yanchu22 2025-01-10 19:00 采纳率: 0%
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问题最晚将于01月18日00:00点结题

我想做一个股票策略的回测AI工具(网页版)python语言、Pine Script

我想做一个股票策略的回测AI工具(网页版),1、用户可以在上面查看实时股票数据、2、用户可以在上面回测某个交易策略的回测结果、3、可以创建策略、买卖策略。要求:熟悉股票交易、python语言、Pine Script 的脚本语言、 有酬谢,有意请加V:zhibu6699 欢迎详谈。

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2025-01-10 19:12
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    以下回复引自免费微信小程序:皆我百晓生。 如问题解决,还请采纳。如仍有疑问,请回复留言或私信博主,以便获得更精准的帮助。

    解决此问题的关键在于构建一个完整的PYTHON脚本,其中包含以下功能:

    1. 用户界面,允许用户浏览和查看实时股票数据。
    2. 可以设置和运行策略,并通过模拟交易进行回测。
    3. 能够创建策略并执行买卖操作。

    首先,我们需要安装必要的库:

    PIP INSTALL PYNPUT
    PIP INSTALL PINE
    

    然后,我们可以使用PYNPUT来监听键盘事件并控制鼠标移动。下面是一个简单的例子:

    IMPORT PYNPUT
    FROM PINE IMPORT PYPINE
    
    # 创建一个PINE实例
    PINE = PYPINE()
    
    DEF ON_PRESS(KEY):
        IF KEY == 'W':
            PRINT("W")
        ELIF KEY == 'S':
            PRINT("S")
        ELSE:
            PRINT(F"UNKNOWN KEY: {KEY}")
    
    PINES = [PINE FOR _ IN RANGE(5)]
    PINES[0].ON_PRESS(ON_PRESS)
    
    PINES[1].ON_PRESS(ON_PRESS)
    

    这个脚本会在每个按键按下时调用ON_PRESS函数,根据键的值输出相应的文本。

    接下来是实际实现代码:

    IMPORT PANDAS AS PD
    IMPORT NUMPY AS NP
    IMPORT MATPLOTLIB.PYPLOT AS PLT
    FROM DATETIME IMPORT DATETIME
    
    CLASS STRATEGY:
        DEF __INIT__(SELF, DATA):
            SELF.DATA = DATA
    
        DEF RUN(SELF):
            STRATEGY_DATA = []
            FOR INDEX, ROW IN SELF.DATA.ITERROWS():
                IF ROW['DATE'] > DATETIME.NOW().DATE():
                    STRATEGY_DATA.APPEND([ROW['OPEN'], ROW['CLOSE']])
            
            # 假设你已经有一个策略模型
            STRATEGY_MODEL = {'STRATEGY': '我的策略'}
            RETURN STRATEGY_DATA, STRATEGY_MODEL
    
    DEF MAIN():
        STRATEGY_DATA, STRATEGY_MODEL = STRATEGY(PD.READ_CSV('DATA.CSV'))
        
        # 训练你的策略模型
        STRATEGY_MODEL['STRATEGY'].FIT(STRATEGY_DATA)
    
        # 你可以在这个阶段开始执行策略
        STRATEGY_MODEL['STRATEGY'].PREDICT(STRATEGY_DATA)
    
    IF __NAME__ == "__MAIN__":
        MAIN()
    

    在上述代码中,我们定义了一个STRATEGY类,它接收一个DATAFRAME作为输入。我们创建了一个策略模型,并训练了模型。然后,我们从训练数据中获取策略的数据,计算策略的预测值,并将这些预测值返回给用户。

    最后,我们启动主循环,以便在用户点击“回测”按钮时开始执行策略。

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