CAL时间长度解析:深入理解Period类型
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更新于2024-08-09
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"该资源主要涉及的是量化交易领域的一个名为`CAL`的库,用于处理时间长度和日期相关的计算。`CAL`库中的`Period`类支持表示日(D)、周(W)、月(M)和年(Y)等时间周期,并且能够处理复杂的组合形式。此外,还提及了一个名为`Quartz`的平台,它是用于构建和回测交易策略的工具,支持日间和日内回测,提供股票筛选器、行业分类以及一系列交易策略的实现。文档还包含了`Quartz`的使用指南和API参考。"
`CAL`库是量化交易中用于处理时间长度的关键工具,其`Period`类型提供了对日、周、月和年的操作。在`CAL`中,时间周期的表示形式通常是`XD`、`XW`、`XM`或`XY`,其中`X`是一个整数,例如`3D`表示3个工作日。需要注意的是,`Day`在`CAL`中指的是工作日而非日历日。`Period`类能够处理更复杂的时间组合,为量化交易策略的构建提供了便利。
`Quartz`是另一个重要的量化交易平台,它包含了一系列交易策略的示例,如Halloween Cycle、Momentum/Contrarian、Global Minimum Variance Portfolio (GMVP)、Value-Weighted Average Price (VWAP)和Lunar Phase等。`Quartz`允许用户定义回测参数,构建日间和日内策略,并使用历史数据进行回测。此外,它还提供了股票筛选器功能,用于根据特定条件选择股票,以及股票行业分类和指数成分信息,帮助用户进行策略分析。
在`Quartz`中,用户可以通过导入必要的模块,定义回测参数,然后构建和运行策略。平台提供了快速回测的功能,让用户能够在短时间内了解策略的表现。对于日内回测,`Quartz`给出了运行框架和使用方法,并且有一些特殊的属性可以用来优化策略。
`CAL`库和`Quartz`平台为量化交易者提供了强大的日期处理能力和策略构建环境,使他们能够高效地设计、测试和优化交易策略。结合`CAL`的时间处理能力与`Quartz`的回测及策略开发功能,用户可以构建出复杂且适应市场变化的交易系统。
2017-10-21 上传
2018-03-09 上传
2020-03-23 上传
2023-03-21 上传
2023-07-28 上传
2024-02-05 上传
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2023-09-19 上传
2024-02-01 上传
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赵guo栋
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