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Python 实战之量化交易

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。...最后,代码再将加密后的请求封装到 request_headers 中,发送给交易所,并收到 response,这个订单就完成了。 参考文章: Python 核心技术与实战:量化交易实战篇。

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量化交易

量化投资没有确切的定义,它泛指通过数学分析、挖掘价格波动规律,或者通过对相关宏观经济、财务数据、量价关系、资金交易等数据进行建模,寻找数据之间的关系,以获得稳定利润为目标,持续计算生成定量化的投资信号...如何得到一条稳步上升的资金曲线 强壮稳定的投资逻辑:基于对交易市场的了解和市场的特性的认识提出各种假设,构建投资逻辑。...多资产多策略配置: 对冲风险更高收益 技术信息理论的三大假设 市场行为包容消化一切信息 市场运行以趋势方式演变 历史会重演(我们可以通过历史数据来推断未来走势 绩效评估指标 绩效指标也被称为风险指标,它们也是量化投资的基石

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python实现量化交易策略

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。...df2],axis=0) df.to_excel('股票数据.xlsx',index=False) hqsj_hs() 这里得到了沪深300成分股的日线行情数据,需要手动将excel表按股票代码和交易日期升序...3 买股方案 前文根据2020年1月1日到2020年12月31日的数据构建策略,用于2021年1月1日到2021年3月31日交易。...5 总结 本文用相关性构建一个简单的交易策略,但还有许多工作没有完成,有兴趣的读者可以进行改善。比如调参,本文用1年数据来测试1个季度,读者们可以用2年数据测试1个季度,用1年数据测试1个月等等。...本文的策略虽然在2020年第一季度中收益率为5.858%,但没有考虑交易费用,实际收益大约4%。再次强调,本文仅供交流学习参考,不构成任何投资建议。炒股有风险,投资需谨慎。

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python量化交易包talib安装方法

; 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

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Python量化交易入门进阶指南(全)

量化,简单说就是程序+交易→盈利。 程序员,或许内心深处都怀揣着一个量化投资的梦想,渴望凭借自己的编程和人工智能技能,再补点基础的金融知识,我们便可以构建一个量化交易系统,轻松实现财富自由。...2、量化交易的市场 量化投资广泛地出现在各种交易市场,如股市、期货、基金、期权、外汇、债券、比特币、NFT等等,有资源交换需求的地方就可以量化交易。这里主要展开介绍下股票和期货市场。...,Python编程的入门并不难(可以参考-Python人工智能学习路线的Python学习建议),前期编程只要入门够用就行了,只有交易的思路才是始终的核心!...梳理下量化主要的流程:开通证券账号→搭建量化交易系统及开通实盘交易→设计量化策略→数据获取及处理→开发策略→策略回测→调试优化→实盘交易 入门量化其实较大的门槛是搭建并开通好量化交易环境,然后才是开发策略代码...搭建量化交易系统及开通实盘交易 量化交易系统环境的准备,个人不建议在没有较多量化经验的基础就从头折腾交易系统,诸如 编写交易的框架(还有个折中方案,可以折腾下开源的框架)、回测框架、穿透测试、对接实盘接口及调试

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量化交易 平台介绍

平台介绍 概述 RiceQuant 是一个云端的框架, 可以帮助我们随时, 随地的开发袭击的交易策略, 验证资金的投资思路....策略页面的样子: 各个区块的功能: 如何完成一个策略 选择策略的运行信息: 选择运行区间和初始资金- 选择回测频率- 选择股票池 编写策略的逻辑: 获取股票行情, 基本面数据- 选择哪些股票, 以及交易时间...做股票量化选择日回测即可 策略主体运行流程分析 在 init 方法中实现策略初始化逻辑 策略的股票池: 在那些股票中进行交易判断 (例如: HS300) 在 before_trading 方法中进行一些每日看盘之前的操作...在 handle_bar 方法中实现策略具体逻辑, 包括交易型号的产生, 订单的创建. handle_ bar 内的逻辑会在每次 bar 数据更新的时候被触发.

