一、安装 下面时windows10的安装教程，Linux和MAC去看官方教程 1、下载 最新版下载地址：https://github.com/gohugoio/hugo/releases 下载 Windows-64bit.zip 2、新建本地目录 D:\Hugo D:\Hugo\bin D:\Hugo\Sites 盘符和目录都可以自定义，但bin和Sites要固定 将下载的安装包里面的hugo.exe解压到D:\Hugo\bin下面 3、配置环境 我的电脑→右键→高级→环境变量→系统变量→Path，增加D:\Hugo\bin 也可以命令执行：set PATH=%PATH%;D:\Hugo\bin 4、安装完成 验证 hugo version //查看版本 hugo help //帮助文档 能正常输出即安装成功，如果输出错误，则需要重启电脑后再试 二、新建网站 在D:\Hugo\Sites下面打开cmd，或其他命令工具 hugo new site simple.com 新建simple.com 网站名自定义 回车创建成功！ 然后在D:\Hugo\Sites下面就会新建一个simple文件夹 三、编写内容 1、目录说明 archetypes/ 创建页面的原型文件，比如标题时间等，可以自定义 content/ markdown原文件存储目录 layouts/ 样式自定义时需要 static/ 静态文件 themes/ 主题会安装在这儿 config.toml 配置文件 2、创建页面 在网站目录下面执行命令 hugo new about.md 自动在当前网站下的content目录下生成about.md文件 3、创建文章 hugo new post/hello-world.md 自动在content/post下面生成hello-world.md文件 新生成的文件自动会有三个字段(这儿的模板可以在archetypes里面的文件修改)： title: "Hello world" //文件名称 date: 2020-11-03T16:58:08+08:00 //创建日期 draft: true //草稿，默认开启 4、安装主题 在官方主题库中找到喜欢主题，按照教程安装 ...

借贷记账法 借贷记账法下，所有账户的结构都是左方为借方，右方为贷方，但借方、贷方反映会计要素数量变化的增减性质则是不固定的。不同性质的账户，借贷方所登记的内容不同，下面分别说明各类账户的结构。 有借必有贷，借贷必相等 资产类账户的结构 在资产类账户中，它的借方记录资产的增加额，贷方记录资产的减少额。在同一会计期间（年、月），借方记录的合计数额称作本期借方发生额，贷方记录的合计数称作本期贷方发生额，在每一会计期间的期末将借贷方发生额相比较，其差额称作期末余额。资产类账户的期末余额一般在借方。 资产类账户的期末余额可根据下列公式计算： 期末余额（借方）= 期初余额 + 本期借方发生额 - 本期贷方发生额 负债类账户和所有者权益类账户的结构 负债及所有者权益类账户的结构与资产类账户正好相反，其贷方记录负债及所有者权益的增加额；借方记录负债及所有者权益的减少额，期末余额一般应在贷方。 负债类账户和所有者权益类账户的期末余额可根据下列公式计算： 期末余额（贷方）= 期初余额 + 本期贷方发生额 - 本期借方发生额 成本费用类账户的结构 成本类账户的结构与资产类账户的结构基本相同，账户的借方记录费用成本的增加额，账户的贷方记录费用成本转入抵销收益类账户（减少）的数额，由于借方记录的费用成本的增加额一般都要通过贷方转出，所以账户通常没有余额。如果有余额，也表现为借方余额。 收益类账户的结构 收益类账户的结构则与负债类账户和所有者权益类账户的结构基本相同，收入的增加额记入账户的贷方，收入转出（减少额）则应记入账户的借方，由于贷方记录的收入增加额一般要通过借方转出，所以账户通常也没有期末余额。如果有余额，同样也表现为贷方余额。

