Python量化

python量化交易：基础知识_基于Python的开源量化交易平台开发框架vnpy-转自github

基于Python的开源量化交易平台开发框架http://www.vnpy.comByTraders,ForTraders.vn.py是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，自2015年1月正式发布以来，在开源社区5年持续不断的贡献下一步步成长为全功能量化交易平台，目前国内外金融机构用户已经超过300家，包括：私募基金、证券自营和资管、期货资管和子公司、高校研究机构、自营交易公司、交易所、
santirenpc·2020-07-14 22:46

python量化交易：筹码分布（1）

筹码分布，是寻找中长线牛股的利器，对短线客可能没有太大的帮助。但筹码分布在股市的运用将开辟技术分析一片新天地。筹码分析即成本分析，基于流通盘是固定的，无论流通筹码在盘中如何分布，累计量必然等于总流通盘。筹码分布作用1.能有效的识别主力建仓和派发的全过程.象放电影一样把主力的一举一动展现在大家面前。2.能有效的判断该股票的行情性质和行情趋势.在不理解一只股票的筹码分布之前就说主力怎么怎么了。什么主力
santirenpc·2020-07-14 22:46

Python分析上证指数历史数据，发现估值还不够低……

今天我们的目的并不是完全掌握Python量化分析，仅仅是作为入门引领，开启一扇新的大门。在之后的日子里，我会不定时地分享更多关于时间序列分析、量化分析的内容，欢迎关注、收藏、转发！
数据洞察指南·2020-07-14 16:01

Python 量化分析ETF指数基金投资

Python量化分析ETF指数基金.标签（空格分隔）：python量化ETFtusharepandas文章目录Python量化分析ETF指数基金.数据获取数据分析在喜马拉雅上听到一个炒股高手说过一个简单的指数基金的操作方法
dake·2020-07-14 16:12

Python量化交易学习笔记（5）——第一个策略回测程序v3

在v1和v2部分，以及搭建好了回测的基础框架，v3则是在程序中加载真实的股票数据。程序v3-添加价格数据（DataFeed）:from__future__import(absolute_import,division,print_function,unicode_literals)importdatetime#用于datetime对象操作importos.path#用于管理路径importsys#
码农甲V·2020-07-14 15:24

python量化分析库 Backtrader入门之一

Bactrader是python中用来做单机量化分析的一个库，使用该库不用借助量化平台就可以进行股市的量化分析和回测。只要自己已经有股票数据，就可以在自己的机器上进行量化分析，摆脱网络平台的束缚和依赖。框架的使用首先理解使用backtrader的过程中大致一下解释2个基本概念。一、Line价格数据（DataFeeds）、技术指标（Indicators）和策略（Strategies）都是Line。“
data_amateur·2020-07-14 14:17

Python量化数据获取：总资产同比增长率与净资产同比增长率

总资产增长率是上市公司本年总资产增长额与年初资产总额的比率，其反映了公司本期资产规模的增长情况。通常认为，总资产增长率指标值越高，表明公司在一定时期内的资产经营规模扩张的速度越快。总资产增长率的计算公式如下：总资产增长率=当期总资产增长额÷期初资产总额×100%。资产是公司用于取得收入的重要资源，同时也是其偿还债务的保障。因此，总资产增长率是衡量公司发展的一个重要指标，发展性和成长性较好的公司一般
gsjclgz·2020-07-14 10:19

Python量化数据获取：股票换手率和涨跌幅

除了股票价格以外，还有一些其它的指标能反映一只股票的市场表现，比如涨跌幅，换手率，成交量等，其中涨跌幅和价格相关，换手率和成交量相关。之所以使用涨跌幅和换手率来对股票进行分析，是因为涨跌幅去掉了价格的因素，单独保留价格的变动幅度，这样就可以对全市场的股票按照一个标准进行分析了；使用换手率代替成交量是因为每只股票的总股本是不同的，单单考虑成交量不能反映出个股的交易活跃程度，而换手率同时考虑了成交量和
gsjclgz·2020-07-14 10:19

