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Wind extinguishes a candle but energizes fire.-
Javascript响应option OnChange事件
Side Project中希望能够通过列表选项调整显示的2D map animation，发现JS不去响应OnChange事件，最早以为是单纯改动src不可行，需要ajax方式做请求，检查后发现调用函数时没有给参数括号，不过为啥chrome不报错，奇怪。具体代码：
function change_gif(selectObj) { var img_obj = document.getElementById("mapimg"); var slc_obj = document.getElementById("select01"); var opt_value = selectObj.value; switch (opt_value){ case "precip": img_obj.innerHTML='<img src="https://raw.githubusercontent.com/Novarizark/wrf-sdpwfe/master/fig/precip.gif?'+ (new Date().getTime())+'"/>'; break; case "snow_cover": img_obj.innerHTML='<img src="https://raw.githubusercontent.com/Novarizark/wrf-sdpwfe/master/fig/snow-cover.gif?'+ (new Date().getTime())+'"/>'; break; } }<select style="margin-bottom: 15px" id="select01" onchange="change_gif(this)"> <option value="precip">Precipitation</option> <option value="snow_cover">Snow Cover</option> </select> <div id="mapimg"><img src="https://raw.githubusercontent.com/Novarizark/wrf-sdpwfe/master/fig/precip.gif" /></div>Updated 2018-01-25
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爬取Yahoo Finance美股数据
去年5月就试着用python现成包爬取Yahoo Finance的数据，但是发现坑爹的是在我打算搞这个事情前两天，雅虎改了API爬不到。这次想起来查了下发现已经有相应的fix包了，当然只是临时的。不过无所谓，数据先拉到，后面业务化运行时能用多久用多久咯。
先装包：
pip install pandas_datareader pip install yahoo-finance pip install fix-yahoo-finance然后就可以快乐地爬数据了。Stock ETF代码可以在Nasdaq官网拿到，这玩意儿一共26个英文字母，我居然手动下完了所有才发现有集中到一起的表格可以下载，shit！ 对代码先做了个A-Z排序，加上个随机延时，然后就可以开搞啦。源码如下：
def mainfunc(): yf.pdr_override() # fix yahoo finance api for item in eq_market: pd_symbol=pd.read_csv(eq_path+item+'.csv', index_col='Symbol') pos=0 for symb in pd_symbol.index: pos=pos+1 print('Now download %s@%s (%d/%d)' % (symb, item, pos, len(pd_symbol.index))) try: df = pdr.get_data_yahoo(symb, start=ini_time, end=end_time) except: print('i\nError while downloading %s@%s' % (symb, item)) with open(eq_path+item+'/'+symb+'.csv', 'w') as f: df.to_csv(f) sptime=random.randint(0,50)/10 print('\nsleep %4.2fs' % sptime) time.sleep(sptime)Updated 2018-02-04
