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浏览器跨域,就是这么简单!

2024-07-11 12:06:04

首先,你得理解为什么浏览器要限制跨域:

  1. 比如我公司的静态 js 和图片,被某大流量网站直接引用了,我流量不直接被刷爆?
  2. 某域名直接 iframe 之类嵌套,或者引用我的资料,打着李逵的名号,其实是李鬼。

所以,浏览器限制了跨域请求。

问:那么,我们开发时,想要访问线上接口怎么办?

答:我们可以用 vite 之类 nodejs 的代理功能,通过代理访问线上接口,代理一词的意思是我们访问本地的接口,代理服务器通过本地程序(非浏览器)转发到线上接口。

问:如果我们确实有线上项目的跨域请求的需求怎么办?

答:我们可以在服务器设置 Access-Control-Allow-Origin ,将我们自己人加入白名单。

建立安全边际后,手里股票越跌越开心

2024-06-21 10:24:40

最近反思自己为什么老亏?以下为反思内容:

为什么大家在下跌的时候会焦虑,而有些人反而开心?根本可能在于自己的投资是否建立在安全边际之内。

如何通过资金管理建立安全边际?

举一个例子,假设投资以上证指数为参照,上证的筑底点位为 2400-3600 点,我们可以在 3000 点建立 70%,如果下降到 2400 时逐步升级到 90%,如果下降到 2400 以下的时候观望等待复苏,始终保持 10%的现金。如果逐步上升到 3600 点时降低到 50%仓位。股市到 3600 点以上时,我们逐步抛出剩余 50%。这样我们至少有 50%的仓位是能获取 600 点的收益的。

安全边际还有很多,比如现金流,股息,国资,垄断,品牌,创始人等等。

结论:我们大部分的投资都应该构建在安全边际之内。

群友问:

“如果你买的是个股,大部分人大盘 3000 到 2400 时亏的不止 600 点,大盘 2400 回到 3000 赚不到 600 点,所以“至少有 50%的仓位是能获取 600 点的收益”这个概率得降低。”

答:

所以需要结合其他几条,选择有安全边际的位置和投资标的。思路差不多。

比如我通过技术分析,发现化工行业可能已经达到筑底区域,那么我接下来继续重点选择化工行业的股票,为了提高安全边际,那么我选择股息率大于 3%(不涨就继续持有吃股息),近三年 roe 都大于 8%(保证有钱能吃股息),最好是国资(老板卖公司概率降低),现金流充沛(能持续发展,发股息),行业趋向回暖(比如煤炭石油降价受益标的),然后首先投入 50%的资金,等待发展下跌持续加仓,这时候越跌你是越开心的,因为可以吃到更多的低位筹码了。最后,能不能赚钱,就靠老天爷赏口饭吃了。。。

以上只是思考的思路,未经验证。请勿作为投资依据。

个人量化入门(第二篇):个人量化的序言 — 量化与狩猎

2024-04-05 13:57:15

小时候最有意思的事情莫过于跟着堂哥抓鱼捉兔,堂哥是我们那一片丘陵中这个领域数一数二的好手,每次跟他出去都能有收获,哪怕我这完全啥都不懂的小白,也能跟着涨点见识,吃点荤。

农忙过后的秋天是狩猎野兔的好时机,我和堂哥会翻过一座由一座丘陵的山,寻找兔子踪迹。

在山谷的池塘边的山路上,听堂哥分析野兔的脚印应该是几天内还是几天前留下的;

在一片被啃过的菜地边,听堂哥分析野兔的家在哪里,通过哪里来到这里,是不是经常来;

在一堆沙土上,看着一堆圆圆的粪便,我们猜测这个兔子是今年的头窝,还是一条可能有四五斤的老兔子,年轻的往往往大说,年长的只是笑笑,可能还会偶尔用特殊的音调回一句“还不止”。。。

而这些分析完后,剩下的就简单了,我们就会在野兔的必经之路上,装上手工打造的套子或则买来的夹子,装好后做一些掩盖,然后奔赴下一个可能的山谷。。。

========故事结束============

“但凡经过,必留下痕迹”

这是我当前总结的量化的基础原理,个人没有强大的计算资源,无法像气象台预测天气一样预测经济,也没有精力通过高频交易加以对冲,我们只能通过那些小兔子留下来的痕迹,抓些倒霉的小兔子。

我们可以选择在气象台警告台风即将降临时不出海,
我们可以选择在禁渔期过后立马跑出去捞第一网,
我们可以选择只在我们熟习的海域撒网;
我们可以选择寻找一片还没有人到达的海域。。。

“市场和狩猎不同的是,这里我们即是猎人,更可能是小野兔子。”

"我们也不能守株待兔,历史往往不是简单的重复。"

最简单的项目代码组织逻辑

2024-04-02 17:30:37

1,在controller层写前端交互逻辑;
2,在service层写业务逻辑;
3,在provider写与第三方交互逻辑;

个人量化入门(第一篇):工具篇

2024-02-03 13:49:52

量化回测

通达性公式(入门级)

通达信公式非常简单,可以做日线和分钟线级别测试,一次可以测试多个品种,但是不支持组合测试。支持结果可视化以及分析报告,使用步骤:

  • 电脑下载通达信金融终端;
  • 依次点击右上角:公式 》程序交易系统测评

backtesting.py (Python,超级简单,需要自己下数据)

https://github.com/kernc/backtesting.py

vn.py,backtrader,vectorbt (Python,较容易,需要自己下数据)

同花顺supermind(简单,无需下数据,基于云,速度一般,支持组合和问财,有社区,支持实盘)

掘金量化(简单,数据在本地日线以下需要付费,基于云,社区一般,支持实盘)

聚宽量化(简单,基于云,社区较好,速度一般,,支持实盘)

果仁网

提供选股回测

同花顺问财

基于自然语言的选股工具

 实盘交易

TradingView

可交易美股,虚拟币,货币等。提供 web 回测,图形化。
可自己编写指标,交易策略,脚本类似 python

MetaTrader 4/5

可交易美股,虚拟币,货币等。提供 web 回测,图形化。
可自己编写指标,交易策略,脚本类似 c++

QMT

支持:股票、两融、ETF申赎、可转债、期权、期货
Tick级、分钟级、五分钟级、十分钟级、日线、周线、月线等等

Ptrade

支持:股票、两融、ETF申赎、可转债

只支持分钟级和日线级别的频率

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