一、搭建一个简单的交易策略 1、策略 先看一个非常简单的交易策略： 为了让这个策略能让计算机执行，首先，要使策略符合“初始化+周期循环”框架，像这样： 2、什么是“初始化+周期循环”框架？...为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的量化策略，必须基于一种模式来写，框架就是指这种模式。而此框架包含两个部分即初始化与周期循环： 初始化即指策略最开始运行前要做的事。比如，准备好要交易的股票。...能帮助你理解这一框架的是，其实人本身日常做交易就是符合“初始化+周期循环”框架的，初始化就是已存在人脑的交易思想与知识，周期循环就是每天或每分钟地查看行情、判断、下单等行为。...通过编程将策略写成计算机可识别的代码，具体说，我们这里是用python这门编程语言。 另外可以用聚宽的向导式策略生成器，这种方法是不需编程的，但灵活性上难免是远不如写代码的。...二、利用框架编写完整的策略 1、编写代码 1.选定要交易的股票为平安银行 g.security = '000001.XSHE' 2.买100股的平安银行（市价单写法）: order(g.security
其执行层架构如图所示9，Photon向量化计算基于最底层的Task调度粒度处理 。扩展新的转换规则将原物理计划转为Photon物理计划，在Task级别实现向量化计算，提供高效的湖仓一体计算模式。...Gluten整体设计思想与 Photon相似，沿用Spark执行框架，基于新增GlutenPlugin 和 加载Session Extensions实现自定义扩展。...Spark Driver处理查询请求的基本流程如下图所示，(1).基于Spark Catalyst框架进行SQL解析和逻辑计划优化，(2).基于SparkPlanner进行物理计划优化，(3).优化后的物理计划...Gluten实现向量化计算的主要变更如下所示，在QueryExecution执行前优化过程中，通过注入规则对物理计划进行扩展处理，转为Gluten物理计划，使用向量化执行模式替换已有的JVM + CodeGen...向量化执行引擎框架 Gluten 宣布正式开源，并亮相 Spark 技术峰会
QUANTAXIS量化金融策略框架,是一个面向中小型策略团队的量化分析解决方案，是一个从数据爬取、清洗存储、分析回测、可视化、交易复盘的本地一站式解决方案。...我们通过高度解耦的模块化以及标准化协议,可以快速的实现面向场景的定制化解决方案.QUANTAXIS是一个渐进式的开放式框架,你可以根据自己的需要,引入自己的数据,分析方案,可视化过程等,也可以通过RESTful...12','000001','WR1') WR1 48.148148 Name: (2018-01-12 00:00:00, 000001), dtype: float64 1.4 可扩展事件驱动框架...QUANTAXIS的事件框架是一个多线程架构: QUANTAXIS/QAENGINE QAENGINE分三个部分 - QAEvent - QATask - QAThread (可扩展 ProcessEngine...6, 'user_cookie': 'USER_l1CeBXog', 'volatility': 64.69698601944299} 1.6 实盘 1.6.1 股票(实盘易) 1.6.2 期货(python3
慕课网 量化交易 https://www.imooc.com/learn/1054 作者项目地址 https://github.com/birdskyws/Quantitative-transaction...python获取股票数据 ?
请注意，这只是一个简单的示例程序，实际的量化程序需要更加复杂的模型和策略，并且需要经过充分的测试和验证。此外，量化程序涉及到金融市场和投资风险等因素，需要对风险有足够的认识和管理能力。
量化程序是用计算机程序来执行投资策略的程序，通常会涉及到数据获取、数据分析、模型构建、交易执行等一系列流程。...下面是一个简单的示例程序，可以使用Python获取股票数据，并计算股票的均线，然后根据均线的交叉情况来决定是否买入或卖出股票。...这只是一个简单的示例程序，实际的量化程序可能会涉及更加复杂的模型和策略。
) cerebro.optstrategy(MyStrategy, sma_period=range(10, 30), rsi_period=range(10, 30)) cerebro.run() 量化交易平台...QMT、Ptrade、很多券商都有自己的量化交易服务
但是这些工具和框架总有某些不合适的地方，比如不灵活，笨重等。今天我们就来介绍一款轻量化的定时任务框架 Schedule。...关于 Schedule 轻量化，零依赖，简单易上手等都是 Schedule 的优点。
python量化学习路线 简介 本文介绍python量化的学习路线，然后默认是会python的基础语法，然后后面的后续文章会详细的介绍学习路线中的每一块。...学习路线 以下是一个较为详细的Python量化学习路径和流程建议： 第一阶段：学习Python基础知识 学习Python的基本语法和数据结构，可以选择以下方式进行学习： 书籍推荐：《Python...编程从入门到实践》、《流畅的Python》等 在线课程推荐：MOOC平台上的《Python语言程序设计》、Coursera上的《Python for Everybody》等 掌握Python的常用标准库...学习Python的第三方库，例如：numpy、pandas等。 第二阶段：了解量化交易领域基本概念 学习金融市场的基本概念，如股票、期货、外汇等。...总之，Python量化学习需要长期持续的学习和实践，并且需要结合市场动态和实践经验不断完善和优化策略。
ShapeNet_A Shapelet-Neural Network Approach for Multivariate Time Series Classif...
