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2.手机通达信选股公式怎么导入
3.五穷六绝七翻身？量化分析揭开背后真相（附源码）
4.Python量化交易之指数增强策略（fmz平台）
5.股票公式源码中的沪源海源L2_VOLNUM(0,0)*10000.0是什么意思?
6.天津企业培训系统源码
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项目内容
案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、码下码网价格元以上。载上站建
以下是设公司分析，源码点击文末链接
项目目的沪源海源
1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。码下码网漫画msc源码
2. 不同关键词word对应的载上站建sales统计分析。
3. 商品的设公司价格分布情况分析。
4. 商品的沪源海源销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的码下码网商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的载上站建影响分析。
7. 商品价格对销售额的设公司影响分析。
8. 不同省份或城市的沪源海源商品数量分布。
9. 不同省份的码下码网商品平均销量分布。
注：本项目仅以以上几项分析为例。载上站建
项目步骤
1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块：
工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。
说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。
代码如下：
二、数据清洗、处理：
(此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)
代码如下：
说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析：
1. 对raw_title列标题进行文本分析：
使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。
对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：
为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的小程序源码制作dict.txt）。
词云可视化：
安装模块wordcloud。
方法1：pip install wordcloud。
方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。
软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下：
分析
1. 组合、整装商品占比很高；
2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；
3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；
4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：
（说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）
代码如下：
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
（本例中取销量排名前的词语进行绘图）
由图表可知：
1. 组合商品销量最高；
2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；
3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；
4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析：
分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；
2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；
3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析：
同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。
代码如下：
由图表及数据可知：
1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；
2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；
2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析：