正确安装python量化交易常用包talib

首先你要明确你的系统版本，win32系统还是Linux，X86还是X64；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：pipinstalltalib如果你的系统是x64平台，直接使用上述命令安装汇报错如下：原因在于pythonpip源中TA-Lib是32位的，不能安装在X64平台上，从TA-Lib的官网http://ta-lib.org下载的安装包
老野_·2020-07-14 10:16

如何用Python量化“相似K线”实现形态选股？

作者：陈城来源：Python金融量化导读：“历史会重演”是技术分析的三大假设之一，市场行为与投资者心理有着千丝万缕的联系。比如价格形态，它们通过一些特定的价格图表形状表现出来，而这些图形表示了人们对某市场看好或看淡的心理。“历史会重演”，即：打开未来之门的钥匙隐藏在历史中。本文以K线图为基础，秉着“历史会重演”的理念，阐述了“相似K线”技术，并着重介绍该技术在“预测股价”、“分析市场”，“形态选股
小壁虎的春天·2020-07-14 03:40

自己做量化交易软件(25)小白量化用户Python代码编辑器

#小白量化用户Python代码编辑器#独狼荷蒲qq:2886002#通通小白python量化群
荷蒲·2020-07-14 01:23

如何用Python量化“相似K线”实现形态选股？

导读：“历史会重演”是技术分析的三大假设之一，市场行为与投资者心理有着千丝万缕的联系。比如价格形态，它们通过一些特定的价格图表形状表现出来，而这些图形表示了人们对某市场看好或看淡的心理。“历史会重演”，即：打开未来之门的钥匙隐藏在历史中。本文以K线图为基础，秉着“历史会重演”的理念，阐述了“相似K线”技术，并着重介绍该技术在“预测股价”、“分析市场”，“形态选股”三个方面的应用。1.认识K线图传统
weixin_43932460·2020-07-13 20:40

【手把手教你】入门量化回测最强神器backtrader（二）

01引言backtrader是目前功能最完善的Python量化回测框架之一，但学起来可能也是最费力的之一，对Python的元编程要求比较高。
Python金融量化·2020-07-13 08:31

Python量化投资与数字货币实战课程|StudyQuant

Python量化投资与数字货币实战课程概要越来越多的投资者和机构对数字货币投资程序化交易产生了兴趣。
StudyQuant量化投资·2020-07-12 09:42

Python量化交易平台：JQData | API使用文档

JQData说明书由于内容较多，可使用Ctrl+F搜索您需要的数据。注意：query函数的更多用法详见：query简易教程JQData是什么JQData是聚宽数据团队专门为金融机构、学术团体和量化研究者们提供的本地量化金融数据服务。使用JQData，可快速查看和计算金融数据，无障碍解决本地、Web、金融终端调用数据的需求。历经3年沉淀，15万宽客及数百家机构投研交易验证。使用上，JQData适用W
strawman_dxj·2020-07-12 00:41

Github上量化交易相关项目汇总

排名项目Star开发语言分类1zipline9180Python策略回测框架2vnpy8998Python量化交易平台3gekko8369Node.js策略模型(BTC)4tushare7961Python
Quant_Learner·2020-07-11 00:44

CTP收集行情数据封装接口方法集合

基于C++/CLI开发和封装CTP接口供C#托管代码进行调用https://blog.csdn.net/u011439313/article/details/81175342Python量化交易平台开发教程系列
PengYueTYRANT·2020-07-10 19:42

AQF前导课程

2、Python语言的编程基础：Python语法基础；数据处理基础；异常处理与文件存储；数据可视化和分析；金融实战数据处理分析；Python量化投资
HansenXu·2020-07-09 23:48

Python 量化投资实战教程(6) — 交易平均收益率

量化投资系列文章：Backtrader教程—Python量化投资实战教程(1)Python量化投资实战教程(2)—MACD策略Python量化投资实战教程(3)—A股回测MACD策略Python量化投资实战教程
Python实用宝典·2020-07-08 08:13