Average True Range 取一定时间周期内的股价波动幅度的移动平均值，通常使用14天。 由于惊恐抛售所驱使的价格的剧烈下跌，这一指标在市场底部通常可以达到一个较高的价值。这一指标对于长期持续边幅移动的时段是非常典型的，这一情况通常发生在市场的顶部，或者是在价格巩固期间。平均波幅通道技术指标依据同样的原则，可以被解释成为其他一些易变指数。根据这个指标来进行预测的原则可以表达为：该指标价值越高，趋势改变的可能性就越高；该指标的价值越低，趋势的移动性就越弱。 t：当日tody； p：上一个节点previous n：时间单元unit； Ci：第i日的收盘价close； Hi：第i日的最高价height； Li：第i日的最低价low。 $$ TR = Max[(H-L),Abs(H-C_p),Abs(L-C_p)] $$ Max 取最大值 Abs 取绝对值absolute $$ ATR = \Big( \frac{1}{n}\Big) \sum^{(n)}_{(i=1)} TR_i $$ 波动性较高的股票具有较高的ATR，而波动性较低的股票具有较低的ATR。 它的创建是为了使交易者可以通过简单的计算来更准确地衡量资产的每日波动性。该指标未指示价格方向；相反，它主要用于衡量由缺口引起的波动并限制上下波动 ATR的使用通常用作退出方法，无论如何做出进入决定 可以使用ATR方法来确定头寸规模，从而说明单个交易者自己接受风险的意愿以及基础市场的波动性 ATR使用范围 1、利用ATR资金配比 通过ATR指标的具体数值我们可以看到一些基本的信息,从中分别具体货币的波动情况,这样就可以调整资金的配比.并且每种产品的价格都在不断的波动中,所以可以根据具体的ATR指标的参数来调整交易的计划 2、利用ATR选择入场点位 短期ATR一般大于长期的ATR,我们可以通过短期和长期的波动性的差值,并根据相应的价格方向入场,同时在趋势比较稳定的时候平仓出局. 3、利用ATR止损 著名的海龟法则中,海龟交易法则按照价格高于初始价格0.5ATR进行加仓操作,按照价格低于建仓价2ATR进行止损操作.

一、BackTrader介绍 BackTrader是开源免费的量化交易策略回测系统， 运行流程： 引入backtrader 加载和注入数据Feed（cerebro.adddata） 执行：cerebro.run() 可视化结果：cerebro.plot() 二、安装BackTrader 1、安装环境要求： Python 2.7 Python 3.2 / 3.3/ 3.4 / 3.5 pypy/pypy3 Matplotlib> = 1.4.1（如果需要绘图的话需要配置） 2、兼容Python2.x/3.x from __future__ import (absolute_import, division, print_function,unicode_literals) 3.1、通过pip安装: pip install backtrader 如果想同时安装matplotlib： pip install backtrader[plotting] 3.2、通过源安装 https://github.com/mementum/backtrader python安装源文件，自己搜索 3.3、通过pycharm安装 新建项目 -> Files -> Settings -> Project 项目名称 -> Project Interpreter -> 右侧加号，搜索backtrader Install Package即可 三、backtrader用法 1、使用前说明 常用数据名称： 开盘价，最高价，最低价，收盘价，成交量，持仓量 数据索引方式： 当前值：[0] 前一个值：[-1] 前2个值：[-2] …… 说明：所有的数字都是历史值，所以只能往后推 1、基本功能 from __future__ import (absolute_import, division, print_function,unicode_literals) #让python2兼容python3，python3环境下可以不用写 #引入backtrader import backtrader as bt if __name__ == '__main__': cerebro = bt.Cerebro() cerebro.broker.setcash(100.0) #可以自定义金额 print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) cerebro.run() print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) 执行结果： ...

MA(Moving Average):移动平均线 可以过滤随机价格波动中的噪音来帮助平滑价格走势，基于过去的价格，因此时趋势跟踪。包括简单移动平均线(SMA)和指数移动平均线(EMA)，常见应用为确定趋势方向并确定支撑位和阻力位 简单移动平均线(SMA)： $$SMA = \frac{A_1 + A_2 + \cdots + A_n}{n}$$ A:n期的平均值 n：周期数 指数移动平均线(EMA): $$EMA_t = [V_t \times \big(\frac{s}{1+d}\big)] + EMA_y \times [1 - \big(\frac{s}{1+d}\big)]$$ $$EMA_t$$:当天或当期的EMA $$V_t$$:当天或当期的价格值 $$EMA_y$$:昨天或上期的EMA s:平滑度 d:天数或期数 要计算EMA，线要计算SMA，然后再计算平滑度s 平滑度的计算公式：$$s = \frac{2}{选定天数+1}$$ EMA:指数移动平均（考虑了当天收盘价），快EMA（短时期，通常用12周期），慢EMA（长时期，通常用26周期）