今天我们尝试探讨智能决策的共性框架，并举一个量化投资的应用案例。 【共性框架】 关于共性框架，个人认为脱离不开一种反馈机制，整体可以认为是一种寻找回报最大化行动方案的反馈优化机制。...【量化案例】 量化投资的应用案例，举一个量化交易系统的例子，来自于《打开量化投资的黑箱》。 ? 上图展示了一个典型的量化交易系统的框架。...缺少了数据的输入，而且必须是精确的数据输入，框架将毫无用处。量化投资者通过输入数据，对信息进行加工，做出交易决策，进而建立输入/输出模型。例如，采用趋势跟踪策略的交易者通常根据价格数据判定趋势。...通过研究可以判断量化策略的运行情况。还值得注意的是，框架中的各个模块，也需要基于大量研究方可正确建立。...【小结】 决策框架中如何自适应的学习和成长正是当下智能技术所聚焦的问题，伴随着智能技术的突飞猛进终将被攻克。
老读者都知道，Python的一个应用方向就是——量化交易，恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣，简单试读了一下。...此外，还会通过文字+视频的方式，给大家分享如何用Python获取A股数据，以及如何用Python进行的仓位控制。...，实验如下： yfinance 另外，yfinance也有类似的功能，使用方法也很简单 Tushare 当然，说到用 Python 进行量化交易，肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能，需要一定的积分...JoinQuant 最后一种方法来获取数据就是用现成的量化平台。这里我用joinquant实验了一下， 可以看到，通过平台获取数据，还是比较简单的。...接着，再为大家分享如何用Python进行的仓位控制！
什么是量化交易？...量化交易的涵盖范围很大，程序化交易，算法交易，高频交易，自动化交易平台等等都可以算作量化交易。...Python 量化交易 算法交易一个基本需求，就是高效处理数据，数据处理是 Python 的强项，特别是 Numpy+Pandas 的组合，让算法交易开发者的效率直线上升。...可以借助一些专有的库： Zipline 策略回测 Pyfolio 投资组合分析 另外，有一些现有的便利交易平台可以执行自定义的 Python 策略，无需搭建量化交易框架。...参考文章： Python 核心技术与实战：量化交易实战篇。 这是我学习 Python 最受益匪浅的地方，推荐给你。
61927006 AD：（本人录制的backtrader视频课程，大家多多支持哦~ https://edu.csdn.net/course/detail/9040） backtrader是一个量化策略的回测分析平台...Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) # Plot the result cerebro.plot() 上面这段代码整个框架来自于...我们想想，量化回测，首先得有数据。 在backtrader里面，DataFeed就是这样一个数据的概念。...backtrader对每种数据的来源都有一定的标准，要不然咱们相信，不订立标准，框架怎么会知道每一列数据都是干嘛的呢。
也没啥好总结的，目录如下： 1 最后再贴一次框架目录 ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├─.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-05 21:47 # @Author : Ed Frey # @...总之，要做一个量化分析的项目，需要花费大量的精力时间去建模，不断的修正完善，有很多问题要实战起来，才会发现，哇靠，这么复杂！！！ 至于，沪深300与策略收益曲线对比图呢，一把辛酸泪？！
依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├── __init...如果有对代码不感兴趣，但是对量化分析感兴趣的童鞋，可以去现成的量化分析平台模拟，比如JoinQuant聚宽量化交易平台，直接使用平台上现成的指标，组合一个自己想要的策略，然后进行回测。...如果满足不了自己的胃口，平台还支持自己写指标组合使用，相比python从头到尾捋一遍简直爽到炸……几分钟就能搞一个策略测测结果神马的 ? 好了，今天没有什么硬干货，洗洗睡吧～
这是奔跑的键盘侠的第115篇文章 依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-13 18:19 # @Author : Ed Frey # @...get_all_codes("2019-07-28") print(len(code),code,flush=True) 测试结果如下： /Users/Ed_Frey/anaconda2/envs/python36.../bin/python /Users/Ed_Frey/Desktop/MyQuant_v1/util/stock_util.py 3646 ['000001', '000300', '399001',.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 09:51 # @Author : Ed Frey # @
本文介绍基于Python构建查询历史股票行情的应用。1 数据获取量化数据接口有很多，有tushare、alltick、xtquant等等。...as akstock_info = ak.stock_info_sz_name_code()stock_info.to_excel('stock_code.xlsx')2 应用架构本应用基于dash框架...- demo - data - stock_code.xlsx - assets - setting.css - app.py3 应用启动安装好当前项目依赖库，然后直接在终端执行python...pyecharts.charts import Klineimport feffery_antd_components as fac# 应用实例化app = Dash( __name__, title='量化小应用
在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。...总之，无论你有多长的数据列表并需要对它们进行数学转换，都强烈考虑将这些Python数据结构（列表或元组或字典）转换为numpy.ndarray对象并使用固有的矢量化功能。...更多关于numpy向量化编程的指导，可以参考这本开源的在线书籍：From Python to Numpy )
import re import time import matplotlib.pyplot as plt import requests import dem...
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
