期权交易入门知识目前市场上没有权威的行情数据感激您应用一创一创聚宽量化营业云平台量化营业云平台，以下实质期望解答您对一创一创聚宽量化营业云平台量化营业云平台的疑难。
一创聚宽量化营业云平台戮力于打制最高效、易用的量化营业平台；咱们期望消浸量化营业的门槛，让更众人有时机加入进来；咱们相信“人人皆为宽客”—任何人只须对量化营业感意思，就能够成为一名宽客。
咱们的数据基于2005年至今完美的Level-2数据、上市公司财政数据，包蕴完美的停牌、复权等讯息，盘后实时更新；一创聚宽量化营业云平台的数据一律免费，咱们每年加入近百万元用于数据购置、数据加工、数据存储。
咱们免费供应基于IPython Notebook的查究平台，供应分钟级数据，采用Docker技能隔断，资源独立、安闲性更高、本能更好，同步撑持Python2、Python3。
咱们撑持对沪深A股、ETF、LOF、分级基金实行回测。 咱们撑持逐日、分钟两级回测，供应简捷、强盛的API，回测结果及时显示、神速呼应、数据周详。
咱们供应最正确、及时的沪深A股、ETF模仿营业器材，撑持基于tick级的模仿营业。
咱们为量化酷爱者供应线上换取社区，便于用户换取量化政策、练习量化学问，一块生长。
一创聚宽量化营业云平台目前合键撑持沪深A股、ETF、LOF、分级基金，后续咱们会渐渐撑持股指期货、商品期货、现货、外汇等其他金融衍生品。
一创一创聚宽量化营业云平台量化营业云平台量化营业平台是为量化酷爱者、宽客量身打制的云平台，咱们免费为您供应高质地数据、强盛的查究平台、顶级回测体验、顶尖模仿营业、量化换取社区，便于您神速告终本身的营业思念。
咱们供应业界最高的安闲掩护，通过https传输、加密存储、沙箱掩护保护您的政策安闲，除了您自己，任何人无法获取您的政策。点击这里认识更众讯息。
您能够应用回测性能，通过政策收益、最大回撤、Alpha、Sharpe等危害目标发端考验本身的政策。
倘若您的政策一经源委回测的考验，您能够应用模仿营业来进一步考验本身的政策。
一创聚宽量化营业云平台撑持政策“一键跟单”性能，让实盘更粗略。点击这里认识更众讯息。
股票数据：咱们具有全部A股上市公司2005年此后的股票行情数据、市值数据、财政数据、上市公司基础讯息、融资融券讯息等。为了避免幸存者过失，咱们网罗了一经退市的股票数据。
基金数据：咱们目前供应了600众种正在营业所上市的基金的行情、净值等数据，包蕴ETF、LOF、分级A/B基金以及钱银基金的完美的行情、净值数据等，请点击基金数据查看。
金融期货数据：咱们供应中金所推出的全部金融期货产物的行情数据，并包蕴汗青产物的数据。
股票指数：咱们撑持近600种股票指数数据，网罗指数的行情数据以及因素股数据。为了避免改日函数，咱们撑持获取汗青肆意时间的指数因素股讯息，全部睹get_index_stocks。注意：指数不行交易
行业板块：咱们撑持按行业、按板块选股，全部睹get_industry_stocks
观点板块：咱们撑持按观点板块选股，全部睹get_concept_stocks
咱们当日的回测数据会正在收盘后通过大批据源实行校验，并正在T+1（第二天）的00:01更新。
一创聚宽量化营业云平台供应的数据能够正在回测、模仿营业、查究模块免费应用，暂不撑持下载。
有同常识到, 一创聚宽量化营业云平台的数据是不是有题目, 若何价值还带那么众位小数. 实在并不是咱们数据的题目, 是numpy.float64 显现数据的题目.咱们的价值是应用 numpy.float64 对象存储的, numpy.float64 显现的时期跟咱们联念的纷歧律.
回测可省得费应用 一创聚宽量化营业云平台 供应的所稀有据。点击这里认识更众讯息。
回测应用的营业数据有一天的延时，即当天的营业数据正在第二天的0:01分更新。
延时来由：回测应用的营业数据基于Level-2行情数据，Level-2级此外完美营业数据须要收盘后材干取得，目前墟市上没有巨头的行情数据，为了担保数据的正确性，咱们购置了众个数据供应商的数据，源委一系列管制后才加入应用。
登录后，点击右上方“政策”，或者点击首页“编写政策”，进入政策列外页，查看我的政策。
应用基于Python说话的正在线编辑器编写您的政策，咱们会每隔10s自愿生存您的政策，您也能够应用Ctrl+S神速生存。
倘若您念要查看更完美的回测数据，能够点击右侧的“运转回测”按钮，查看完美的回测结果。
编写政策仅需告终initialize和handle_data两个函数，点击这里认识更众讯息。
当遴选天频率时， 算法正在每根日线 Bar 都邑运转一次，即每天运转一次。
当遴选分钟频率时， 算法正在每根分钟 Bar 都邑运转一次，即每分钟运转一次。
编译运转便于您神速调试代码，检验代码中的过失，政策的运转结果也能更疾的显现，仅统计了Total Returns（政策总收益）、Alpha（阿尔法）、Beta（贝塔）、Sharpe（夏普比率）、Max Drawdown（最大回撤）。
运转回测是一次完美的回测，不单网罗编译运转中一经统计的目标，还网罗营业详情、逐日持仓&收益等讯息。
回测默认应用沪深300指数的收益行动基准收益，您也能够遵照须要应用set_benchmark修设基准收益。
Total Returns、Alpha等目标统称为危害目标，危害目标有利于您对政策实行一个客观的评议；点击这里查看危害目标的揣度要领。
期货持仓到交割日，没有手动交割，编制会以当天结算价平仓, 没有手续费, 不会有营业记载.
