随着科技的不断发展,自动化交易成为了投资者们追逐的一种高效、智能的投资方式。Python作为一种简洁、灵活且功能强大的编程语言,被广泛应用于自动化交易领域。本文将介绍如何使用Python进行自动化交易,并提供一些示例代码。
谢谢大家的支持!现在该公众号开通了评论留言功能,你们对每篇推文的留言与问题,可以通过【写评论】给圈主留言,圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱,必须同时具备两样能力: 研究:做出正确的能够获利的决策,也就是寻找Alpha的能力 交易:基于研究的结果和交易信号,执行相应的下单风控等操作,也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力: python基础编程,必须掌握,不仅仅是会语法,还有各种语言细节的坑(当然比C++少很多)。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括:私募基金,证券自营、资管,期货公司,高校的金融研究院系,个人投资者等,机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
在金融科技迅猛发展的今天,量化交易作为现代金融领域的重要分支,以其精准、高效和自动化的特点,吸引了越来越多的专业人士投身其中。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言,在量化交易领域的应用日益广泛。本文将围绕“Python 量化交易工程师养成实战”这一主题,深入探讨如何成为一名专业的Python量化交易工程师。
微信支付接口 wzhifuSDK [1]- 由微信支付SDK 官方PHP Demo移植而来,v3.37 weixin_pay [2]- 是一个简单的微信支付的接口 weixin_pay [3]- 微信
在当今金融市场的快速变化中,量化交易凭借其高效、精准的特点,逐渐成为金融界的新宠。而Python,作为量化交易领域的得力助手,为工程师们提供了强大的技术支持。本文将深入解析Python量化交易工程师的培养之路,带领读者走进这个金融高薪领域。
摘要:如何优雅地夸一个程序员呢?vscode-rainbow-fart 作为一个彩虹屁的项目,深得程序员心,能在你编程时疯狂称赞你的除了你自己,还有它。除了鼓励之外,Super Linte 是官方出品的旨在保证代码和文档一致性的工具,有了它,你可以更优雅地进行编程。说完优雅编程,来说下优雅使用 k8s,那就不得不提 Lens,一个专业管理 k8s 工具。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending,选项标准:新发布 | 实用 | 有趣,根据项目 release 时间分类
Python 的学习者中,有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题,节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域,那就是量化交易。 量化交易,就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程序来进行策略的计算和验证,最终也常直接用程序根据策略设定的规则自动进行交易。 Python 由于开发方便,工具库丰富,尤其科学计算方面的支持很强大,所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。通过这些平台,你可以很方
Python 的学习者中,有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题,节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域,那就是量化交易。
BigQuant – 你的人工智能量化平台 – 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略,基于python,提供策略自动生成器
如果你是一名交易员或者从事金融服务行业,那么 Excel 就是你的生计之本。有了它,你可以分析价格和实时数据、评估交易组合、计算 VaR、执行回测等等;有了它,你就是数据透视表、公式、图表甚至 VBA 和 PowerQuery 的专家。
本文将详细介绍日内网格交易策略的原理,并结合Python代码示例,展示如何在掘金平台上实现这一策略。
随着Python编程语言的流行和普及,越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清,有的人过于异想天开,认为可以躺着挣钱(怕是只有岛国老师吧);有的人则因循守旧,认为没啥卵用;也有的人盲目追求模型的复杂性,在编程和数学中迷失了方向。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 如图1所示是网易财经展示的贵州茅台股票的历史交易数据。 图1 单击“下载数据”超链接,会弹出如图2所示的对话框,选择完成后单击“下载”按钮就可以下载数据了,所下载的数据是CSV格式。 图2 CSV(Comma-Separated Values)是以逗号分隔数据项(也被称为字段)的数据交换格式,主要应用于电子表格和数据库之间的数据交换。 提示:CSV 是文本文件,可以使用记事本等文本编辑器打开,如图2-5所示,还可以使用Excel打开,如图2-6所示
把ZeroMQ_MT4_EA_Template_Edited.mq4放到MT4的Experts文件夹下
