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calc_util.py 处理数据，生成特征 函数calc_features 输入开盘价、最高价、最低价、收盘价的 DataFrame。 min_interval最小间隔 m...

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vnpy main.engine核心引擎->ctatemplate event.engine事件引擎->回调生成器，收到信号后广播给各个模块 gateway网关->各个接口信...

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使用calc_util计算特征 计算出每个时间点的特征，最终加工成表格的形式用来训练model，要将结果手动输入给不同的特征。 列是时间，行是每个时间点的特征 pre_clo...

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在calc_util.py中，核心函数calc_features通过分析历史K线数据，识别交替的高点和低点，并计算标准化后的价格分数（score） 数据预处理：取最新20根K...

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回归模型Regression Models 1. 定义与目标 定义：回归模型用于预测连续型数值输出，即目标变量是连续的、无限的数值。 目标：建立特征与连续目标变量之间的数学关...

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1收集数据 收集日期date开盘价open最高价high最低价low和收盘价close 技术指标：MACD、RSI、布林带、ATR、均线 2数据加工 变量选择确认标签和数据清...

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XGBoost 通过训练特征，在训练一个特征的基础上训练下一个，预测与真实分布的差距，通过不断训练弥补差距，最终组合真实分布模拟 目标函数包含正则项和损失函数 损失函数代表模...

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calc_model_util.py 一个完整的机器学习流程，包括数据预处理、模型训练、评估和预测。它使用 XGBoost 分类器对金融数据进行二分类任务，并保存模型以便后续...

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每收到一个Tick数据，调用bg_3m.update_tick(tick)，将Tick推送到BarGenerator，按时间窗口（30秒）生成1分钟K线 每收到一个1分钟Ba...

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def cross_limit_order(self) -> None: # 处理限价单逻辑pass def cross_stop_order(self) -> None...

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ctatemplate 在实盘的时候底层调用什么下单，在回测时候调用什么下单 底层调用cta_engine.send_order()方法通过Gateway连接交易所接口实际委...

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cta_backtesting/backtesting_demo.ipynb 脚本用于执行cta策略回测，具体采用策略在vnpy_ctastrategy文件夹下，我用到的是双...