invest alchemy下載 - invest alchemy源代碼下載

invest alchemy

Ai源碼

1.0.0

下載

投資煉金術

Invest Alchemy是專注於ETF投資組合的貿易助理。有關更多上下文，請參見這篇文章。

托多

特徵
- 數據
  - Tushare
  - Akshare
  - 其他
    - 理杏仁
    - 雅虎
    - ETF.com
    - etfdb.com
- 戰略
  - 貿易策略
    - 雙人
    - 龜
    - Backtrace MA250
    - 突破平台
    - 繼續增加
    - 低ATR
  - 貿易進行回測
    - Spike Backtrader，也許我們可以在進行策略信號之前使用它來進行策略進行回測。
  - ETF相似性計算，可以過濾相似的ETF
    - https://www.etf.com/etfanalytics/etf-comparison-tool
- 市場
  - 支持美國共享ETF
  - 索引歷史P/E比
  - 基本數據庫商店基線（10％）和流行指數性能（000905/000300/399006/hsi/i tixic/inx）
- 文件夾
  - 交易/資金/持有/NetValue/performance Ledger
    - 添加投資組合基金利用率（持有資產 /總資產）
  - 添加流行索引淨值比較分類帳
  - 支持交易股份ETF/LOF資金
  - 支持交易股票
  - 支持交易公共資金（不包括ETF/LOF）
- 商
  - 用戶
    - 用戶投資組合計算支持
  - 機器人
    - 雙MA（11/22）
      - 長期ETF策略機器人交易員
      - 所有戰略機器人交易員
      - 定期付款策略機器人交易員
- Web UI
  - 重新設計Web UI頁面
    - 投資組合風險監視器
    - 投資組合持有/交易/資金歷史記錄
- 通知
  - 電子郵件
  - 電報機器人/頻道
  - Slack Bot/Channel
  - 顯示不同的策略信號（每日）
  - 顯示不同的貿易機器人投資組合績效報告（每週）
  - 可以通過電子郵件/RSS訂閱特殊投資組合的貿易活動
拱門改善
- 貯存
  - 添加數據庫架構遷移工具
  - SQLite DB備份到AWS S3
  - SQLite DB的貿易數據商店
  - 基本數據庫從sqlite遷移到supabase（PostgreSQL）
錯誤修復
- 當雙MA價格相同時，交易信號錯誤。
- 投資組合性能LEDGER MAX_DAYS_OF_CONTINUUL_LOSS計算錯誤，最大值為5，因為在非貿易天數時days_of_of_continuun_loss將設置為0。

筆記

戰略

貿易策略
- 紅杉
問題
- 截止調整的股價：使用qfq調整價格來產生貿易信號。
筆記
- 為什麼貿易策略可能不擅長交易股票？
  - 比較指數，股票存在流動性問題和懸架風險。流動性可能導致模擬交易和實際交易結果之間的巨大差距，暫停將導致無法交易，從而產生與模擬交易完全不同的結果。
- 關於策略進行過度擬合：對過度擬合的過度擬合可能是貿易浪漫的殺手，因此，我們不會通過過度適應來追求利潤最大化，只是使用簡單的貿易策略來克服市場的波動。

文件夾

經過拆分調整的股價：未在交易分類帳中處理（只有機器人，用戶交易者需要在發生分解調整後添加交易），而是在持有分類帳計算中處理。
- ？機器人用戶仍然無法處理，因為對投資組合淨值分類帳計算進行了分組調整的檢查，但是出售交易金額不等於持有金額，因為在交易分類帳計算上產生的賣出交易，因此當用戶是機器人類型時，它需要在投資組合淨值計算上進行處理。
  - 通過以下方式修復此問題：機器人交易者使用qfq調整價格，而用戶交易者在計算投資組合淨值（包括交易/控股/淨值分類帳計算）時使用近距離價格，用戶交易者需要在調整後的調整後添加交易以調整持有金額。
    - qfq無法解決這個問題，因為如果發生分解調整的份額發生，則qfq僅改變了它的價格，例如，拆分調整日（20220904）的前一天（20220904），512100.SH的近距離價格為0.982，今天（20220905）的近距離價格為2.713，如果持有數量不變，則不變了，以前更改了市場價值。
  - 通過更改拆分調整後的持有AMOUT來修復，這必須在生成的交易CSV文件階段發生（如果沒有的話，機器人交易者不知道它可以出售多少金額）。儘管該解決方案可以降低計算速度，但目前是修復它的最簡單方法。

機器人交易員

關於打滑問題：由於基礎交易是每日ETF，因此滑倒問題的影響很小。
關於無流動性問題：由於模擬交易無法知道當天交易的流動性，例如最大股份上下限制導致無法交易，因此與實際交易有一定的偏差，這也是真實交易的魅力，因此變化帶來了一定的不確定性。
關於股息：機器人交易者將忽略持有立場上的股息案例，因為計算將變得複雜。但是，實際用戶交易者可以手動將股息記錄為一項交易。
關於貿易費用：由於股票市場的ETF/LOF貿易費用非常低，因此機器人交易員只是忽略了簡化計算的貿易費用。