每天一个Python小知识

XGBoost 在量化实盘中早已是“基本款”模型了，不少朋友在训练阶段都跑得风生水起，但到了实盘预测环节就容易踩坑： 今天我们就来彻底讲清楚：“训练完模型之后，如何用 XGBoost 正确预测明天”，

大家好，我是花姐，平时喜欢用Python鼓捣点量化、数据的玩意儿。 今天来跟你分享一个我最近特别喜欢的工具，MindsDB，它让我原本那些“冷冰冰”的CSV表格，变得像个能聊天的智能小助理！你问它问题

大家好，我是花姐，一个在量化交易世界摸爬滚打十几年的老江湖。 你是不是也常听人说什么“金叉买、死叉卖”，“红柱变绿就赶紧跑”这种话？听起来很有道理，但真按这玩意儿操作……不出三个月，账户就开始亏麻了。

最近看到群里有人讨论：“股市真的能预测吗？我看好多人都说预测股票是伪命题。” 我听完这句话，脑子里第一个反应是：不是不能预测，是你喂给模型的东西就不对。 你想啊，模型又不是什么算命先生，它不可能通灵。

策略上不上实盘，我是怎么拍板的？没有万能公式，就凭这几条经验 有人问我，花姐你怎么判断一个新策略能不能跑实盘？是不是有一套什么神秘的标准，比如“夏普比率大于1.8就能上”“最大回撤低于15%就可以搞”

低频量化策略大揭秘：如何通过动量和均线因子打造盈利模型 低频量化策略为什么要聊动量和均线 你是不是也在想，为什么这么多量化投资策略都离不开“动量”和“均线”这两个词？如果你对这些因子有些迷茫，或者对它

金蝉脱壳战法：教你辨别股票是真突破，还是假突破？ 朋友们，说真的，A股最让人上头的，是什么？ 不是哪只妖股封板了，也不是哪个大V预测又准了——是你满怀希望地冲进一只“突破”的票，结果一买就套，一追就砸

我一直觉得，有行情、有回测、免费、想用什么库随便装，这才量化框架该有的样子。 可现实里，很多所谓的“量化平台”却给了我们截然相反的体感： 平台封闭、扩展性差、行情接口限制多甚至收费；策略想法很美好，但

不是我吓你，现在再去翻某些大厂的 Python 项目源码，你会发现： __init__ 基本上都“消失”了，取而代之的是一套更优雅、更易维护的写法。 而你可能还在每个类里写那种千篇一律的 def __

这几天刷某音，看到有位博主天天晒自己在A股“开超市”的盈利视频。比如6月12日盈利4106元，整个6月目前已经盈利6550元，看得花姐心里直痒痒～那问题来了：在A股搞这个“超市模式”，真的像他说的那么

99%的普通人可能会想：机器学习是不是离我们很远？是不是得是数学系出身、懂AI才能搞？ 其实啊，不用那么复杂！机器学习，说白了，就是让电脑自己学经验，帮你做判断。就像你小时候看多了猫狗的照片，后来不用

嗨我是花姐，老读我文章的都知道，我自己平时写策略、做数据清洗，Pandas 几乎是天天用。 咱们可能都学过 Pandas 的基础，但你知道吗？其实有不少小技巧，能让你干活快好几倍！ 今天，我给你挑了

大家好，我是花姐。 这篇文章想写很久了。为啥？就因为我每天后台、评论区、群聊……总能看到不少刚入门Python的小伙伴，犯了跟我当年一模一样的错。 有的错误吧，说大不大，说小不小，浪费的时间是真心多，

有这么一个火遍全网的战法，据说只要在尾盘用几个指标选股，次日开盘卖出，一年就能从10万赚到100万，3年实现财富自由，这样的战法你心动吗？ 这就是大名鼎鼎的尾盘选股法，相信炒股的你一定看到过这样的广告

你有没有遇到过这种情况？ 就是你用上了大模型，想着让它帮你对接点工具，比如 GitHub、Slack、数据库什么的，结果刚动手就开始写接口、调 API、配 token、测 webhook……写到最后，

我最近常用一个Python项目包管理工具，名字就俏，叫 UV，它多少有点像Rust社区的Cargo，但专门给Python用的。说白了，它是一个“全家桶”式的升级，全面替代 pip、virtualenv

大家好，我是花姐，今天给大家分享一些非常经典的K线形态，帮助大家更好地理解股票走势背后的“秘密”。 K线形态是我们分析股票走势时非常重要的一个工具。通过不同的形态，我们可以预测市场的短期走势，帮助我们

在量化交易和技术分析中，均线 是最基础也最重要的工具之一。无论你是刚入门的量化新手，还是有实战经验的老股民，理解不同种类的均线及其特点，都是构建策略前的必修课。 今天这篇文章，花姐就来系统介绍一下五种

在市场里混久了你会发现，技术指标不是越复杂越好，关键是你得真正读懂它背后的逻辑，然后用代码把它“抓出来”。 今天这篇文章，我们聚焦在最经典的MACD指标上，围绕实战中非常有参考价值的8种典型形态，用P

先说个我自己的故事。 刚学炒股那几年，有一阵子我天天盯盘，越盯越急，越急越亏，亏了就想补，补了继续亏。心态崩得不成样子，夜里做梦都在打板。 那时候，我对K线两个字的理解，就俩词：波动 + 情绪。 后来