量化交易 •
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逻辑说明：在下跌趋势中，第一根为阴线，第二根为阳线。第二根阳线的开盘价低于第一根阴线的最低价（即跳空低开），但其收盘价深入第一根阴线实体内部，超过二分之一处。这是一种潜在的反转看涨信号。 计算 ..
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策略原理 本策略融合相对强弱理论与价格动量理论，依靠 RSI 判断多空力量相对强弱、MTM 衡量价格绝对动量衰竭拐点，构建动量衰竭后的短线反转交易模型。策略底层建立在两大经典技术分析逻辑之上： ..
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现状 在量化投资领域，AI 生成策略已从“尝鲜”走向普及，但大语言模型天生的“幻觉”特性，在容错率为零的金融领域显得格外致命：编造不存在的函数、误用未来数据、忽略交易成本与风控……这类错误隐蔽 ..
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计算方法： 新增流通股占比 = 新增流通股数 / 流通股本。 指标参数： y ALS 输出列 S 序表，基本面数据 函数代码： A B 1 func ALS(A,$y,S) =A.derive ..
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策略逻辑 在牛市中，核心逻辑是趋势延续和情绪推动，因此经典策略往往围绕“让利润奔跑”和“提高资金效率”展开。 买入并持有（Buy and Hold），是最基础、最适合普通投资者的策略。在牛市初 ..
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AIQT MCP 说明 AIQT MCP 是基于 A 股市场日级 K 线数据进行回测计算的 MCP，它可以接收来自 AI 智能体生成的规范 AIQT 量化策略，执行并返回回测结果。 AIQT ..
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一、传统 AI 量化：写代码 = 开盲盒，幻觉防不胜防 普通人想用 AI 做量化，却总被幻觉坑到崩溃？ 很多人用 AI 做量化的思路都是输入自然语言→AI 生成代码→调试运行，看起来很简单，但 ..
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用 AI 做量化回测，回测曲线很漂亮，一实盘就亏到心疼？ 答案很可能就藏在你“看不懂”的那个黑盒里——未来函数。 一、你以为的 AI 神策略，其实是 “作弊” 很多 AI 量化工具，直接给你一 ..
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策略原理 SRMI 动量修正指数，衡量的是股票的上涨和下跌幅度，相对于传统动量指标 MTM 它不受股票绝对价格水平的影响，更加客观的反映股价的涨跌情况。 传统动量指标 MTM 的计算公式为： ..
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策略原理 PVT（价量趋势）与 MACD（平滑异同移动平均线）的结合使用，是技术分析中一种非常经典的“量价 + 动能”双重验证策略。PVT 侧重于衡量资金流向和成交量支持力度，而 MACD 侧 ..
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策略原理 MICD 异同离差动力指标，是对传统 MACD 的改良动量指标。传统 MACD 基于价格均线差值，而 MICD 直接从价格涨跌动量 MI（今日收盘价 - 昨日收盘价）出发，对涨跌动量 ..
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策略原理 1. ILLIQ 非流动性因子 ILLIQ 核心公式为：| 当日涨跌幅 |÷当日成交额，表示单位成交额能够造成的价格波动幅度。 ILLIQ 数值越高，代表同等成交量下价格波动越大，市 ..
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策略原理 DMI（动向指标）由 + DI、-DI、ADX 三条线构成：+DI 代表多头动向、-DI 代表空头动向，ADX 用来表征趋势本身的强弱。＋DI 领先 −DI，说明多方方向占优，ADX ..
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策略逻辑 本策略核心思想是把 “成交量均线” 和 “OBV 能量潮” 两套量能体系结合，实现 “成交热度 + 资金流向” 双重确认。 第一重信号：5 日均量线上穿 20 日均量线（量能均线金叉 ..
