abu

O Abu Quant (abu) é uma arquitetura de negociação quantitativa e investimento quantitativo baseada em Python, voltada para ações, opções, futuros, Bitcoin e outras variedades de investimento, fornecendo um fluxo completo desde o desenvolvimento de estratégias até a otimização. Principais capacidades: - Desenvolvimento e backtest de estratégias de timing: escrever fatores de timing de compra e venda, decompor o backtest passo a passo, suportar vários backtests de ações em paralelo e gerenciamento de posições. - Otimização de estratégias: integração de estratégias de stop loss, stop gain, controle de risco e proteção de lucro, suporta Grid Search para encontrar parâmetros ótimos e pontuações personalizadas. - Simulação de custos de negociação: estratégias de slippage e cálculo de taxas de negociação, suporta taxas de negociação personalizadas. - Suporte a vários mercados: ações americanas, ações chinesas, ações de Hong Kong, futuros, opções, Bitcoin, Litecoin, e tratamento de regras especiais como limites de alta e baixa. - Fontes de dados: suporta dados de mercado e negociação, pode alternar modo de dados, método de armazenamento e fonte de dados, suporta atualização de dados de todo o mercado e acesso a fontes de dados externas. - Sistema de análise técnica: abrange teoria das ondas de Elliott, teoria do embrulho, teoria harmônica, modelos de forma (cabeça e ombros, triângulo, bandeira, cunha, retângulo, etc.), linhas de tendência de resistência e suporte, sinais de média móvel (lei de Granville, etc.), sinais de K, lacunas de salto e sinais de indicadores MACD/KDJ/BOLL/RSI. - Aprendizado de máquina e quantificação AI: módulo de aprendizado de máquina integrado, fornece extração de recursos, validação de conjunto de teste e tratamento não equilibrado, e inclui vários modelos de pontuação para avaliar tendências. - Biblioteca de estratégias quantitativas: deriva uma grande quantidade de estratégias de sinal de compra e venda com base em estratégias de negociação de sementes. O repositório contém o código-fonte do abupy, o tutorial de uso do abupy_lecture, a interface de usuário não programável do abupy_ui e o código de exemplo do livro 'O Caminho da Negociação Quantitativa'. A instalação é recomendada usando o Anaconda para implantar o ambiente Python, e importar o abupy para testar. O projeto usa a licença GPL.