同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析：
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；
2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。
8. 不同省份的行业网址导航源码商品数量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；
2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布：
代码如下：
热力型地图
源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
手机通达信选股公式怎么导入
操作环境：
- 品牌型号：iPhone
- 系统版本：iOS .3.1
- app版本：v5.
手机通达信选股公式导入步骤如下：
1. 下载并安装通达信软件，打开软件后，进入任意股票的指标页面，点击软件左边的指标选项。
2. 在指标列表中选择中间的“指标编辑”，接着点击“新建指标”。
3. 进入指标编辑器后，先输入公式名称和画图方法。请注意，描述、参数以及说明为非必填项。完成输入后，点击右上角的“公式”按钮进入公式编辑。
4. 在公式编辑区域，输入选股公式的源码。在最下方，可以插入函数、动态翻译等其他元素。完成后，点击“保存”按钮，刚才建立的选股指标即会出现。
通达信炒股软件是一款由深圳财富趋势科技股份有限公司设计的移动证券软件，致力于提供多功能服务。该软件允许用户自由划分屏幕，并为每个区块指定对应内容。其主要功能包括：
1. 集成沪深、港股、美股、期货、期权、基金、宏观及外汇等市场行情，满足各类投资者的需求。
2. 结合沪深数据，推出DDE决策、个股板块资金流向、主题事件、一致预期、持股变动、龙虎榜单等特色功能。
3. 提供沪深、港股及美股市场行情，支持自选、排名、板块以及各种技术指标。
4. 通过商品期货、外币汇率与环球指数概览全球市场。
5. 包含多个栏目资讯。
炒股，即股票投资交易，其核心在于通过买入低价股票并在股价上涨时卖出，从而赚取差价利润。股价的波动取决于市场行情，而资金的流入流出则类比为水和船的关系：水涌入则船浮，水枯竭则船沉。
交易规则包括：
- 买入股票的数量必须是股的整数倍，而卖出数量则无此限制。
- 买入或卖出的价格必须在昨日收盘价上下浮动%的范围内。
- 股票交易实行价格优先、时间优先原则，php视频采集源码在连续竞价时段，相同价格下先提交的申报单优先成交。
五穷六绝七翻身？量化分析揭开背后真相（附源码）
六月悄然离去，留下了鲜绿色的回忆。七月的第一交易日即将来临，不用想，不用猜，投资群中的人们纷纷谈论着那句耳熟能详的股市谚语，相互取暖，相互打气。
这句谚语就是“五穷六绝七翻身”，虽然不能说每个人都耳熟能详，但肯定都略有耳闻。从字面上就能看出，说的是股市每逢每年的五月和六月都会出现下跌，到了七月，下跌趋势终止，开始回升走出低谷，打一个漂亮的翻身仗。
目前主流观点认为，这种说法最早起源于香港股市，在上世纪年代至年代的时候港岛特别流行，据说当时的经济研究员参考过历年香港股市的涨跌情况后，统计总结得出的结论。
类似的说法，不单单中国股市有，国外股市也存在，最著名的莫过于美国华尔街流传已久的“Sell in May”（在五月份卖出），但最早的出处却是在英国。完整的句子应该是“Sell in May and go away, come back at St.Leger's Day”，St.Leger's Day指的就是英国每年九月份在南约克郡举行的秋季赛马比赛。所以整句话翻译过来就是说，在五月份的时候大家都要卖出清仓离开，等到秋季赛马比赛后再回来。
为啥要在五月份离开呢？因为夏天到了太热了，离开伦敦去避暑，就跟清朝皇帝一到夏天就跑到承德避暑山庄消夏一样，等到秋天转凉了再屁颠屁颠跑回来。所以嘛，那群英国贵族、银行家和投资家都跑出去避暑了，清仓不玩了，那时候还没现在远程炒股的便利，股市可不就冷清没有行情嘛，等到他们九月末回来之后，行情才会有起色。后来这句话被投资者们念叨着跨过大西洋，带到了北美大陆，成为了如今华尔街金融人士口口相传的一句谚语。
同样都是五月卖出/下跌，一个来自于香港，一个来自于英美，那跟我国的大A行情规律吻合吗？今年大盘五月份跌了3.%，六月份跌了0.%，真的是又穷又绝，接下来的一个月我们能翻身不？
要看我国股市符不符合“五穷六绝七翻身”这个规律，靠瞎说可不行，要有数据统计结果，邓爷爷教育道“实践是检验真理的唯一标准”，我们就撸起袖子开干。
要总结规律，那数据时间范围当然越长越好，挑来挑去，觉得还是先选择“上证指数”较为合适，它在年就发布了（沪深指数还要年后才发布），基本跟上交所深交所同龄，数据长度够长，基本全覆盖了A股发展历程，超级拐点 指标源码更何况股民日常说的点、点什么的，指的就是上证指数的点位。
首先我们就来获取上证指数的历史行情数据，这里使用的是股票量化开源库qstock，直接使用“pip install qstock”就可以安装，基本的功能无需注册便可以使用，对新手来说非常方便，详情请见：github.com/tkfy/qsto...
