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投资炼金术

Invest Alchemy是专注于ETF投资组合的贸易助理。有关更多上下文，请参见这篇文章。

托多

特征
- 数据
  - Tushare
  - Akshare
  - 其他
    - 理杏仁
    - 雅虎
    - ETF.com
    - etfdb.com
- 战略
  - 贸易策略
    - 双人
    - 龟
    - Backtrace MA250
    - 突破平台
    - 继续增加
    - 低ATR
  - 贸易进行回测
    - Spike Backtrader，也许我们可以在进行策略信号之前使用它来进行策略进行回测。
  - ETF相似性计算，可以过滤相似的ETF
    - https://www.etf.com/etfanalytics/etf-comparison-tool
- 市场
  - 支持美国共享ETF
  - 索引历史P/E比
  - 基本数据库商店基线（10％）和流行指数性能（000905/000300/399006/hsi/i tixic/inx）
- 文件夹
  - 交易/资金/持有/NetValue/performance Ledger
    - 添加投资组合基金利用率（持有资产 /总资产）
  - 添加流行索引净值比较分类帐
  - 支持交易股份ETF/LOF资金
  - 支持交易股票
  - 支持交易公共资金（不包括ETF/LOF）
- 商
  - 用户
    - 用户投资组合计算支持
  - 机器人
    - 双MA（11/22）
      - 长期ETF策略机器人交易员
      - 所有战略机器人交易员
      - 定期付款策略机器人交易员
- Web UI
  - 重新设计Web UI页面
    - 投资组合风险监视器
    - 投资组合持有/交易/资金历史记录
- 通知
  - 电子邮件
  - 电报机器人/频道
  - Slack Bot/Channel
  - 显示不同的策略信号（每日）
  - 显示不同的贸易机器人投资组合绩效报告（每周）
  - 可以通过电子邮件/RSS订阅特殊投资组合的贸易活动
拱门改善
- 贮存
  - 添加数据库架构迁移工具
  - SQLite DB备份到AWS S3
  - SQLite DB的贸易数据商店
  - 基本数据库从sqlite迁移到supabase（PostgreSQL）
错误修复
- 当双MA价格相同时，交易信号错误。
- 投资组合性能LEDGER MAX_DAYS_OF_CONTINUUL_LOSS计算错误，最大值为5，因为在非贸易天数时days_of_of_continuun_loss将设置为0。

笔记

战略

贸易策略
- 红杉
问题
- 截止调整的股价：使用qfq调整价格来产生贸易信号。
笔记
- 为什么贸易策略可能不擅长交易股票？
  - 比较指数，股票存在流动性问题和悬架风险。流动性可能导致模拟交易和实际交易结果之间的巨大差距，暂停将导致无法交易，从而产生与模拟交易完全不同的结果。
- 关于策略进行过度拟合：对过度拟合的过度拟合可能是贸易浪漫的杀手，因此，我们不会通过过度适应来追求利润最大化，只是使用简单的贸易策略来克服市场的波动。

文件夹

经过拆分调整的股价：未在交易分类帐中处理（只有机器人，用户交易者需要在发生分解调整后添加交易），而是在持有分类帐计算中处理。
- ？机器人用户仍然无法处理，因为对投资组合净值分类帐计算进行了分组调整的检查，但是出售交易金额不等于持有金额，因为在交易分类帐计算上产生的卖出交易，因此当用户是机器人类型时，它需要在投资组合净值计算上进行处理。
  - 通过以下方式修复此问题：机器人交易者使用qfq调整价格，而用户交易者在计算投资组合净值（包括交易/控股/净值分类帐计算）时使用近距离价格，用户交易者需要在调整后的调整后添加交易以调整持有金额。
    - qfq无法解决这个问题，因为如果发生分解调整的份额发生，则qfq仅改变了它的价格，例如，拆分调整日（20220904）的前一天（20220904），512100.SH的近距离价格为0.982，今天（20220905）的近距离价格为2.713，如果持有数量不变，则不变了，以前更改了市场价值。
  - 通过更改拆分调整后的持有AMOUT来修复，这必须在生成的交易CSV文件阶段发生（如果没有的话，机器人交易者不知道它可以出售多少金额）。尽管该解决方案可以降低计算速度，但目前是修复它的最简单方法。

机器人交易员

关于打滑问题：由于基础交易是每日ETF，因此滑倒问题的影响很小。
关于无流动性问题：由于模拟交易无法知道当天交易的流动性，例如最大股份上下限制导致无法交易，因此与实际交易有一定的偏差，这也是真实交易的魅力，因此变化带来了一定的不确定性。
关于股息：机器人交易者将忽略持有立场上的股息案例，因为计算将变得复杂。但是，实际用户交易者可以手动将股息记录为一项交易。
关于贸易费用：由于股票市场的ETF/LOF贸易费用非常低，因此机器人交易员只是忽略了简化计算的贸易费用。