量化投资学院文章总览导航

首图2.pngPython系列Python教学autopep8配置教学-Python教学2【StudyQuant|Python量化投资课堂】Python多领域核心应用|量化投资VNPY|GUI前端编程教学课程介绍
StudyQuant量化投资·2020-07-08 05:59

邢不行 | Python数字货币量化课程

邢不行数字货币Python量化零编程基础也能学★十五节精心准备的视频课程★配套社群、助教，答疑解惑★无需编程基础小白从零上手报名咨询请加我微信：xbx9025也可长按识别下方二维码添加赚钱，学习最好的动力课程中第
邢不行·2020-07-06 20:23

okex 加密货币自动化交易 Python量化 通过api交易的方法（二）

本节先从介绍基类开始讲起基类代码发送get请求示例以获取合约行情为例在client.py里面写方法调用ticker方法查看返回结果基类代码上一节我们提到了我们需要设计一个基类OkexBaseClient此处完全可以借鉴github上的一个人的实践，主要是为了封装一些基本的操作。该类初始化的时候需要传入交易用的key和secret，最后的代理可以默认不传。类里具体的方法主要是通过key进行签名，构造
半世浮华殆尽·2020-07-05 12:32

okex 加密货币自动化交易 Python量化 通过api交易的方法（五）

本期实现一个自动化交易的demo，之前一直应用的都是get方法，涉及到交易的就需要post方法传参以下是我个人vps上一直在跑的一个程序，作用是帮助我止盈，因为在交易中及时止损还是偶尔能做到，但是因为没有及时止盈把利润损失了是我个人很难以接受的。于是写了该程序持续帮我监测仓位盈利情况，一旦利润到达33%就挂单卖出。里面被xxxx代替的就是我的交易的秘钥，各位从okex申请到后一定要妥善保管，这个交
半世浮华殆尽·2020-07-05 12:32

okex 加密货币自动化交易 Python量化 通过api交易的方法（四）

如何实现通知的功能邮件短信如何实现通知的功能邮件待写，感兴趣查一下怎么发就行了短信这个时候就要感谢twilio提供的短信模块了，既能够免费发短信，又提供了非常简单的Python集成以下就是他们的示例代码（需要py3#Downloadthehelperlibraryfromhttps://www.twilio.com/docs/python/installfromtwilio.restimportC
半世浮华殆尽·2020-07-05 12:32

okex 加密货币自动化交易 Python量化 通过api交易的方法（三）

最简单的例子监听实时价格怎么托管程序在后台自己跑crontab打印行情到文件最简单的例子监听实时价格从上一节我们可以看到已经实现了打印实时行情的函数，那这个时候我们就可以实现最简单的一个自动化功能，监听实时价格。#coding:utf-8importtimefromclientimportOkexClientclient=OkexClient(None,None)symbol='eos_usd'r
半世浮华殆尽·2020-07-05 12:00

【Python量化交易】——1、封装交易所API

【Python量化交易】——1、封装交易所API在刚刚过去的一个星期里，博主一直在捣鼓Python量化交易的内容。
asyu17·2020-07-05 07:18

okex 加密货币自动化交易 Python量化 通过api交易的方法（一）

如何通过okex提供的api研究自动化交易或者进行数据分析加密货币市场风云诡谲，向来有币市一天股市一年的称呼，一天振幅5%是家常便饭，涨跌个25%也不要觉得太过惊讶。所以如果对自动化交易，量化交易，数据分析感兴趣的，不如研究一下加密货币的市场波动（尤其是期货市场），因为波动幅度大，交易量可观，不失为一种作为研究的好手段。如何通过okex提供的api研究自动化交易或者进行数据分析起源先期准备apir
半世浮华殆尽·2020-07-04 02:25