在这里我们就获取了上证指数从年6月至年6月的全部月度行情数据，结合当月的收盘价和上个月的收盘价(close)就可以计算出当月的涨跌幅(pct)，为了方便后续统计，我们还需要将日期索引(date，对应的是每个月的最后交易日)转换为对应的月份数值(month)。
至此，我们就获取到了年7月至年6月这年之间每个月的涨跌幅数据，这样的日期范围设置的原因是，平衡每个月份数的分布，保证每个月都出现的次数相同，都是次。
数据整理完毕后，就可以开始统计了，在这里我们要统计的是每个月的上涨次数(win_num)、下跌次数(lose_num)、胜率(win_rate)、涨跌幅的均值(pct_avg)、涨跌幅的中位数(pct_med)、涨跌幅的最小值(pct_min)和涨跌幅的最大值(pct_max)。
实现的原理是，按月份数值(month)进行循环，分月份进行统计，那每一个月份就有个涨跌幅(pct)数值，若涨跌幅为正数记为上涨，负数记为下跌，胜率(单位百分比)则为“*上涨次数/”，其余的4个指标就分别对应着这个涨跌幅数值序列当中的均值、中位数、最小值和最大值，具体细节请看下方代码。
现在统计结果就一目了然了，五月份和六月份的胜率都是五五开，年里面涨跌都是各有次，而七月份上涨次数只有次，再看涨跌幅均值，这3个月份的涨跌幅均值分别为5.%、-0.%和-0.%，而且七月份的涨跌幅均值是一年个月里面最差的，涨跌幅中位数也是。
因此结果显而易见，无论从胜率，还是涨跌幅均值/中位数，七月份都要比五月份和六月份的差，如果还要坚持说五六月份还是“五穷六绝”的话，那整句话就该改为“五穷六绝七地狱”，地狱还可能是十八层的那种。
为了降低选择代表性指数时的片面性，我们把市场上主流的那几个指数都逐个统计一遍，只要把第一段代码中的变量symbol再分别逐次修改为深证成指、上证、沪深、中证、中证、创业板指和中证全指，时间范围也做对应的调整，挨个重新run一遍，就可以统计出相应指数的月份涨跌幅数据，每次的统计结果都会保存为以指数名称为文件名后缀的Excel文件，汇总这些统计文件，就可以看到所有指数的全貌，统计结果如下所示。
主流指数所有月份胜率数据表：
主流指数所有月份涨跌幅均值数据表：
从胜率表当中看出，五六七月份的总体胜率均值分别是.2%、.%和.%，七月份并没有好于五六月份；五六七月份的总体涨跌幅均值分别是2.%、-0.%和1.%，虽然七月份翻身了一丢丢，但也没有体现出“五穷”的赶脚，综上所述，至少在主流指数概况当中，“五穷六绝七翻身”这种说法并不成立，根本站不住脚，今年的七月翻身仗，翻不翻得了基本是五五开，但从总体涨跌幅均值来看，还是“优势在我”。
论证已经完毕了，但是在过程当中还有两个有趣的发现，也可以顺便说一下，眼尖的小伙伴可能已经发现了。
第一个就是存在着“五穷六绝七翻身”的指数，它就是上证指数，它五六七月份的胜率分别是%、%和.%，涨跌幅均值是-0.%、-1.和1.%，这样一看，是不是完美契合这句谚语了。
其实吧，只要你把各种市场指数、行业指数、风格指数、概念指数和板块指数统统都统计一遍，肯定能找出不少符合这种规律的指数，只不过占比不高，并不是主流，只要林子足够大，什么鸟儿都会有。
第二个发现其实我已经在上面的表格当中标注出来了，那就是在所有月份当中，二月份的胜率和涨跌幅均值出奇的高，如果还没有感觉的话，我们把它转化为柱状图展示就直观了。
特别是看二月份的涨跌幅均值，简直就是谷子地里窜高粱——硬生生高出一大截来，并且没有一个指数的二月份涨跌幅均值出现负数，二月份的胜率均值接近%，也是没有一个指数的二月份胜率是低于%的。
如果拿枪指着我的脑袋，让我硬是选一个月份翻身，我会毫不犹豫选择二月份，谁会跟概率过不去嘛。