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Python 实现你的量化交易策略

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。...所以本文只是介绍几个 Python 量化平台,以及一些最基本的使用方法。更多的功能、更强大的策略还有待各位自己去挖掘。...量化投资以及程序化交易是很有前途的行业,但在你想从事这行,甚至用它赚钱之前,请先深入了解它。 有兴趣的,去看下知乎上的这个问题: 学习量化交易如何入门?

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Python量化交易学习笔记(50)——程序化交易1

本文记录了使用easytrader实现程序化交易的过程。...easytrader实盘支持的券商包括: 海通客户端(海通网上交易系统独立委托) 华泰客户端(网上交易系统(专业版Ⅱ)) 国金客户端(全能行证券交易终端PC版) 其他券商通用同花顺客户端(需要手动登陆)...easytrader安装 pip install easytrader 下载安装e海通财PC独立交易版 启动客户端 import easytrader user = easytrader.use...: XXXX, '可用余额': XXXX, '冻结数量': 0, '盈亏': XXXX, '成本价': XXXX, '盈亏比例(%)': XXXX, '市价': XXXX, '市值': XXXX, '交易市场...''' 查询当日成交 print(user.today_trades) ''' [{'买卖标志': '买入', '交易市场': '深A', '委托序号': '12345', '成交价格': 0.626,

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量化交易:日内网格交易策略

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。...策略原理日内网格交易策略的核心思想是在一天的交易时间内,通过设置多个买卖点(即网格),在价格达到这些点时自动执行交易。这种策略的优势在于能够充分利用市场的波动性,通过频繁的买卖操作来获取收益。...这种策略适用于波动性较大的市场环境,因为只有当价格波动足够大时,网格交易才能捕捉到足够的交易机会。...在平台运行Python代码在掘金平台上实现日内网格交易策略,主要分为三个核心步骤:选股、择时和策略交易。...以下是这三个步骤的Python代码实现:选股选股是策略的第一步,需要选择适合网格交易的股票或可转债。

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Python 进阶视频课 - 15. 量化交易之向量化回测

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...可视化作为主要目标 该方法非常适合用于可视化使用数据、统计结果、交易信号和性能指标。 综合回测程序 该方法总体上非常快,允许测试多种短时间内的参数组合。当速度是关键因素时,应该考虑此方法。...,我会教大家如何做策略探索,包括读取和预处理数据,生成交易信号,计算策略指标如收益、波动率、最大回撤、最长回撤期、比对基准、调整最优参数、可视化结果等。...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

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为什么几乎所有的量化交易都用Python

Python几乎是解决这种问题唯一的办法。让非IT从业者用调包的方式来完成较为基础的代码编写。 再有一点就是中国人适合学Python,因为中国人个人主义比欧美更加浓厚,很喜欢一个人造核弹。...这也非常适合Python。而Python是少数可以一己之力构建项目的语言。其他的语言基本都需要团队合作。 很多时候项目做不起来不是因为买不起硬件,不会写代码,而是大家谁都不服谁。...很多时候程序员的工资就是小企业大半年的利润,小企业主为了做业务不得不亲自上场学习Python。...最后回到题主说的量化量化用什么语言都可以,但由于Python学的人多,开发成本较低,而且量化需要处理的数据并不像电商那么多。我下过全球的日频数据,总共也就20多个G的时间序列。...不是量化使用了Python,而是单纯Python好学,简单,容易招到人。如果世面上有一大堆月薪3000的007优秀C++工程师,那么其他语言都会是鸡肋。

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量化交易是银弹呢?

题图来自:pexels 什么是量化交易?...你可以在几分钟之内完成之前几年的交易回测,然后根据结果来调整各种参数,最后得到一个完美的量化模型。...再冠以大数据、人工智能、机器学习这样的时髦技术,量化交易对于理工科背景,特别是会写程序的工程师来说,就具有特别的诱惑力。...写几百行 Python 代码,回测几十次,调整各种参数,这种机器学习的常用操作,就能够实现梦寐以求的躺着挣钱,这难道不是传说中的银弹吗? 然而现实并非如此。...所以在我看来,除了高频交易外,程序最多就是辅助性的工具,帮助人类更快的进行信息筛查。如果你自己亲自投资都赚不到钱,量化交易也不可能帮你赚到钱。

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