python量化交易代码

⑴ python量化交易半个月可以学会吗

python量化交易半个月可以学会的。

如果已经有了Python基础，半个月可以入门的，如果没有Python基础，就先学Python，学一两个月有了基础后，再结合量化交易的模型，边学Python语言，边学以Python实现量化模型，上手也会很快的。

大家可能觉得搞量化的人就是整天和大量数据打交道，用一行行代码写出复杂的模型，然后没完没了地Run，在回测和优化中挣扎，沉浸在数学和统计海洋里的一群人。

实际上，这只是表面现象。虽然每个搞量化的人必须会写代码，也必须具备扎实的数学功底，在开发策略的过程中，的确需要分析大量数据，不断做回测和优化，但是，这一切的背后是强大的金融思维和对金融市场的深刻理解在支撑的。

换句话说，如果你没有经济、金融的完整知识体系和工作经验，或者没有正确的、科学的思维方式，无论数学多么地好，也很可能在做无用功；即便编程多么在行，也只能沦为码农一枚（没有歧视程序员的意思哦）。

反过来说，如果你具备科学的思维和逻辑，并发现了经济、金融的某些规律，想做Quant就不难了。接下来，你只需花点时间学习编程工具，好好利用数据和代码为你实现自己的想法。

⑵ python的量化代码怎么用到股市中

2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析

在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：

• 第一，A股市场上都有哪些行业；

• 第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？

第一个问题
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。

第二个问题
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。

我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。

我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。

那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）

从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。

“2010-2017”投资于优质行业龙头的收益表现

选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。

3.1按营业收入规模构建的行业龙头投资组合

首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：

结论

通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：

• 先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。

• 在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显着优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率

• 市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要。

出自：JoinQuant 聚宽数据 JQData

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⑷ 量化交易中指标RSI的Python代码实现

最近在学习量化交易，需要自己实现RSI指标，参考了TA-LIB的实现方式。
RSI英文全称：Relative Strength Index
RSI中文名称：相对强弱指数
是衡量价格波动的一个重要指标。

利用前一个UP_AVG, DOWN_AVG快速计算当前UP_AVG, DOWN_AVG

⑸ Python学习，量化交易的应该怎么学

掘金量化社区就有很多宽客互动交流学习，再说掘金有很多针对新手入门的指引，可以让您从0到1一步步成为一个合格的quant.

⑹ 用python做量化交易要学多久

5个月。

python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。

python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。

(6)python量化交易代码扩展阅读：

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密 e正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

⑺ Python量化教程：不得不学的K线图“代码复制可用”

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

⑻ 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。

⑼ 《Python与量化投资从基础到实战》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《07 Python股票量化投资课程（完结）》网络网盘资源免费下载

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07 Python股票量化投资课程（完结）|09课后大作业|08第八课资料|07第七课资料|06第六课资料|05第五课资料|04第四课资料|03第三课资料|02第二课资料|01第一课资料|25人工智能与量化投资（下）.mp4|24人工智能与量化投资（上）.mp4|23实盘交易（下）.mp4|22实盘交易（中）.mp4|21实盘交易（上）.mp4

⑽ 使用python做量化交易策略测试和回验，有哪些比较成熟一些的库

比较成熟的库可以参考如下几个：
pybacktest
pyalgotrader
zipline
bt
backtrader

pybacktest基于vector，不是event based，快得多得多，缺点也明显。