其实上面的这些统计研究，在量化交易或金融工程里面有一个确切的术语，叫做“日历效应”，也就是研究那些与日期存在关联的非正常收益和非正常波动的数据特征现象。
如果大家对我国股市的日历效应感兴趣，特别是想了解清楚本次统计中二月份的胜率和收益为什么这么高，背后的金融逻辑是什么，推荐大家去看国海金工今年新出的深度金工研报《日历效应背后的择时策略探究》，在里面作者列举和解释了A股中各种各样与日期节假日相关的Alpha场景，并利用其中的原理构建指数择时和行业轮动策略。
这次就先聊到这儿，噢~对了，差点忘记说，找研报不方便的小伙伴，可在公众号“量化君也”后台回复暗号“日历效应”，就可以直接保存和下载上面那篇研报，如果对你有帮助的话，可以点个充满鼓励的“赞”告诉我，让我动力满满继续肝~
我是 @quantkoala，一枚大写的量化/程序化策略源码捕手，喜欢全方位收集分享市面上主流的策略源码（股票+期货+外汇），在“量化藏经阁”和“量化藏经阁Max”社群（入口）中，持续分享量化策略源码和量化知识等干货（目前已分享+套精品策略），欢迎关注点赞&联系沟通，探讨共赢&成果共享，相互交流&共同进步！！！常在线，多交流，多沟通！！！更多相关资料请见下方文章卡片，另外还有一个持续更新的公众号“量化君也”，专注于量化策略分享/交流/社群，欢迎来玩~
Python量化交易之指数增强策略（fmz平台）
指数增强策略原理
策略收益由两部分组成：Beta收益和Alpha收益。Beta收益是指跟随指数获得的市场收益，Alpha收益则是通过量化方式优化投资组合获得的超额收益。
指数增强策略目标是在跟踪指数的基础上，调整投资组合以获得更高收益。这涉及到构建评价体系，对评价高的股票增加权重，评价低的股票减少权重。
构建评价体系的手段包括多因子选股、线下打新、日内回转（T0）和择时增强等。其中，多因子选股是获取Alpha的主要策略，通过各种因子筛选优质股票。
指数增强策略步骤
策略包括四个主要步骤：选择跟踪指数，设置股票池，计算调仓指标，以及执行调仓操作。以沪深指数为例，选择成分股权重大于0.%的股票作为股票池，使用MACD和SMA指标来构建评价体系，对评价高的股票增加权重，评价低的股票减少权重。
步骤1和2已使用Pycharm完成，读者需下载沪深指数数据。通过代码实现步骤3和4，最终获得优化后的投资组合。
指数增强策略源代码
实现指数增强策略的代码基于发明者量化交易平台开发，代码可在fmz.cn获取。完成步骤3和4后，代码实现优化后的成分股列表。
策略表现
策略在--至--期间的表现如下：初始净值为，累计收益为.%，年化收益为7.%，夏普比率为0.，年化波动率为1.%，最大回撤为.%。
结语
本文提供学习交流使用的指数增强策略内容，代码仅通过模拟盘回测，未经过实盘检验，风险提示同上。策略代码有改进空间，如设置止盈止损点、替换指标等。欢迎读者参与回测和参数调整，提高策略的适应性。
本文内容仅供参考，不保证百分百正确，欢迎指出错误，一经指出立即改正。如有QMT平台源代码需求，可私戳作者。
股票公式源码中的L2_VOLNUM(0,0)*.0是什么意思?
L2_VOLNUM(N,M)
单数分档,按: N(0--1):(超大+大)/(中+小),M(0--1):买/卖二类,沪深品种的资金流向功能专用
L2行情专用的函数，不开通L2行情这个函数用不了
天津企业培训系统源码
在线教育系统平台的出现为人们技能和语言的学习提供了便利，在线教育的发展为人们开辟了一条更加方便，快捷的学习通道，他们可以在这个通道中学习他们想要的各种技能，天津企业培训系统源码，比如财会，天津企业培训系统源码，司法，编程以及语言类。移动网络学校和移动学习产品提高了人们的学习效率，减轻了人们的学习负担，移动学习产品使得学员们只要一部智能手机就可以随时随地的学习，天津企业培训系统源码，让他们可以自由支配学习时间，对于一些偏远地区的学员来说，也同样可以享受到质量的学习资源。教育是一个刚性需求赛新科技提供多种在线教育的网站建设方案等具体也可以跟赛新科技在线客服人员了解咨询。天津企业培训系统源码
