【数据源】
银河数据库（yinhedata.com）
提供量化行情所需的高频tick数据，level2，逐笔成交，逐笔委托，十档行情，分钟级别行情等。
【计谋分析】
1. **基于ADX和MACD趋势计谋的量化回测**：这篇文章详细介绍了如何使用Python举行股票数据的获取和量化回测。计谋的焦点在于ADX和MACD这两个技术指标。ADX（平均方向性指数）用于衡量趋势的强度，而MACD（移动平均收敛发散）则用于发现价格趋势的变化。文章还提到了如何使用差别的数据获取方法，如tushare、akshare等，以及如何使用Python举行数据分析 。
2. **基于深度强化学习的金融量化计谋研究**：这篇文章介绍了同济大学计算机科学与技术系的一个项目，该项目利用深度强化学习（DRL）算法训练了一个股票交易智能体。实行表明，深度强化学习算法中 DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法已能在复杂多变的股票市场取得良好的效果。该项目将股票市场的历史价格走势看作一个复杂的不完全信息情况，而智能体需要在这个情况中最大化回报和最小化风险 。
3. **量化交易实践——以回测系统为例**：这篇文章介绍了量化交易实践中的一个回测系统。文章夸大了步伐员在量化交易领域的焦点优势，包罗数据量的处置惩罚、步伐效率和持续迭代的需要，以及交易成本的考虑。文章还提供了一个步伐优化效率的例子，展示了如何通过步伐优化来提高交易效率 。
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