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
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。
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!
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 # @
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~
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?!
这是奔跑的键盘侠的第112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...code:1,date:1})建立数据集索引,还有前复权、后复权的数据集都建立索引,爬取数据的速度就会快非常多,至于为何,暂时还没得空去研究 先用起来再说 2 basic_crawler.py重写 《Python...——量化分析常用命令介绍(五)》中贴的basic_crawler.py代码一跑起来发现很多问题,最关键的一点是数据类型不一致不断抛出异常的问题,至于为啥,先一掠而过……翻新完的代码如下: #!.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-31 21:12 # @Author : Ed Frey # @
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...
python实现量化交易策略 1 前言 相信大家都听说过股票,很羡慕那些炒股大佬,觉得量化投资非常高深,本文教大家用python实现简单的量化交易策略。
这是奔跑的键盘侠的第118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 : 2019-08-04 06:40 # @Author : Ed Frey # @.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 07:20 # @Author : Ed Frey # @
这是奔跑的键盘侠的第116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 : 2019-08-03 21:44 # @Author : Ed Frey # @
这是 Python 进阶课的第十五节 - 量化交易之向量化回测 ,进阶课的目录如下: NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy 下 Pandas...异常处理 函数上:低阶函数 函数下:高阶函数 类和对象:封装-继承-多态-组合 字符串专场:格式化和正则化 解析表达式:简约也简单 生成器和迭代器:简约不简单 装饰器:高端不简单 本课的主要目标是掌握向量化回测...基于均值回归策略 特殊示例 通用示例 付费用户(付 1 赠 1)可以获得: 观看课程视频 (90 分钟) Python 代码 (Jupyter Notebook) Jupyter Notebook
; 如果你的系统是x86平台,在安装了anaconda 的基础上,可以直接使用pip安装,命令如下: pip install talib 如果你的系统是x64平台,直接使用上述命令安装会报错 原因在于python...下载推荐使用加州大学的python扩展库,地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 从上面下载的这个:TA_Lib-0.4.17-cp27-cp27m-win_amd64....whl 然后在windows的cmd里面输入命令: pip install TA_Lib-0.4.17-cp27-cp27m-win_amd64.whl 注意事项:本人安装的python环境是2.7版的...,所以下载TA_Lib-0.4.17-cp27-cp27m-win_amd64.whl这个64位版本,如果你使用的python3.5或python3.7,请下载对应版本,否则安装不会成功。...python3.5的64位平台:TA_Lib-0.4.9-cp35-none-win_amd64.whl python3.7的64位平台:TA_Lib-0.4.9-cp37-none-win_amd64
目前正在升级自己的量化平台,也会将之前的一些代码公布出来,如果喜欢请点个推荐,谢谢
前段时间,在写批量化挖掘的脚本,现在已经收工了,大概也就100+shell左右,用来练手的其余sql注入,未授权都交给公益src了。 先上图,大佬勿喷,只做一个思路-实施的过程。...print('------------------------------') print('+来源peiqi文库修改版,魔改author:echo') print('+使用格式:python
Python本身对向量操作的支持并不是很好,需要借助列表推导式或函数式编程来实现,例如: >>> import random # 生成随机测试数据 >>> x = random.sample(range...-66, 282, 231] # 函数式编程,map,模拟向量加法 >>> list(map(lambda a, b: a+b, x, y)) [1067, 488, 1486, 998, 327] Python...扩展库numpy本身提供的大量函数都具有向量化的特点,并且可以把普通的Python函数向量化,可以使得Python操作向量更方便: >>> import numpy as np # 定义一个普通的减法函数...>>> def sub(a, b): return a-b # 把减法函数向量化 >>> vecSub = np.vectorize(sub) >>> print(vecSub(x,y)) [-171...-370 -66 282 231] # 把加法lambda表达式向量化 >>> vecAdd = np.vectorize(lambda a, b: a+b) >>> print(vecAdd
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