每天一个Python小知识

哈喽，我是花姐～ 今天这篇文章，想专门写给还在摸索 Python 的你。没错，就是刚开始学，还会担心自己写得对不对、会不会出 bug 的你。 你可能也听说过 AI 写代码，但心里犯嘀咕—— “是不是高

这几天在捣鼓一个小市值策略，策略回测收益相当炸裂，从2020年1月到2025年6月总收益达到了惊人的3529.09%，也就是说如果你当初有10万，那么经过这几年炒股，会变成362.91万 是不是心痒难

今天咱们来聊一个技术分析圈里永远绕不开的大明星——RSI，相对强弱指标（Relative Strength Index）。你也许听过“RSI高于70是超买、低于30是超卖”，但说实话，要是真把RSI就

嘿～花姐上线 你有没有幻想过，有一天AI不只是跟你瞎聊，而是真的上手干活——自己翻网页、查资料、截图分析、甚至还能接管浏览器给你点点点？听起来像科幻小说对吧？我也是这么想的…… 直到我看到了这个玩意儿

一招横盘突破选股法，赚钱不靠运气靠图形，靠概率！ 你有没有遇到过这种情况：一只票在那横着躺了半个多月，不涨也不跌，跟冬眠了一样，然后某天突然一个大阳线冲天而起，配合着放量，一口气就突破了之前的震荡区间

如果你是个程序员、又热爱研究股票，可能你也写过这样一段脚本：拉取历史数据、计算个 MACD 或 RSI，再简单加几行 if/else 逻辑触发买入卖出信号。 刚开始挺兴奋，感觉“策略跑起来了！”——但

给你的DeepSeek装上实时行情，让他帮你炒股 我们都知道DeepSeek的前身是幻方量化创始人梁文锋为了将人工智能应用于金融交易而打造的，那么是不是可以说DeepSeek炒股很牛b了！！！! 但问

有一天我在写Python的时候，突然看到有人说： 👉 在Python的世界里，万物皆对象 我当时的第一反应是：啊？你说啥？对象？对象你个头。 变量不是变量吗？整型不是数字吗？list不就是一串东西吗？

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