【推荐收藏】倾心整理的Python量化资源大合集

01引言本公众号原名为“CuteHand”（智能助手），后来在Python和金融方面的文章分享多了，就更名为“Python金融量化”，致力于分享Python在金融量化领域的应用，尤其是股票量化投资。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
Python金融量化·2020-07-02 13:16

Python量化交易学习笔记（36）——backtrader多股回测避坑3

本文继续记录多股回测时可能遇到的异常情况。坑描述多股回测时，当日期达到所有股票的技术指标都能够计算出有效值后，backtrader才开始进行回测。由于这种逻辑的存在，如果某些股票在回测周期的最后几天才能计算出技术指标，那么就会导致回测只在最后几天进行，前面大片回测时间被浪费。坑重现为了重现上述现象，做如下回测设定（与笔记（35）相同）：使用20日均线作为买卖条件的判断标准：MIN_PERIOD=2
码农甲V·2020-07-02 11:59

Python量化交易学习笔记（34）——backtrader多股回测避坑1

在笔记（17）中，对backtrader多只股票同时进行策略回测的过程进行了记录，当时只进行了少量股票的同时回测，如果增加参与回测的股票数目，就会出现各种异常的情况。从本文开始，将用几篇笔记记录在多股回测时发现的几个坑，并给出避坑方案。坑描述回测周期内，某些股票的可用K线数量少于计算技术指标时的最小周期数。当出现这种情况时，backtrader不会对这些股票进行清洗剔除，依然会计算相应的技术指标，
码农甲V·2020-07-02 11:59

Python量化交易学习笔记（35）——backtrader多股回测避坑2

本文继续记录多股回测时遇到的异常情况。坑描述backtrader在读取日线数据时，会自动给date数据添加“时:分:秒.毫秒（23:59:59.999990）”信息。而通常用户在指定回测周期的开始和结束日期时，只会精确到日，时分秒信息会被backtrader默认以0补全。由于上述两个事实的存在，假如用户指定回测周期的结束日期有日线数据（由于非交易日、停盘等原因，可能没有日线数据），那么在backt
码农甲V·2020-07-02 11:59

Python量化交易学习笔记（33）——backtrader仓位管理

本文将对backtrader的仓位管理进行介绍，具体以同时回测交易3只股票为例，查看每日仓位情况。策略买入条件：5日线金叉60日线卖出条件：5日线死叉60日线示例仓位信息输出的核心代码位于策略类的next的方法中：defnext(self):fori,dinenumerate(self.datas):dt,dn=self.datetime.date(),d._name#获取时间及股票代码pos=s
码农甲V·2020-07-02 11:59

Python量化交易学习笔记（29）——backtrader的Stop订单

本文将继续对backtrader的order进行介绍，具体介绍Stop订单的使用。选取平安银行（000001）2019年1月1日至2019年12月31日的日线数据进行回测。为了便于分析，回测过程中设置佣金为0，交易单位大小为100。执行规则在Stop订单创建时，会设置一个price和valid时间，如果超过valid时间订单仍未满足执行条件，订单就会过期被取消。在valid时间内，订单会按照下面描
码农甲V·2020-07-02 11:58

Python量化交易学习笔记（32）——backtrader的StopTrailLimit订单

本文将继续对backtrader的order进行介绍，具体介绍StopTrailLimit订单的使用。在backtrader的官方文档中，对StopTrailLimit的介绍一笔带过，只是提到StopTrailLimit和StopTrail订单区别仅是订单被触发后的表现不同，但实际上通过分析源代码可以发现StopTrailLimit订单与StopTrail订单区别还是比较大的。其中，是否指定参数中
码农甲V·2020-07-02 11:58

Python量化交易学习笔记（20）——保护点卖出策略

本文主要记录保护点卖出策略，给买入的股票设立保护点，随着股票收盘价的提升，保护点不断提高，股价一旦跌破保护点，即卖出股票。示例的买入条件为，5日线金叉60日线，且股价进行小幅回踩（较金叉日收盘价下跌1%）。卖出条件为，股价跌破保护点。保护点首先设置为买入当天收盘价减去一个资金回撤值（率），示例把回撤率设置为5%。后续如果股票的收盘价上升，则用新的收盘价更新保护点，如果股票的收盘价下跌，则保留原有保
码农甲V·2020-07-02 11:27