利用在线教育系统平台的资源，学员们可以轻松的进行课前预习，在线下的课堂中也有了更多和老师交流的机会，对于一些在课堂上没有听懂的问题，也可以即时的问老师来反馈，利用更多碎片时间和老师交流。在线教育系统社区为学员们提供学习资源和课程，当在线社区有了一定的规模之后，就可以通过打广告，卖课程来变现，例如沪江网就是国内比较大的互联网学习平台，为全球超过2亿的学员提供质量的学习资源。交互式学习方式受到了广大开发者的热烈欢迎，通过智能化的教学反馈，难点解析，针对学习情况，精细为其推送相关练习问题，帮助用户更快速，更高效的学习，记忆力更加深刻。湖北网校系统哪家好同样是培训系统质量的内容，为什么他比你卖得好？推广形式是决定因素。
作为一家企业如何利用企业内训系统的优势来加快人才培养？
结合多年来的项目实践经验，我们认为培训系统平台建设必须高处着眼，密联组织业务战略和人才培养体系，才能避免企业陷入在线学习的“孤岛”窘境，真正赢得组织信任。运用“好的内容+针对性”。也就是说，粒度的过程变得越来越详细，从“全体员工”到“人员”再到“岗位”，再到“个人”。当系统平台真正在个性化学习中发挥作用时，组织发展与人才发展的协同作用必将得到加强。对于经常给孩子报线下培训班的家长，也用不着来回接送，省了一些麻烦，不必因此头疼了，家长孩子免于奔命。就像这场突如其来的一样，孩子们在家里照样可以“停课不不停学”，什么都不耽误！线上教育系统平台可以让更多的孩子接触到前列的教育名师，什么教育资源各省市分配不均，什么优良教师所带班级名额难求等等，这一下子全都迎刃而解了，会让教育显得更公平些，这也是在线教育系统的优势之一。
这时学生素质问题就明显了（两极分化，家长从小的教育理念就起效果了）。网校系统的在线教育直播课程和录播课程很好的打破了地域的限制。
在现代企业中，由于工作节奏加快并且同步性差，人员层级及层次复杂多样，企业培训组织始终面对着“众口难调”的问题，
这增加了培训的组织压力和培训费用，因为组织问题不能保证成员的投入和集中，很终的培训效果也不能保证。因此，很多企业纷纷搭建在线学习系统平台，进而实现混合式学习。培训系统可以让企业无需花费高昂的技术和人力成本,就能够帮助用户进行教学和学习。深圳网校系统方案当然，许多企业领导希望在线学习系统平台能给每个人带来立竿见影的效果，希望员工可以天天泡在学习系统平台上，不断努力提升自已，从而解决所有工作难题。这种想法无疑太理想化了，一直盼望员工自觉学习，是不现实的。所以也需要合理利用培训系统平台才能达到效果比较大化。
一个好的网校系统，必须要有一套好的功能体系。天津企业培训系统源码
网络视频直播系统应用流媒体技术在网络上进行直播，同时支持进行录播(系统自动录制，方便用户随时点播)，用户访问指定的直播网站页面(URL)，其访问请求导向发布服务器节点，获得流媒体数据，通过网页浏览器直接观看直播视频内容。节目/频道管理 为用户传送不同码率的视频提供了方便，用户可以给不同的频道设定不同的视频码率进行直播或者存储。根据用户的需求提供对音视频采集的选择。定时存储 在视频采集频道中，可以在进行直播的同时保存视频节目。系统还给用户提供一套更完善的自动保存机制。用户可以控制某一频道进行不同时间段进行保存。天津企业培训系统源码
成都赛新科技有限公司是一家专业从事在线教育的新型互联网公司。
赛新科技专注于在线教育领域的系统研发和技术服务，为各大互联网教育机构和企业提供质量的在线教育系统。
其团队关键成员均拥有多年丰富的在线教育行业从业经验和海外教育背景，在历经一年多的产品研发和升级迭代，很终发布了目前的Eduline在线教育系统。
