价跌破最近波谷或收益率超过50%。文中给出了指标函数的实现逻辑（返回1/-1/0分别表示买入/卖出/观望信号），并提供了策略回测框架，包括数据加载、信号生成、买卖执行及止盈
本文介绍了海龟交易策略中的唐奇安通道指标应用。该策略通过计算过去N天（通常20天）的最高价和最低价，形成上下轨道线。当价格突破上轨时产生买入信号（1），跌破下轨时产生卖出信号（-1）。文章详细说明了指标计算方法和交易规则：空仓时出现买入信号则以收盘价买入1手，持仓时出现卖出信号则以收盘价清仓。最后给出了基于此策略的回测代码实现流程，包括数据加载、指标计算和交易信号执行等关键步骤。该策略利用价格通道
本文介绍了量化交易中的两种仓位管理方法：固定金额法和固定比例法。固定金额法采用每次投入固定金额进行交易，操作简单但灵活性不足；固定比例法则按账户资金的固定比例投入，能随账户价值自动调整仓位。文章以MACD背离策略为例，详细展示了两种方法的代码实现过程，包括数据读取、买卖信号处理和收益统计等关键步骤。此外，还介绍了如何将策略信号导出为CSV文件，便于实际交易中参考使用。这些方法帮助交易者在不同市场环
本文介绍了基本面选股方法，重点分析了company.btx数据文件中的财务指标含义和使用方法。主要内容包括：1) 详细解读了公司基本面数据的字段结构，如净资产收益率、销售毛利率、资产负债率等核心财务指标；2) 提供了读取基本面数据的SPL脚本实现方法；3) 演示了基于财务指标（如毛利率≥30%、净利率≥15%、ROE≥20%、资产负债率<50%）的选股策略构建过程；4) 说明了如何将基本面数
本文介绍了如何获取指数数据（如日线行情）、编写脚本进行策略与指数的收益对比（如动态图表分析），并详细讲解了“相对市场波动率”等需结合指数数据计算的指标实现方法。通过函数EXT将指数数据拼接至股票K线，为量化分析提供基础。最后以沪深300为例，演示了250日波动率指标的计算流程。
本文详细阐述了MACD的计算方法（含EMA平滑系数公式）及指标函数封装，并展示了基于SPL语言的策略实现流程，包括数据加载、指标计算、买卖条件判断及多股票回测框架。此外，还介绍了平仓函数（SellAll/SellEach）用于止盈止损，支持按涨幅阈值或持有天数自动卖出。通过整合DVGMACD函数，策略开发效率显著提升，适用于中长期趋势投资。
本文介绍了股票量化交易中的均价策略及其实现方法。均价策略通过比较短期和长期移动平均线(MA)来判断买卖时机，当5日MA上穿10日MA时买入，下穿时卖出。文章详细讲解了MA的计算方法，即连续若干天收盘价的算术平均，并演示了如何将策略转化为代码实现，包括数据读取、指标计算、买卖信号判断等步骤。
