python大数据与量化交易pdf

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❷ 炒期货必看那几本书

1、基础修炼：约翰默菲，《期货市场技术分析》；《日本蜡烛图》
2、进阶修炼：《以交易为主》，《股票作手回忆录》，《专业投机原理》
3、高级修炼：此阶段适合在市场已摸爬滚打一年以上者，有成功有失败。《十年一梦》，《股票作手回忆录》，注意此处再次阅读股票作手这本书，有不同的感触
4、灵魂修炼：《心经》《道德经》
说的比较抽象，可能不太适合你说的做金属的初衷，但这是一个有5年交易经历人士的忠告，感谢采纳！

❸ 从哪开始学期货

通常的学习，是要有一个固定的流程的，比如我们学习数学，从加减乘除开始，到后面的方程，微积分，再到更高深的随机泛函线性代数等。但实际的学习过程，一定是一个反复的过程。也就是说你学到微积分的时候，忽然对之前的方程有了些新的理解和认知，如此反复一来，才能学的融会贯通。
以上是废话。
那么学习期货，也需要跟着流程走，然后再反复理解。如何做到反复理解？很简单，准备好钱入市。在摸爬滚打中，才能对所学的理论知识有更深的理解和认知。
至于流程性的学习，我的建议是
1、基础概念。包括品种，交易模式，每个品种的合约单位，保证金等等，参考书目《期货基础知识》，就是从业资格考试的那本书。
2、基本面研究方法。比如螺纹钢，它是用来做什么的，上下游都有什么，影响它的供需的因素是什么，有什么品种和它相似等等。参考书目《期货基础知识》，及一些期货公司网站上发布的研究报告。
3、技术分析方法。市面上书太多了，列两本：《期货市场技术分析》，《日本蜡烛图技术》，这两本书各看三遍以上。
4、理念。这个就有点玄乎了，需要在操作中不断感悟，直接看书或是别人告诉你，都是没有体会的。这个方面的书也很多，建议：《十年一梦》，《海龟交易法则》，《澄明之境》。

❹ 最好的期货书是哪本书

没有最好，只有有益与无益；

《股票大作手回忆录》(埃德温•勒菲弗)

《十年一梦》(青泽)

《期货市场基础》(期货业协会)

《期货市场技术分析》(墨菲)

《期货投资分析》(期货业协会)

这几本是个人看了五遍以上的，着重推荐，可以考虑依次阅读，其他书不一一枚举。

另外，不要看不起期货业协会出的书，个人感觉期货业协会的教材比证券业协会的教材有可看性，比如，同样是“投资分析”，《期货投资分析》就比《证券投资分析》有干货多了~

❺ 零起点python大数据与量化交易 怎么样

你可以试试一些国内好的回测平台，像 聚 - 宽 。就是用python编写策略的。 同时，看一些python做数值分析的书吧，再多了解一些策略思想什么的。总之动手最重要了

❻ python金融大数据分析 百度云盘pdf

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华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

课程目录：

Python在金融资管领域中的应用

安装anaconda步骤

Python基础知识

Python基础金融分析应用

成为编程能手：Python知识进阶

利用Python实现金融数据收集、分析与可视化

......

❼ 如何用python量化交易

用Python来进行量化交易大多是只能在平台上进行量化分析，具体到实际投资上很少的。

❽ 怎么学习python量化交易

下面教你八步写个量化交易策略——单股票均线策略

1 确定策略内容与框架

若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票
若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票

只操作一只股票，很简单对吧，但怎么用代码说给计算机听呢？

想想人是怎么操作的，应该包括这样两个部分

既然是单股票策略，事先决定好交易哪一个股票。

每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价，是的话开盘就买入，不是开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。

对应代码也是这两个部分

definitialize(context):
用来写最开始要做什么的地方
defhandle_data(context,data):
用来写每天循环要做什么的地方

2 初始化

我们要写设置要交易的股票的代码，比如 兔宝宝（002043）

definitialize(context):
g.security='002043.XSHE'#存入兔宝宝的股票代码

3 获取收盘价与均价

首先，获取昨日股票的收盘价

#用法：变量=data[股票代码].close
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盘价，命名为last_price

然后，获取近二十日股票收盘价的平均价

#用法：变量=data[股票代码].mavg(天数，‘close’)
#获取近二十日股票收盘价的平均价，命名为average_price
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')

4 判断是否买卖

数据都获取完，该做买卖判断了

#如果昨日收盘价高出二十日平均价,则买入，否则卖出
iflast_price>average_price:
买入
eliflast_price<average_price:
卖出

问题来了，现在该写买卖下单了，但是拿多少钱去买我们还没有告诉计算机，所以每天还要获取账户里现金量。

#用法：变量=context.portfolio.cash
cash=context.portfolio.cash#取得当前的现金量，命名为cash

5 买入卖出

#用法：order_value(要买入股票股票的股票代码，要多少钱去买）
order_value(g.security,cash)#用当前所有资金买入股票
#用法：order_target(要买卖股票的股票代码，目标持仓金额）
order_target(g.security,0)#将股票仓位调整到0，即全卖出

6 策略代码写完，进行回测

把买入卖出的代码写好，策略就写完了，如下

definitialize(context):#初始化
g.security='002043.XSHE'#股票名:兔宝宝
defhandle_data(context,data):#每日循环
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盘价
#取得过去二十天的平均价格
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
cash=context.portfolio.cash#取得当前的现金
#如果昨日收盘价高出二十日平均价,则买入，否则卖出。
iflast_price>average_price:
order_value(g.security,cash)#用当前所有资金买入股票
eliflast_price<average_price:
order_target(g.security,0)#将股票仓位调整到0，即全卖出

现在，在策略回测界面右上部，设置回测时间从20140101到20160601，设置初始资金100000，设置回测频率，然后点击运行回测。

7 建立模拟交易，使策略和行情实时连接自动运行

策略写好，回测完成，点击回测结果界面（如上图）右上部红色模拟交易按钮，新建模拟交易如下图。 写好交易名称，设置初始资金，数据频率，此处是每天，设置好后点提交。

8 开启微信通知，接收交易信号

点击聚宽导航栏我的交易，可以看到创建的模拟交易，如下图。 点击右边的微信通知开关，将OFF调到ON，按照指示扫描二维码，绑定微信，就能微信接收交易信号了。

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