㈠ Python主要要學那些課程啊
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賀聖軍Python輕松入門到項目實戰(經典完整版)(超清視頻)網路網盤
㈡ 用python怎麼做量化投資
《07 Python股票量化投資課程(完結)》網路網盤資源免費下載
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07 Python股票量化投資課程(完結)|09課後大作業|08第八課資料|07第七課資料|06第六課資料|05第五課資料|04第四課資料|03第三課資料|02第二課資料|01第一課資料|25人工智慧與量化投資(下).mp4|24人工智慧與量化投資(上).mp4|23實盤交易(下).mp4|22實盤交易(中).mp4|21實盤交易(上).mp4
㈢ 想用python量化金融,需要掌握python哪些
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華爾街學堂 python金融實務從入門到精通。最近,越來越多的研究員、基金經理甚至財務會計領域的朋友,向小編咨詢:金融人需要學Python么?事實上在現在,這已經不是一個問題了。Python已成為國內很多頂級投行、基金、咨詢等泛金融、商科領域的必備技能。中金公司、銀河證券、南方基金、銀華基金在招聘分析師崗位時,紛紛要求熟練掌握Python數據分析技能。
課程目錄:
Python在金融資管領域中的應用
安裝anaconda步驟
Python基礎知識
Python基礎金融分析應用
成為編程能手:Python知識進階
利用Python實現金融數據收集、分析與可視化
......
㈣ 怎麼學習python量化交易
下面教你八步寫個量化交易策略——單股票均線策略
1 確定策略內容與框架
若昨日收盤價高出過去20日平均價今天開盤買入股票
若昨日收盤價低於過去20日平均價今天開盤賣出股票
只操作一隻股票,很簡單對吧,但怎麼用代碼說給計算機聽呢?
想想人是怎麼操作的,應該包括這樣兩個部分
既然是單股票策略,事先決定好交易哪一個股票。
每天看看昨日收盤價是否高出過去20日平均價,是的話開盤就買入,不是開盤就賣出。每天都這么做,循環下去。
對應代碼也是這兩個部分
definitialize(context):
用來寫最開始要做什麼的地方
defhandle_data(context,data):
用來寫每天循環要做什麼的地方
2 初始化
我們要寫設置要交易的股票的代碼,比如 兔寶寶(002043)
definitialize(context):
g.security='002043.XSHE'#存入兔寶寶的股票代碼
3 獲取收盤價與均價
首先,獲取昨日股票的收盤價
#用法:變數=data[股票代碼].close
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價,命名為last_price
然後,獲取近二十日股票收盤價的平均價
#用法:變數=data[股票代碼].mavg(天數,『close』)
#獲取近二十日股票收盤價的平均價,命名為average_price
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
4 判斷是否買賣
數據都獲取完,該做買賣判斷了
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入,否則賣出
iflast_price>average_price:
買入
eliflast_price<average_price:
賣出
問題來了,現在該寫買賣下單了,但是拿多少錢去買我們還沒有告訴計算機,所以每天還要獲取賬戶里現金量。
#用法:變數=context.portfolio.cash
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金量,命名為cash
5 買入賣出
#用法:order_value(要買入股票股票的股票代碼,要多少錢去買)
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
#用法:order_target(要買賣股票的股票代碼,目標持倉金額)
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0,即全賣出
6 策略代碼寫完,進行回測
把買入賣出的代碼寫好,策略就寫完了,如下
definitialize(context):#初始化
g.security='002043.XSHE'#股票名:兔寶寶
defhandle_data(context,data):#每日循環
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價
#取得過去二十天的平均價格
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入,否則賣出。
iflast_price>average_price:
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
eliflast_price<average_price:
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0,即全賣出
現在,在策略回測界面右上部,設置回測時間從20140101到20160601,設置初始資金100000,設置回測頻率,然後點擊運行回測。
7 建立模擬交易,使策略和行情實時連接自動運行
策略寫好,回測完成,點擊回測結果界面(如上圖)右上部紅色模擬交易按鈕,新建模擬交易如下圖。 寫好交易名稱,設置初始資金,數據頻率,此處是每天,設置好後點提交。
8 開啟微信通知,接收交易信號
點擊聚寬導航欄我的交易,可以看到創建的模擬交易,如下圖。 點擊右邊的微信通知開關,將OFF調到ON,按照指示掃描二維碼,綁定微信,就能微信接收交易信號了。
㈤ 用Python怎麼做量化投資
本文將會講解量化投資過程中的基本流程,量化投資無非這幾個流程,數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇,如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話,還要選擇回測平台。
一、數據
首先,必須是數據,數據是量化投資的基礎
如何得到數據?
Wind:數據來源的最全的還是Wind,但是要付費,學生可以有免費試用的機會,之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據,Wind有很多軟體的借口,Excel,Matlab,Python,C++。
預測者網:不經意間發現,一個免費提供股票數據網站 預測者網,下載的是CSV格式
TB交易開拓者:Tradeblazer,感謝@孫存浩提供數據源
TuShare:TuShare -財經數據介麵包,基於Python的財經數據包,利用Python進行摘取
如何存儲數據?
Mysql
如何預處理數據?
空值處理:利用DataFrame的fill.na()函數,將空值(Nan)替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類?
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體
已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言?筆者一開始用的是matlab,但最終選擇了python
python:庫很多,只有你找不到的,沒有你想不到,和量化這塊結合比較緊密的有:
Numpy&Scipy:科學計算庫,矩陣計算
Pandas:金融數據分析神器,原AQR資本員工寫的一個庫,處理時間序列的標配
Matplotlib:畫圖庫
scikit-learn:機器學習庫
statsmodels:統計分析模塊
TuShare:免費、開源的python財經數據介麵包
Zipline:回測系統
TaLib:技術指標庫
matlab:主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大,主要有優點是WorkSpace變數可視化
python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm(python的一款IDE)有很棒的調試功能,能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎,建議廖雪峰Python 2.7教程,適合於沒有程序基礎的人來先看,涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。
涉及到數據運算的話,其實基礎教程沒什麼應用,python各類包都幫你寫好了,最好的學習資料還是它的官方文檔,文檔中的不僅有API,還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔
TuShare文檔
第二,推薦《利用Python進行數據分析》,pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library