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追涨杀跌还是买跌卖涨？几个简单策略的实现与横评
（文末有福利）
追涨杀跌还是买跌卖涨？无论是投资者还是投机客，这可能是个永恒的问题。 之前刷华尔街见闻的时候发现一个简单的右侧交易策略
当目前的价格 ＞ 过去12个月的平均价格，那么保持投资（如果没有投资，那么就买入）； 当目前的价格 ＜ 过去12个月的平均价格，那么就全部卖出，持有现金（或债券）。
很有意思，回测也很不错。感觉原则就是，趋势来了我贪心，趋势走了我就离场，而且坚决不回来。不过对于我这种左侧交易者来说，在上升时期宁可hold也不愿意加仓。这个策略很简单，应可以作为一个出发点，后面按自己的理解来进行一些修正。尤其对于我这种喜欢左侧交易和网格策略的～
Updated 2018-01-23
正巧需要构建自己的Mercurius交易系统，不妨先实现几个策略做回测试试，标的的话，就选黄金好了，当然一般来说，黄金并不是什么好的投资标的。不过俺们就是这么俗，土豪金谁人不爱～
一共写了三套策略：
- 佛系策略一把梭：Buy and Hold
- 极端贪心与恐惧：Up in and Down out
- 传说中的网格提款机：Grid Trading
回测采用日均值，还没来得及写年化收益，最大回撤、夏普ratio等统计指标，先简单看图吧。首先我们以满仓10000美元的buy and hold策略，来看黄金自2000年以来的表现情况：
很明显，黄金从00年开始，随着全球的货币大宽松走出了一个长期牛市，主升浪在2008金融危机之后。到2011年上半年，净值翻了六倍多，随后由于美国逐渐退出QE，走熊直到2016年初（怎知16-now这波不是反弹？嘿嘿）。
作为对策略的压力测试，当然先看熊市表现啦。
结果还是很有趣的，从投资（机）总效果来看，up in and down out相比于佛系的buyNhold最终表现仅仅略微好一点点，大概也就少损失个一两百刀。过程中我们可以看到金价多次出现假突破，从而使得策略不断进出，在不计交易费用的情况下相比佛系投资还有一点优势，如果存在交易成本，那怕是必然亏更多的。 当然改进的方法也很简单，比如每隔一个period进行一次检测，这样能够避免频繁假突破时的频繁交易。
值得注意的是，这一贪心策略可以确保在市场急剧下跌期间保持极高的（100%）持现比例，你不爱我绝不回头～一手现金dry powder。充沛的流动性在手给了标的走熊期间去发掘其他资产的机会。
如果我们cover牛市，从2008年到现在呢？看这十年间会发生什么。
Oops！居然无法跑赢佛系buy and hold。这还算在木有交易费用的情况下。矬了吧～主要问题在于前期高频箱体振荡期间出现频繁买卖，而买点恰巧错过一批疾速上涨期，随后基本一直落后buy and hold。
我们再看所谓的网格提款机的效果。我喜欢的左侧交易策略表现又如何呢？
嘿嘿！大网格熊市各种睥睨佛系一把梭，我们看到几个酷炫的买点基本都出现在市场底部，然后前期两次出网很酷炫得锁定了收益，随后剧烈走熊阶段不断加仓压低成本，可惜13年中即已满仓，一直到16的市场底部只能不断观望。但是最终到18年初，我们可以看到网格策略仅仅承担了不到10%的账面亏损，而佛系一把梭却有接近20%的账面亏损。
那么牛市呢？
哎哟不错诶。虽然赶不上一把梭的痴长，但是基本保持了数量级相当的收益。不过值得注意的是，在牛市启动阶段，网格卖出所有的quota之后即因成本持续低于市值而按兵不动，所以后续基本相当于大半仓位下buy and hold。注意到09年的turmoil阶段网格抓到了几次低位买点，那么我们将时间尺度继续拉长，是否还能获得如此不错的表现呢？
显然，从00年到现在，网格策略远远落后于buy and hold，主要原因也很简单，人家满仓，我们却基本半仓走了快二十年，最终大概只能获得佛系一把梭一半多点的收益。
简单总结一下：
- 贪心的up in down out策略在黄金标的上，无论牛熊的表现都差强人意，但是剧烈走熊期间能够确保足够安全，手中握有大量dry powder。
- 网格策略在熊市期间表现出较好的风控能力，低位吸筹，高位抛出，简单机械的操作能够在保持流动性安全以及抓住收益中取得较好平衡。但是单边牛市（或持久熊市）估计会错过机会（输掉裤衩）。
- 如果在市场低位（如何判断，这可是一个大问题）入场，buy and hold可能是非常优秀的交易策略。（事实上李嘉诚先生基本就是这个策略，关键得有他老人家的眼光呀）
总而言之，眼光决定一切。基本面得抓得准呀。不说了，默默啃书。
Left or right, This is a problem.
要Code？没问题！瞎捣鼓的交易系统都是完全开源的啦！几个简单的策略在strategy目录下。欢迎star/fork/diss
Updated 2018-01-30