Python量化交易学习笔记（19）——连续下跌买入止盈止损卖出策略

好友提出要验证连续下跌买入止盈止损卖出策略，本文对该策略回测和实现做分析记录。买入条件中，连续下跌定义为收盘价连续4日低于前1日的收盘价。卖出条件中，止盈率设置为10%，止损率设置为5%。回测初始资金100000元，单笔操作单位1000股，佣金千分之一，回测时间自2018年1月1日至2020年3月20日。策略核心代码位于策略类的next方法中：defnext(self):ifself.orefs:
码农甲V·2020-07-02 11:27

Python量化交易学习笔记（26）——backtrader的order概述

在现实交易中，策略复杂多样。在backtrader中进行回测时，除了自定义Strategy子类以外，还可以通过各种order来辅助实现交易策略。order在backtrader中的作用在backtrader中，Cerebro是系统的控制核心，Strategy是用户的可操控点，还需要一个将Strategy与系统其它部分相连接的角色，有了这个角色就可以将用户自定义的Strategy的信息传递给系统的其
码农甲V·2020-07-02 11:27

Python量化交易学习笔记（28）——backtrader的Limit订单

本文将继续对backtrader的order进行介绍，具体介绍Limit订单的使用。选取平安银行（000001）2019年1月1日至2019年12月31日的日线数据进行回测。为了便于分析，回测过程中设置佣金为0，交易单位大小为100。执行规则在Limit订单创建时，会设置一个price和valid时间，如果超过valid时间订单仍未满足执行条件，订单就会过期被取消。在valid时间内，订单会按照下
码农甲V·2020-07-02 11:27

Python量化交易学习笔记（23）——backtrader的Strategy类

本文基于backtrader的官方文档，对Strategy类的内容进行梳理。在backtrader中，Strategy类是用户制定回测策略的核心。我们可以用Strategy的各个方法来表示它的整个生命周期：孕育期——出生——儿童期——成年期——繁殖期——死亡。孕育期：init当实例化Strategy时，__init__方法将被调用。技术指标和一些其他的属性需要在这时候创建。例如：def__init
码农甲V·2020-07-02 11:27

Python量化交易学习笔记（18）——放量突破布林线中轨买入策略

本文将探索新的策略回测程序，主要是为了尝试不同的技术指标在backtrader平台上的应用，为后续复杂策略的实现做准备。本文将实现的策略是，当股票放量突破布林线中轨时进行买入，当股票收盘价低于短期均线时卖出。买入条件中，放量突破布林线中轨具体指的是，当日股票开盘价在布林线中轨下方，收盘价在布林线中轨上方，当日成交量为10日以来的最高量。卖出条件中，短期均线选取为5日线。回测初始资金100000元，
码农甲V·2020-07-02 11:27

Python量化交易学习笔记（27）——backtrader的Market和Close订单

从本文开始，将结合实例陆续对backtrader的各个类型的订单进行介绍，本文将首先介绍Market和Close订单。选取平安银行（000001）2019年1月1日至2019年12月31日的日线数据进行回测。为了便于分析，回测过程中设置佣金为0，交易单位大小为100。Market执行规则：以下一根K线的开盘价执行订单。原理：假设在某一时刻满足了交易的条件，这时生成一个Market订单，如果想成交这
码农甲V·2020-07-02 11:27

Python量化交易学习笔记（10）——第一个策略回测程序v8

v8主要介绍如何自定义策略参数。v8主要做了两处修改：在策略中添加了自定义参数：params=(('exitbars',5),)在使用时，可使用self.params.exitbars进行调用：iflen(self)>=(self.bar_executed+self.params.exitbars):...这里使用Python的元组（tuple）结构定义参数，如果需要自定义其他参数，可继续添加其他
码农甲V·2020-07-02 11:26

