程序員理財課 Python量化交易系統實戰

 

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python量化交易----以python語言實現，經過學習量化交易的經常使用框架，並掌握量化交易策略的理論以及流程，以模擬交易的方式帶領你進入量化交易的魔法世界。

量化交易概念、框架以及策略、實施，各個步驟逐步講解，層層深刻。

課程亮點：

用最快的速度帶你瞭解並掌握量化交易的原理和技術

課程內容：

python量化交易，經過量化交易的概念、框架、策略和打分法、迴歸法等基礎知識的學習，並以模擬交易的方式實現，學習並掌握該技術

 

一，啓動前30天最高價，最低價得出的振幅；最高價，平均價，得出的振幅。

30天最高價，最低價振幅=（30天最高價-30天內最低價）/30天內最低價

30天最高價，平均價振幅=（30天最高價-30天內平均價）/30天內平均價

2019年啓動前30天最高價，最低價得出的振幅；最高價，平均價，得出的振幅以下圖：

結論：從上面三張圖，咱們也能夠看到，妖股啓動前30天，走勢基本以盤整爲主。

二，啓動前30天最大成交量，最低成交量得出的振幅；最大成交量，平均成交量，得出的振幅。

2019年啓動前30天最大成交量，最低成交量得出的振幅；最大成交量，平均成交量，得出的振幅以下圖：

 

. 股票數據分析

 股票數據分析和通常數據分析同樣，用到數據清洗分析，機器學習深度學習，天然語言處理等技術，當咱們從其它數據分析轉向股票數據分析時，主要關注兩者的不一樣點：

（1） 量化交易

 量化交易是經過對歷史數據、實時數據的分析選擇最佳的交易品種（擇股）和交易時機（擇時）。通常利用統計和分析方法構建股票組合，指望組合可以得到超越基準收益。在設計交易的策略的過程當中，須要加大盈利的可能性，同時控制風險，即便不能保證每一次預測都準確，但在交易次數和交易量足夠多的狀況下，儘可能使贏面更大。

（2） 獲取數據

  股票數據包括基本面，消息面，技術面數據，數據量大，維度高，本篇咱們先關注以數值類型爲主的股票數據。

（3） 指標計算

 股票指標每每是決策的重要依據，建模使用的重要特徵，有的也是判斷策略好壞的標準。Python有不少成熟、穩定的三方庫提供指標計算功能，開發者無需自已動手實現，只須要關注功能和用法便可。

（4） 回溯測試

 同一策略在不一樣時間、不一樣地域、不一樣週期結果也不相同，回溯測試是用歷史數據測試投資策略，量化交易平臺通常都提供回溯測試環境。

 本篇主要介紹獲取數據的方法，以後幾篇會繼續介紹指標計算庫和函數，以及經常使用的回溯分析框架。

 須要獲取的數據有基本面數據、實時數據、歷史數據、各個角度的股票分類數據等等，有國內的、國外的，收費的，免費的。本文主要介紹免費接口。

2. 下載歷史數據

 歷史數據的數據量大，下載時間長。也是用於數據分析、訓練模型最關鍵的數據。歷史數據的下載和存儲是獲取數據的重點，下面介紹幾種經常使用方法。

（1）tushare模塊

  tushare主要用於下載A股數據，也是國內主流的Python股票數據三方庫。它重新浪財經、騰訊財經、上交所和深交所獲取數據，處理以後，供用戶下載，好比：它提供前/後復權數據，簡化了數據處理工做，而且有詳細的中文說明文檔。

 可能因爲使用的人太多，下載歷史數據量動輒上G，後來須要註冊用戶才能下載全部時段歷史數據，而且按用戶級別對流量作了限制。在不註冊的狀況下只能下載最近兩年的數據。限制主要針對下載歷史數據和一些新上線的功能，不影響獲取股票基本信息、當前數據等基本功能。