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czsc - 缠中说禅技术分析工具

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API文档 | 项目文档 | 投研数据共享 | 信号函数编写规范

源于缠中说缠博客,原始博客中的内容不太完整,且没有评论,以下是网友整理的原文备份

最近在考虑使用 vue + rust + tauri 为 CZSC 开发一个桌面应用,欢迎有兴趣的朋友一起参与。 如果你碰巧熟悉 vue、tauri、rust 的使用,欢迎加入我们的开发组,一起为 CZSC 开发一个更好的桌面应用。 有意愿的朋友请联系我,微信号:zengbin93,备注:桌面应用开发。我们将为你提供一个更好的量化交易学习和交流平台。

缠论精华

学了本ID的理论,去再看其他的理论,就可以更清楚地看到其缺陷与毛病,因此,广泛地去看不同的理论,不仅不影响本ID理论的学习,更能明白本ID理论之所以与其他理论不同的根本之处。

为什么要去了解其他理论,就是这些理论操作者的行为模式,将构成以后我们猎杀的对象,他们操作模式的缺陷,就是以后猎杀他们的最好武器,这就如同学独孤九剑,必须学会发现所有派别招数的缺陷,这也是本ID理论学习中一个极为关键的步骤。

真正的预测,就是不测而测。所有预测的基础,就是分类,把所有可能的情况进行完全分类。有人可能说,分类以后,把不可能的排除,最后一个结果就是精确的。 这是脑子锈了的想法,任何的排除,等价于一次预测,每排除一个分类,按概率的乘法原则,就使得最后的所谓精确变得越不精确,最后还是逃不掉概率的套子。 对于预测分类的唯一正确原则就是不进行任何排除,而是要严格分清每种情况的边界条件。任何的分类,其实都等价于一个分段函数,就是要把这分段函数的边界条件确定清楚。 边界条件分段后,就要确定一旦发生哪种情况就如何操作,也就是把操作也同样给分段化了。然后,把所有情况交给市场本身,让市场自己去当下选择。 所有的操作,其实都是根据不同分段边界的一个结果,只是每个人的分段边界不同而已。因此,问题不是去预测什么,而是确定分段边界。

项目贡献

  • 择时策略研究框架
  • 缠论的 分型、笔 的自动识别,详见 czsc/analyze.py
  • 定义并实现 信号-因子-事件-交易 量化交易逻辑体系,因子是信号的线性组合,事件是因子的同类合并,详见 czsc/objects.py
  • 定义并实现了若干信号函数,详见 czsc/signals
  • 缠论多级别联立决策分析交易,详见 CzscTrader
  • Streamlit 量化研究组件库

安装使用

注意: python 版本必须大于等于 3.7

直接从github安装:

pip install [email protected]:waditu/czsc.git -U

直接从github指定分支安装最新版:

pip install git+https://github.com/waditu/[email protected] -U

pypi安装:

pip install czsc -U -i https://pypi.python.org/simple

使用前必看

  • 目前的开发还在高频次的迭代中,对于已经在使用某个版本的用户,请谨慎更新,版本兼容性实在是太差,主要是因为当前还有太多考虑不完善的地方,我为此感到抱歉;
  • 这是个人开发的项目,虽然我已经尽可能避坑,但可以很直接的说,这里面一定还有坑,使用前请仔细校验分析结果,发现新坑请告诉我,我来填;
  • 目前开发完成度不高,API会有比较大的变动,谨慎升级版本,暂时不准备写文档,没有能力看懂源码的,不建议现在使用。
  • 免责声明:项目开源仅用于技术交流!
  • 如果你发现了项目中的 Bug,可以先读一下《如何有效地报告 Bug》,然后在 issues 中报告 Bug

原文整理

注意: 如果CSDN的连接打不开,可以直接在 czsc/docs 目录下查看 html 文件

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