Python量化交易学习笔记（17）——多只股票同时策略回测

假设我们现在有策略A，在股票a的历史数据上进行回测后，发现能够取得稳定收益。但是我们有很长时间要等待股票a达到买入条件后，才能进行买入。这是对时间成本的严重浪费。策略A可以在股票a上获得良好的收益，但是可能无法在股票b，c……上取得良好表现。我们可以尝试做这样的改进：在股票a，b，c……的历史数据上分别进行策略回测，找到一个能够稳定收益策略B，来避免时间成本浪费的问题。但是这样仍然存在问题，在等待
码农甲V·2020-07-02 11:26

Python量化交易学习笔记（12）——第一个策略回测程序v10

v10将对回测结果及相关指标进行绘图展示。backtrader平台只需要在调用cerebro.run()后，添加如下一行代码就能完成绘图工作：cerebro.plot()为了展示backtrader自动绘图功能的易定制化及强大能力，将在v10中还添加了如下指标：指数移动均值（ExponentialMovingAverage）加权移动均值（WeightedMovingAverage）慢速随机指标（S
码农甲V·2020-07-02 11:26

python量化交易之路code测试四（python3通过测试）

#pandasimportnumpyasnpimportpandasaspdstock_day_change=np.load('/stock_day_change.npy')stock_day_change.shapepd.DataFrame(stock_day_change).head()#等同于.head(5)或[:5]stock_symbols=['stock'+str(x)forxinra
ddxn417·2020-07-01 22:32

python量化交易之路code测试一（python3通过测试）

JupyterNotebookUntitled12最后检查:几秒前(自动保存)#1数据类型i=1type(i)f=1.1type(f)b=(1>2)type(b)price_str='30.14,29.58,26.36,32.56,32.82'type(price_str)print('旧的price_strid={}'.format(id(price_str)))price_str=price_
ddxn417·2020-07-01 22:32

Python量化交易基础讲堂-可视化随机漫步轨迹

在《Python实战-构建基于股票的量化交易系统》小册子的《前置基础：由例程快速入门常用数据分析工具》小节我们用到了一副插图：这里我们结合小册中Numpy、Matplotlib库的使用，用Python的方式来介绍下如何绘制随机漫步轨迹，以及如何从统计学的角度去预测随机漫步的股价。早在1990年，巴黎一位博士生路易斯·巴舍利耶（1887—1946）跟踪当时巴黎股市起伏，期望用数学工具来描述股价变动过
大咖爱爬虫·2020-07-01 16:50

【python量化】国内外基于python开发的量化回测框架

文章目录写在前面ZiplinePyAlgoTradeBackTraderCatalystVn.py总结写在前面在进行量化策略开发时，必不可少的就是策略回测，虽然有很多量化回测平台如三大矿可以帮助我们进行策略的开发和回测。但是借助别人的平台也有一些弊端，如无法了解回测过程从而无法进行策略执行细节的研究，无法利用本地数据进行测试，或者策略的安全性等等。除了自己搭建回测框架之外，还可以选择利用一些现有的
敲代码的quant·2020-07-01 09:38

视频教程-Python金融数据分析入门到实战-Python

畅销书《Python股票量化交易从入门到实践》作者，日常运营公众号《元宵大师带你用Python量化交易》，已发布多个Python量化交易相关课程。
学院导师-袁霄·2020-07-01 05:43

Python量化交易学习笔记（31）——backtrader的StopTrail订单

本文将继续对backtrader的order进行介绍，具体介绍StopTrail订单的使用。在笔记（20）已经对StopTrail的使用进行了简要的介绍，本文将通过更多的示例展示StopTrail订单在回测中应用。选取平安银行（000001）2019年1月1日至2019年12月31日的日线数据进行回测。为了便于分析，回测过程中设置佣金为0，交易单位大小为100。执行规则给订单设置跟踪量（trail
码农甲V·2020-07-01 03:16
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