在ChatGPT引领的AI浪潮下,涌现了一大批AI应用,其背后其实蕴含着一个基本事实:AI能力得到了极大突破——大模型的能力有目共睹,未来只会变得更强。这世界唯一不变的就是变,适应变化、拥抱变化、喜欢变化,天行健君子以自强不息。我们相信未来会有越来越多的大模型出现,AI正在逐渐平民化,将来每个人都可以利用大模型轻松地做出自己的AI产品。
投资理财是几乎是每个人的人生必修课,修的好,能带来很多睡后收入。但是没有丰富的投资知识,不要进入股市。假如你有一些闲钱,这些钱如果没了,对你的生活质量丝毫不受影响,那么,可以用这些闲钱玩一玩股票,记住一点,不可以使用杠杆,如果没有闲钱,那就玩模拟炒股吧。
由于有免费的CTP接口,期货程序化交易目前比较普遍,很多人都尝试过在文华财经、金字塔之类的软件上回测和编写实盘策略。
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。
大数据文摘出品 编译:蒋宝尚 在自动化的新时代,程序员的角色变得越来越重要。多年来,投资银行也不断招募顶级程序员,以帮助其交易员用软件执行策略。这也意味着,如果仅仅掌握华尔街的行话,那么你将不再能够满足投行分析师的岗位需求。 负责领导北美市场和证券服务部门的Lee Waite表示,从七月份开始,计算机编程语言将作为银行分析师培训课程的一部分。 Waite在接受采访时说:“我们正在更快的融入日益变化的世界,至少加强对编程的理解是非常有价值的。 金融交易的日益数字化,意味着金融公司已经越来越重视数字工具的采用,
自2017年秋季以来,Tokenika一直致力于创建基于Python的EOS智能合约开发平台,以便轻松创建,测试和部署智能合约。随着EOS的不断发展,我们已经习惯了其基础代码的突然变化,并且随着我们的进展而逐渐减少诅咒;)今天,这一天终于来了,我们非常高兴能够将我们的工作交给EOS社区。我们的新生婴儿将以EOS Factory的名义出现,旨在成为一个完整的,完全记录的跨平台IDE,使用简单的命令行界面,你将能够:
随着科技的进步,人工智能(Artificial Intelligence,AI)正逐渐渗透到各个行业中,其中包括金融领域。
你知道 Python 是被称为 全能编程语言 的吗?是的,它确实是,虽然不应该在每个项目中都使用它。你可以使用它来创建桌面应用程序、游戏、移动应用程序、网站和系统软件。它甚至是最适合用于实现 人工智能 和 机器学习 算法的语言。因此,在过去的几周里,我为 Python 开发人员收集了一些独特的项目构想。这些项目构想很有可能会让你对这门神奇的语言产生兴趣。最棒的是,你可以通过这些有趣但也具有挑战性的项目来增强你的 Python 编程技能。让我们来一一看下。
这些项目构想很有可能会让你对这门神奇的语言产生兴趣。最棒的是,你可以通过这些有趣但也具有挑战性的项目来增强 Python 编程技能。
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,具有20多年的发展历史,成熟且稳定。
在整个职业生涯中,我经历过诸多不同的职位——从衍生品分析师到应用密码学家——但我本质上仍是一位软件工程师。我始终喜欢编码,就像许多其他标榜为“开发者”的人一样,我掌握着多种编程语言——包括 Java、Swift、C、Rust 等常客。因此,当我身为密码学家的那一面迷恋上分散式计算,继而深入研究比特币和门罗币等理念时,我身上的开发者一面便接下了学习区块链所需的新编程语言的挑战。通过此次经历,我立刻看到了一个重大的障碍:需要学习一种全新的编程语言。即使这种语言与现有语言存在相似之处(譬如 Solidity 类似于 JavaScript 语法),但它仍然可能限制能够为分散式操作系统构建应用程序的人数。
在上一篇文章中,我们使用深度强化学习创建了一个可以赚钱的比特币自动交易智能体。虽然这个智能体能够做到自动交易比特币获得收益,但它的收益率并没有让人眼前一亮,今天我们会大幅度改进这个比特币交易智能体,从而提高它的收益率。
相信大部分人对于Python并非想掌握全栈知识,往往只是为解决工作/生活中的某些问题才开始学习的。
Python凭借其开发效率高和功能强大的特性,在众多编程语言中脱颖而出,成为大数据时代的分析利器。
吃瓜群众:10年翻400倍?!这怎么可能?!肯定是标题党?! 回答:绝对不是。后面会附上原始数据、代码、结果,用数字说话。 吃瓜群众:那这个策略是不是非常复杂? 回答:不复杂。这个策略非常简单,简单到一句话就能讲清楚。 邢不行是经管之家(原人大经济论坛)「量化投资」版块的版主,毕业于香港科技大学,热门教程《量化小讲堂》作者。 今天,邢老师给大家分享一个策略,一个在过去10年可以让你的本金翻400倍的选股策略。 选股条件 这个策略非常简单,简单到只用了一个选股条件。但是这个选股条件在众多其他条件中,却是最
各位看博客的园友们,大家好,我就是那个风流倜傥的KK,还记得我那篇2019年的年中总结博客吗?我想有许多看博客的园友是没有读过我那篇文章的,KK很生气,后果很严重(开个玩笑了,怎么可能)。给大家一个传送门2019年终总结,这篇博客总结了KK2019年求职的一些门槛和自己2019年的收获,希望对正在求职的你或者马上需要求职的园友们一些宝贵的建议(虽说是水文,但还是有点作用的),文章结尾的时候我给自己2020年定下了几个目标。
本文作者是一位从事量化交易的实战者,他将他的实战心得写成一个量化交易系列,本篇则是系列的第一篇,从文中你会对整个量化交易的框架、流程、以及策略思路的来源地都有相应地说明。接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧!