由于买入了巨额的股票，正在扣除手续费之后，变成Cash为负，与实际是沟通的。
模仿营业的数据与实盘数据一律同步，您能够通过模仿营业进一步考验政策的有用性。
模仿营业应用的数据是及时更新的Level-1数据，目前模仿营业数据有1分钟延时。
开启微信通告后，您能够通过微信接纳模仿营业的下单信号，模仿营业的下单信号较实盘有30s的延迟（延迟来由），请您遵照现实处境下单。
您能够遵照须要编削模仿营业的代码，编削代码后，咱们根据新的代码揣度累计收益、持仓、下单等实质，编削之前的各项目标、持仓、下单不会应用新的代码从头揣度。
为了担保新代码的精确性，编削代码时只可遴选今朝模仿营业对应政策的回测详情。
旧代码中的全部变量(网罗全部对象g)会保存，并使用到新代码中，于是请您确保新代码应用旧代码的全部变量不会崭露题目；倘若不期望应用旧的全部变量，您能够界说新的全部变量。
模仿营业暂停后，不会再实施政策代码，不会发作营业信号，收益弧线还会无间画；
模仿营业重启后，政策收复实施，重启会从今朝功夫（实施重启操作的功夫）发端实施，注意与重跑的区别；
模仿营业运转腐化后，能够通过重跑收复；重跑会从模仿营业运转腐化的功夫发端实施；
数据有延迟是平常的。即使正在同花顺、东方产业等客户端看到的数据也是延迟的数据。
咱们数据存正在的延时是指与营业所发出数据的时间的延时，并不是与您正在客户端看到的数据的延时。
查究可省得费应用一创聚宽量化营业云平台供应的全部分钟级营业数据、财政数据、指数数据、ETF数据、LOF数据、分级基金数据。点击这里认识更众讯息。
查究应用的营业数据有一天的延时，即当天的营业数据正在第二天的0:01分更新。
延时来由：查究应用的分钟数据基于Level-2行情数据，Level-2级此外完美营业数据须要收盘后材干取得，目前墟市上没有巨头的行情数据，为了担保数据的正确性，咱们购置了众个数据供应商的数据，源委一系列管制后才加入应用。
可进入文献中，遴选 “文献” - “收复到”，将文献收复到迩来的一次记载。全部如下图所示：
正在平台上运转政策时，日记崭露该提示，寻常是由于政策经过非平常完成所致。以下罗列几种可以得来由：
sys.exit()吐露完成经过的运转，正在平台上运转时则吐露全数回测或者模仿运转完成，如许做是没有需要的。若需退出函数，请应用return即可。
当移用raise SystemExit，现实上它会移用sys.exit()，于是也可以导致经过非平常退出。
应用%来式样化字符串，可以会遭遇雷同ValueError: unsupported format character的过失，导致经过相当退出。字符串式样化中期望输出%的处境如：收益：%s%，现实图谋是期望输出收益：0.1%，但用法可以是过失的，由于输出%时须要对其实行转义。倡议应用str.format的体例式样化字符串。点击这里认识更众讯息。
局限第三方库是用C说话扩展，直接移用动态库，如：numpy，过失的移用可以会导致段过失，如许政策经过也会相当退出。另有局限第三方库可以创修新的经过、线程、锁等，平台资源有限，于是局部了政策经过所能占用的资源，若占用资源过大，可以导致经过破产。
Python 是动态型说话，许众过失的书写体例是语法检测不出来的，如：过失的应用了字符串式样化体例，这些过失惟有今世码运转到该处时才会报错，不然外示为平常运转的处境。
代码中有随机要素, 譬喻:遍历 dict中的元素. 由于dict 是无序存储的, 每次遍历的按序可以纷歧律
不巩固的排序: 譬喻众列的DataFrame, 遵照一列实行排序, 每次排序后最终的DataFrame可以是纷歧律的
没有采用的确价值回测, 况且作战回测的日期纷歧律. 由于回测中看到的价值可以是遵照作战回测的日期做前复权管制的. 倘若作战的两个日期之间有股票产生了除权, 而政策又操作了这只股票, 则会可以会导致回测纷歧律
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