夏南瓜的小破站

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最后在 Windows 子系统中开发代码的时候，使用 matplotlib 包不能正常显示图片，就迁移到 Windows 下使用 MiniConda 作为开发环境，但是在读取数据文件的时候，会报错： UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in

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对于量化投资过程中，比较常见的指标就是 RSI 指标，表示一段时间内上涨的点数与下跌的点数的强弱关系。 单独使用 RSI 指标时，一般是判断小于 25 的超卖区间和

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动量优化思路 动量策略里提到积累的路径很重要，那可以利用 PSY 指标 和 RSI 指标 来构建一个积累路径的评分。 PSY 指标 其计算方法如下： \[ PSY = \frac{\mb

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之前实现过 RSRS 指标的计算方式，一直是用 RSRS 作为筛选的条件，今天看有，有人用 RSRS 作为入场条件，如果 RSRS < 0 则不纳入到买入的股票池中。 标的选择的 纳指 ETF ，

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在测试爬虫的时候，报错找不到对应的 lxml 包，直接使用 pip install lxml 安装，再执行还是有类似的问题，查了一下，说是需要从 lxml 官方网站下载安装才可以。 直接下面官

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指数市盈率 看到兴证全球有一个 FED800 来表示股票的投资信号，其计算方式是利用中证800的市盈率计算，公式如下： \[ FED800 = \frac {1} {\mbox{中证 800}} - \mb

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滚动窗口 基础算法是基于滚动窗口（rolling window）模式。窗口滚动过数据，然后计算出窗口内数据的平均值。 中值滤波 中心思想就是逐项的遍

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三种策略 MACD 作为最常用的一种技术指标，有非常多的说明和用法，最近将关于 MACD 指标的用法做了一下整理。最主要的方法就是金叉死叉的说法。 整理之后，一共

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在研究 RSRS 指标的时候，需要用到方程拟合和结果评估，最常见的评估方法就是使用 R2 来做评分。 使用 Python 做计算的时候，有三种方式可以实现对应的拟合和计算的

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RUMI 策略 最近经常看到 RUMI 策略，逻辑非常简单，就只是均线的金叉死叉来驱动交易的买卖点，但是许多回测上效果非常好。也手写了一下策略的代码。 逻辑 选择 2