Skip to content

Latest commit

 

History

History
11 lines (8 loc) · 716 Bytes

README.md

File metadata and controls

11 lines (8 loc) · 716 Bytes

Quanting_Timing

用的老版tushare数据做的量化择时---机器学习方法与曲线拟合方法。里面有很多的不足了,该放下开始新的一版了。tushare已经升级到pro了。相应的我的数据集也得更新了,希望以后有自己的数据源。再就是回测simulation的逻辑不清晰,回测只有一个收益指标。测试的算法函数不够单纯,杂糅了其他东西在里面造成不能单独看到每个算法的优势与缺陷。

下一步

  • 全面python3,使用tushare pro版本数据api
  • 整理各个算法的优势和限制
  • 优化simulation的功能和逻辑
  • 传统的quantitative学习
  • 融合数据、使用nlp技术、事理图谱等模型探索