截止目前开源中国收录了 44478 款开源项目,囊括了最热门的各类开源项目,而软件的评分在一定程度上代表了软件的质量和热度,而 Python 语言近年来发展势头一路攀升,因此本文整理了 Python 语言中评分超过 8.0 分的几款项目管理工具,并附上评分和收藏量,以供开发者选择和交流,排名如下:
http://blog.csdn.net/liuyukuan/article/details/53560278
作者 | Juan Cruz Martinez 译者 | 刘雅梦 策划 & 编辑 | 刘燕
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年(私募投资基金管理人登记证P1033450),是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金,是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
在ChatGPT引领的AI浪潮下,涌现了一大批优秀的AI应用,AI正在不断地重塑一个又一个行业,今天介绍的这个AI项目是跑进github前三甲的金融领域的代表:FinGPT。
最近"量化交易"成为了热门话题,具体缘由我就不多说了,之前觉得"量化交易"非常地神秘,"量化交易"是什么?它和"程序化交易"有什么区别?找些资料了解下。
今天给大家分享一位好朋友的六年量化程序开发历程,最后他的策略实现了很高的收益,身边有很多朋友也都是主业码农,副业量化,这种搭配是现在非常流行的,量化代码给大家放在了文章末尾,看完后希望对你有所启发与帮助~
上一篇文章,我用了4000字这样比较长的篇幅,介绍了一些金融和量化交易相关的基本知识,还大概说了下人工智能在金融方面使用的优劣。这篇文章我们将用一个具体代码来进行一波股票价格预测的实战。
近些年,编程语言Python的热度越来越高,因为Python简单,学起来快,是不少程序员入门的首选语言。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 公司介绍 浙江白鹭资产管理股份有限公司(简称:白鹭资管)是一家专注于二级市场、依靠数学和计算机科学进行量化投资与交易的对冲基金。我们致力于打造兼具全球视野和本土智慧的一流投资团队,成为全球顶尖的量化多策略对冲基金。公司于
2017年完成了大部分计划中的上层应用模块开发,剩余部分将在今年上半年加速推进,争取早日发布v2.0稳定版,为量化交易员提供一套完整成熟的交易系统解决方案。 Docker镜像 📷 Docker技术日渐完善,多位vn.py社区用户也已经贡献了较为成熟的镜像代码(位于vnpy/docker目录下),实现的功能包括: 在Docker中运行基于vnpy.rpc的服务器,并在外部通过GUI客户端来实现监控操作(类似examples/ServerClient的架构) 在Docker中启动Ubuntu图
基于Web前端的量化交易应用WebTrader终于开发完成,之前实在是跳票许久。在此首先要感谢下负责开发Web前端的社区成员cccbbbaaab(这名字,怎么说呢~)和他的团队,在短短两周的时间内就完成了后端服务的测试和前端页面的开发工作,效率和质量都杠杠的。 WebTrader WebTrader应用位于examples/WebTrader目录下,使用时需要分别启动: server.py:基于vnpy.rpc模块实现的交易服务器,包含CTP接口和CTA策略模块 run.py:基于Flask实现的Web服务
不用复制粘贴,也不用写python,今天教你一个零代码可以自动抓取股票交易数据的好办法。来看看我自动化的效果吧!
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