python量化交易包

❶ 用python做量化交易要學多久

5個月。

python憑借其突出的語言優勢與特性，已經融入到各行各業的每個領域。一般來說，python培訓需要脫產學習5個月左右，這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能，還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠，則需要不斷的積累和學習。

python培訓的5個月時間里，有相當大一部分時間是在實戰做項目，第一階段是為期一個月學習python的核心編程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容，學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。

(1)python量化交易包擴展閱讀：

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密 e正則logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。

❷ python量化投資是什麼

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。從全球市場的參與主體來看，按照管理資產的規模，全球排名前四以及前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。
python是一種編程語言，python量化投資也就是通過使用Python編寫能夠發出買賣指令的程序來交易。

❸ 怎麼學習python量化交易

你好，學習Python編程語言，是大家走入編程世界的最理想選擇。你可以到我們官網進行觀看下載。Python比其它編程語言更適合人工智慧這個領域，無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。在選擇培訓時一定要多方面對比教學，師資，項目，就業等，慎重選擇。

❹ python 量化交易 可靠嗎

可不可靠得看你編寫的程序靠不靠譜以及策略的優劣，python只是一門極易入門的編程語言，適合做金融相關的自動化，都是一套功夫，耍的人不同效果也不一樣的希望可以幫到你

❺ 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。

❻ 有沒有python應用於量化交易的實戰課

丁鵬主講的《量化投資-策略與技術》
有空來掘金量化社區逛逛，與各位寬客互動交流學習

❼ python量化交易半個月可以學會嗎

python量化交易半個月可以學會的。

如果已經有了Python基礎，半個月可以入門的，如果沒有Python基礎，就先學Python，學一兩個月有了基礎後，再結合量化交易的模型，邊學Python語言，邊學以Python實現量化模型，上手也會很快的。

大家可能覺得搞量化的人就是整天和大量數據打交道，用一行行代碼寫出復雜的模型，然後沒完沒了地Run，在回測和優化中掙扎，沉浸在數學和統計海洋里的一群人。

實際上，這只是表面現象。雖然每個搞量化的人必須會寫代碼，也必須具備扎實的數學功底，在開發策略的過程中，的確需要分析大量數據，不斷做回測和優化，但是，這一切的背後是強大的金融思維和對金融市場的深刻理解在支撐的。

換句話說，如果你沒有經濟、金融的完整知識體系和工作經驗，或者沒有正確的、科學的思維方式，無論數學多麼地好，也很可能在做無用功；即便編程多麼在行，也只能淪為碼農一枚（沒有歧視程序員的意思哦）。

反過來說，如果你具備科學的思維和邏輯，並發現了經濟、金融的某些規律，想做Quant就不難了。接下來，你只需花點時間學習編程工具，好好利用數據和代碼為你實現自己的想法。

❽ 中國的 Python 量化交易工具鏈有哪些

萬得的Python API，可以用來獲取實時數據、歷史數據以及下單交易 優點：萬得大而全 缺點：下單交易功能不是事件驅動（例如成交回報需要用戶去查詢，而不是主推）
同花順iFinD的Python API，類似萬得的API 優點：比萬得便宜，同花順的服務態度很好（用戶提出新需求後很快就能給出確定的答復或者解決方案）
掘金的量化平台
通聯數據的量化平台
QuickFix的Python API（可以用來接國信、方正的FIX介面）
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（適合做量化分析的IDE環境）
Zipline（策略開發回測）
TuShare財經數據介面 - 可以直接抓取新浪財經、鳳凰財經的網站數據，包括行情、基本面、經濟數據等等。完全免費，簡潔易用，API設計得非常友好，提取的數據格式是Pandas的DataFrame。同時可以獲取非高頻實時數據（取決於網站更新速度，同事經驗大約是15秒），一個極好的非高頻股票策略數據解決方案。
恆生電子的量化贏家平台，提供Python介面，鏈接我點進去後沒看到具體的使用教程，希望回頭補一下。
米礦ricequant在我提出這個問題時尚只有Java的API，後來也支持了Python，期待2016有新的突破。

❾ Python學習，量化交易的應該怎麼學

掘金量化社區就有很多寬客互動交流學習，再說掘金有很多針對新手入門的指引，可以讓您從0到1一步步成為一個合格的quant.

❿ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。