# 量化交易之路 ipython代码
1. [第二章 量化语言——Python](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第二章-量化语言——Python.ipynb)
2. [第三章 量化工具——NumPy](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第三章-量化工具——NumPy.ipynb)
3. [第四章 量化工具——pandas](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第四章-量化工具——pandas.ipynb)
4. [第五章 量化工具——可视化](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第五章-量化工具——可视化.ipynb)
5. [第六章 量化工具——数学:你一生的追求到底能带来多少幸福](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第六章-量化工具——数学.ipynb)
6. [第七章 量化系统——入门:三只小猪股票投资的故事](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第七章-量化系统——入门.ipynb)
7. [第八章 量化系统——开发](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第八章-量化系统——开发.ipynb)
8. [第九章 量化系统——度量与优化](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第九章-量化系统——度量与优化.ipynb)
9. [第十章 量化系统——机器学习•猪老三](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第十章-量化系统——机器学习•猪老三.ipynb)
10. [第十一章 量化系统——机器学习•ABU](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/第十一章-量化系统——机器学习•ABU.ipynb)
11. [附录A 量化环境部署](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/附录A-量化环境部署.ipynb)
12. [附录B 量化相关性分析](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/附录B-量化相关性分析.ipynb)
13. [附录C 量化统计分析及指标应用](https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/ipython/附录C-量化统计分析及指标应用.ipynb)
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基于Python实现的量化交易系统源码.zip工程设计目标: 分离基础策略和策略优化监督模块 提高灵活度和适配性 量化系统 阿布量化综合AI大数据系统, K线形态系统, 缠论,波浪理论,谐波理论,突破,整理形态分析(头肩形态,三头,三角,旗形,楔形,矩形), 经典指标系统, 走势趋势分析系统, 时间序列维度系统, 统计概率系统, 传统均线系统对投资品种进行深度量化分析, 彻底跨越用户复杂的代码量化阶段, 更适合普通人群使用, 迈向量化2.0时代. 量化模型 上述系统中结合上百种子量化模型, 如: 金融时间序列损耗模型, 深度形态质量评估模型, 多空形态组合评定模型, 多头形态止损策略模型, 空头形态回补策略模型, 大数据K线形态历史组合拟合模型, 交易持仓心态模型, 多巴胺量化模型, 惯性残存阻力支撑模型, 多空互换报复概率模型, 强弱对抗模型, 趋势角度变化率模型, 联动分析模型, 时间序列的过激反应模型, 迟钝报复反应模型, 趋势启动速度模型, 配对对冲模型等. AI量化 阿布量化针对AI人工智能从底层开发算法, 构建适合量化体系的人工智能AI系统, 训练了数个从不同角度
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