磨刀不误砍柴工，指标研究直接影响收益，但量化开发退居其次。它可以作为工具更好地服务于指标研究，自然也需要时间去构建。目前有股票软件这个比较好使的工具，量化就显得是锦上添花的东西。
从数据到回测系统。一开始对于股票数据总觉得很麻烦，东西太多，还得自己处理数据。直到最近发现了pytdx这个库，它可以读取通达信软件的本地数据(就是我之前提到的但没做成的事)，也可以连接通达信服务器获取网上数据。至于回测系统，和之前没什么太大变化。
从指标库到自制策略程序化。之前提到的talib库，可以省去一些常用指标的编写，拿来直接用。后来我把一些在炒股软件上自己写的策略转换成python语言的，这对以后如果股票软件有不能实现的策略，用python替代是个提前准备。
从matplotlib到echarts。画图为了反应指标走势和买卖点，论炫酷和交互能力，前者不如后者。但后者是前端js，需要搭个网站，虽然我在做，但这是在量化上锦上添花。
量化其实更多的是兴趣，所以很容易撂挑子，但也会因为心血来潮加班加点。
二、量化开发 磨刀不误砍柴工，指标研究直接影响收益，但量化开发退居其次。它可以作为工具更好地服务于指标研究，...
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本文标题：股记 | 小汇总(二)
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