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a499492580
V2EX  ›  Python

MINDGO 平台使用手册, 5 分钟带你了解 MINDGO,量化策略+ Python 学习

  •  
  •   a499492580 · 2017-10-10 11:11:21 +08:00 · 6404 次点击
    这是一个创建于 2439 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    <center>MINDGO 使用手册

    一、MindGo 简介

    |项目|项目作用|
    |----|----|
    |策略编写|用户使用 Python 语 言,在编辑器进行策略编写。|
    |策略库|策略库储存了近 60 个优质策略,给你带来灵感,入门级用户还可学习策略教材。|
    |多因子研究|用户通过对近 200 个因子的搭配组合,无需代码即可批量产出策略。|
    |模拟交易|最接近真实市场环境的模拟交易,具备撮合机制,实时推送策略信号。|
    |我的研究|用户在研究环境进行更深入的研究,将数据上传,并导入策略编译界面,为编写策略服务。|
    |策略广场|用户将绑定的模拟交易发布到广场上(源代码隐藏),营造良好的策略竞技氛围。|
    |社区互动|用户在社区进行问答,解决疑惑,分享他人与自己的策略和研究成果。|
    |API 文档|1.回测引擎 API 文档
    2.模拟交易 API 文档
    3.研究环境 API 文档
    4.多因子研究 API 文档
    5.期货交易 API 文档|
    |数据库|数据库涵盖了数据的详细内容。|
    |系统更新日志|伴随着每次更新,推出更新日志,保证用户能及时跟上 MindGo 的步伐。|

    二、MindGo 功能简介

    |功能名称|功能作用|
    |----|----|
    |调试功能|强化编译器,协助用户编译,设置运行断点,实时观察变量!|
    |搜索功能|强化 crtl+f 的搜索功能,帮助&数据栏中使用,定位搜索内容!|
    |信号推送|强化模拟交易,开启策略信号开关,策略信号实时推送!|
    |技术指标|许多投资者习惯于同花顺技术指标公式进行选股,而在 Python 中较难实现。此功能借鉴 funcat,实现在 MindGo 中调用技术指标公式!|
    |策略订阅|强化策略广场,用户可以订阅策略广场任何策略,并收到该策略的实时信号推送!|
    |策略克隆|强化社区,用户瞬间完成策略克隆,复制社区的优秀策略源代码!|
    |回测对比|强化回测功能,用户可选定一个策略的多次回测,进行回测对比,包括:回测结果,策略代码等等!|
    |回测详情导出|强化回测功能,用户可导出任何一个成功的回测信息:包括交易明细,历史持仓,输出日志!|

    三、MindGo 数据情况简介

    |数据名称|基本情况|
    |----|----|
    |股票行情数据|1.股票日级、周级、月级行情:2005.1.1 ——至今
    2.股票分钟级行情:2014.1.1 ——至今|
    |股指期货行情数据|1.股指期货单份合约数据(全)
    2.股指期货连续合约数据(全)|
    |基金数据|1.703 个基金的行情数据(全)、净值数据(全)
    2.基金包括 ETF 基金、分级基金、LOF 基金等等
    3.数据时间:2005 年——至今|
    |财务数据|1.单季度财务数据
    2.累积季度财务数据
    3.数据时间:2005 年——至今|
    |因子数据|1.财务因子:65 个
    2.技术因子:190 个
    3.数据时间:2005 年——至今|
    |指数数据|1.交易所发布指数:265 个
    2.同花顺特色指数:298 个
    3.指数数据包括指数行情数据(全)、指数成分股数据(全)、指数成分股权重数据(全)|
    |行业数据|1.103 个申万二级行业指数
    2.66 个同花顺二级行业指数
    3.行业数据包括行业成分股数据(全)|
    |概念数据|1.177 个同花顺概念指数数据
    2.概念数据包括概念成分股数据(全)|
    |I 问财数据|通过 get_iwencai 函数可以获取到 I 问财的所有数据|
    |同花顺特色数据|1.4 大类特色数据,29 小类特色数据(全)
    2.数据包括:证监会事件数据、个股事件、增减事件等 29 类| |Quandl 数据|平台支持美股回测|
    |Tushare 数据|平台支持所有 Tushare 数据|
    |iFinD 数据接口|平台支持所有 iFinD 数据|
    注意:表格内容为数据库数据基本情况简介,蓝色字体为超链接,查看数据详细内容:[数据库]
    ( http://quant.10jqka.com.cn/platform/html/help-api.html?t=data#3/0 "数据库")

    四、新手专用通道

    本手册专门为量化入门级用户提供了一条清晰的学习路线,从 Python 语言学习到量化策略编写。

    1.学习Python 基础知识

    2.学习回测引擎 API 文档

    3.学习量化策略编写教材

    4.了解平台数据,练习编写策略

    5.阅读模拟交易 API 文档,将策略绑定模拟交易

    6.阅读多因子研究 API 文档,批量产出策略

    7.阅读研究环境 API 文档,尝试更深一步的研究



    注意:如果你在学习的过程中,遇到任何问题和疑惑,你可以通过邮箱,QQ 群,社区问答来寻求帮助!

    I.官方邮箱: [email protected]

    II.社区问答

    III.QQ 交流群


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