同时，赛新科技正在致力成为一家社会企业，运用自身优势力量发起不同的公益活动并持续与不同的中小互联网公司分享经验、相互扶持，持续地履行我们的社会责任。
tn6破解器下载安装
大家好,关于通达信公式tn6破解器 V6. 最新免费版，通达信公式tn6破解器 V6. 最新免费版功能简介这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！通达信公式tn6破解器是一款针对同名软件所推出的辅助工具。通过使用这款tn6完全加密公式破解软件，就能轻松对tn6源码文件进行破解，为用户免费提供条件选股公式、专家系统公式、五彩k线等功能辅助，轻松破解完全加密和系统加密指标。
破解方法
首先要给大家说一下在我们导入tn6指标之后，想要在手机上使用但是看不到源码，这会就比较棘手了，需要借助工具破解指标的密码导出源码之后才能在手机安装，
在需要输入密码的框点击确定，之后就会出现乱码的密码，如图：
打开通达信压缩文件中的“读取弹出框内的文字”选项，如图：
点击抓取，自动就会抓取乱码以后的密码，不用管乱码，直接复制框中的内如：
粘贴在需要密码的框中，点击确定！
就直接可以看到源码了，复制源码，可以在手机上安装进行使用！
为了大家更加方便的操作，找了一个视频办的破解方法，可以看的更加清晰明了！
软件特色
成交明细
在Level-2之前,沪深交易所提供的都是行情快照,大家看到的分笔成交其实是两次快照期间累计的成交量和最后一笔的价格,而逐笔成交则是真实的每笔成交价和成交量的明细数据。逐笔成交极大地提高了行情的透明度。
买卖行情
买入委托和卖出委托前档的委托价和委托量,投资者可以看得更远,哪个价位有阻力？哪个价位有支撑？哪个价位有大笔挂单,一目了然。
总买总卖
当前全部买入(卖出)委托的总量和加权均价,据此投资者可以判断盘中的支撑位(委买均价)、阻力位(委卖均价)、支撑力度(委买总量)、阻力大小(委卖总量),还可以根据这些数据的动态变化分析多空双方力量的变化,寻找行情的转折点
买卖队列
买一或卖一的前笔委托单明细,根据委托单的大小或委托单是否有规律,可以判断委托是机构、大户、或散户所为。
行业轮动策略（思想+源码）
行业轮动策略是一种主动交易策略，旨在利用市场趋势以最大化投资收益。其核心是通过轮换配置不同表现行业的投资品种，抓住强势行业，剔除表现不佳的行业，特别是在市场表现不佳时，适当降低权益类仓位，提高债券或货币比例。
行业轮动受到多种因素的影响，包括经济周期、产业链结构和行为金融学。经济周期的四个阶段（衰退、复苏、过热、滞涨）对不同行业产生不同影响，而美林“投资时钟”理论为识别经济周期的关键转折点提供了工具，帮助投资者据此转换资产以实现获利。产业链的划分，上中下游行业各自具有明显的盈利周期和弹性差异，形成了行业轮动的基础。行为金融学揭示了投资者行为如何在市场中形成板块联动，以及在转轨经济和新兴市场中，政策预期对股价冲击传导机制的影响。
轮动策略分为主动和被动两种类型。主动轮动通过预测未来强势行业的代理变量进行投资决策，而被动轮动则在轮动趋势确立后进行相关行业的投资。策略的关键在于选择强势行业，并通过动量得分来衡量行业表现。动量得分是基于行业不同周期的收益率加权确定的。
策略设计通常涉及计算各行业过去一段时间的收益率，确定动量得分，进而找出强势行业。在选择强势行业后，策略会投资该行业中排名前几位的优质股票。关键参数包括计算收益率的时间周期、行业权重和动量得分的加权方法。
回测结果显示，策略在过去的若干年内表现出显著的超额收益，超过沪深基准指数，总收益接近%。这一结果反映了策略的有效性，尤其是在市场风格变化的背景下。策略源代码已提供，欢迎研究和探讨。
