इस प्रोजेक्ट के बारे में

अबू क्वांट (abu) पायथन पर आधारित एक ओपन-सोर्स क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग और क्वांटिटेटिव निवेश आर्किटेक्चर है, जो स्टॉक, ऑप्शंस, फ्यूचर्स, बिटकॉइन आदि निवेश वस्तुओं के लिए रणनीति विकास से लेकर बैकटेस्टिंग और अनुकूलन तक की पूरी प्रक्रिया प्रदान करता है। मुख्य क्षमताएँ: - टाइमिंग रणनीति विकास और बैकटेस्टिंग: खरीद/बिक्री टाइमिंग फैक्टर लिखना, चरण-दर-चरण बैकटेस्टिंग, कई स्टॉक्स के समानांतर बैकटेस्टिंग और पोजीशन प्रबंधन का समर्थन। - रणनीति अनुकूलन: अंतर्निहित टेक-प्रॉफिट, स्टॉप-लॉस, जोखिम नियंत्रण, लाभ सुरक्षा आदि रणनीतियाँ, ग्रिड सर्च (Grid Search) द्वारा इष्टतम पैरामीटर और कस्टम स्कोरिंग का समर्थन। - ट्रेडिंग लागत सिमुलेशन: स्लिपेज रणनीति और ट्रेडिंग शुल्क गणना, कस्टम शुल्क का समर्थन। - बहु-बाजार समर्थन: अमेरिकी शेयर, ए-शेयर, हांगकांग शेयर, फ्यूचर्स, ऑप्शंस, बिटकॉइन, लाइटकॉइन, और सर्किट लिमिट (ऊपर/नीचे) जैसे विशेष नियमों का प्रबंधन। - डेटा स्रोत: बाजार और ट्रेडिंग डेटा का समर्थन, डेटा मोड, भंडारण विधि और डेटा स्रोत बदलने की क्षमता, पूरे बाजार डेटा अपडेट और बाहरी डेटा स्रोतों से कनेक्शन। - तकनीकी विश्लेषण प्रणाली: इलियट वेव थ्योरी, चान थ्योरी (缠论), हार्मोनिक थ्योरी, पैटर्न मॉडल (हेड-एंड-शोल्डर, त्रिकोण, पताका, वेज, आयत आदि), ट्रेंडलाइन प्रतिरोध/समर्थन, मूविंग एवरेज सिग्नल (ग्रानविले नियम आदि), कैंडलस्टिक सिग्नल, गैप और MACD/KDJ/BOLL/RSI जैसे इंडिकेटर सिग्नल। - मशीन लर्निंग और एआई क्वांट: अंतर्निहित मशीन लर्निंग मॉड्यूल, फीचर एक्सट्रैक्शन, टेस्ट सेट सत्यापन और असंतुलित डेटा प्रबंधन, साथ ही प्रवृत्ति मूल्यांकन के लिए कई स्कोरिंग मॉडल। - क्वांट रणनीति लाइब्रेरी: सीड ट्रेडिंग रणनीतियों से व्युत्पन्न कई खरीद/बिक्री सिग्नल रणनीतियाँ। रिपॉजिटरी में abupy सोर्स कोड, abupy_lecture उपयोग ट्यूटोरियल, abupy_ui गैर-प्रोग्रामिंग इंटरफेस, और क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग की राह (《量化交易之路》) के उदाहरण कोड शामिल हैं। स्थापना के लिए Anaconda का उपयोग करके Python वातावरण तैनात करने की सिफारिश की जाती है; abupy आयात करके परीक्षण किया जा सकता है। परियोजना GPL लाइसेंस के तहत है।