量化交易仿真系统
案例介绍
判断短期（5-20 交易日）走势，输出强烈看多/看多/中性/看空/强烈看空及信心指数 0-100%，给波段/趋势交易者辅助决策。
技术栈
- 数据：akshare 拉 ETF/指数/分时/情绪，CSV 缓存到 output/data/
- 计算：pandas + numpy + TA-Lib（部分自实现）
- 回测：自研引擎，输出年化/夏普/最大回撤/胜率/盈亏比
主要能力
1. 信号生成（run_signal.py） — 当前综合信号
2. 回测（run_backtest.py） — 历史模拟交易
3. Walk-Forward（run_walk_forward.py） — 滚动训练+样本外验证，更贴近实盘
4. 参数优化（run_genetic_optimization.py） — 遗传算法找最优参数
5. 信号评估 — 准确率/盈亏分布/领先滞后/状态转移矩阵
关键参数
- SIGNAL_HORIZON = 10 交易日
- 最低信号强度要求 3 级（低于 3 视为噪声）
- 交易成本：佣金万3 + 滑点千1 + 印花税千1
风控
- 单日亏 3% 触发警告
- 连续亏 5 天暂停信号
- 多策略方向不一致连续 3 天输出中性
量化交易仿真系统
案例介绍
针对创业板ETF（159915）的多策略择时信号系统，把 4 类技术指标合成一个 1-5 级的方向+信心指数。
判断短期（5-20 交易日）走势，输出强烈看多/看多/中性/看空/强烈看空及信心指数 0-100%，给波段/趋势交易者辅助决策。
技术栈
- 数据：akshare 拉 ETF/指数/分时/情绪，CSV 缓存到 output/data/
- 计算：pandas + numpy + TA-Lib（部分自实现）
- 回测：自研引擎，输出年化/夏普/最大回撤/胜率/盈亏比
主要能力
1. 信号生成（run_signal.py） — 当前综合信号
2. 回测（run_backtest.py） — 历史模拟交易
3. Walk-Forward（run_walk_forward.py） — 滚动训练+样本外验证，更贴近实盘
4. 参数优化（run_genetic_optimization.py） — 遗传算法找最优参数
5. 信号评估 — 准确率/盈亏分布/领先滞后/状态转移矩阵
关键参数
- SIGNAL_HORIZON = 10 交易日
- 最低信号强度要求 3 级（低于 3 视为噪声）
- 交易成本：佣金万3 + 滑点千1 + 印花税千1
风控
- 单日亏 3% 触发警告
- 连续亏 5 天暂停信号
- 多策略方向不一致连续 3 天输出中性
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