1. python 爬取同花顺行业板块日K线数据
最近一直想研究一下行业k线,找了很久,在同花顺找到了获取的url
比如,881129 通信设备板块
http://d.10jqka.com.cn/v4/line/bk_881129/01/last.js 获取日k线数据 但是需要cookie不然只能访问一次
(利用Google浏览器的 右击页面 检查--Network 可以看到页面请求的url)
2. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些
万得的Python API,可以用来获取实时数据、历史数据以及下单交易 优点:万得大而全 缺点:下单交易功能不是事件驱动(例如成交回报需要用户去查询,而不是主推)
同花顺iFinD的Python API,类似万得的API 优点:比万得便宜,同花顺的服务态度很好(用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案)
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API(可以用来接国信、方正的FIX接口)
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas(量化分析)
IPyhon/Spyder(适合做量化分析的IDE环境)
Zipline(策略开发回测)
TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据,包括行情、基本面、经济数据等等。完全免费,简洁易用,API设计得非常友好,提取的数据格式是Pandas的DataFrame。同时可以获取非高频实时数据(取决于网站更新速度,同事经验大约是15秒),一个极好的非高频股票策略数据解决方案。
恒生电子的量化赢家平台,提供Python接口,链接我点进去后没看到具体的使用教程,希望回头补一下。
米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有java的API,后来也支持了Python,期待2016有新的突破。
3. 如何用python 取所有股票一段时间历史数据
各种股票软件,例如通达信、同花顺、大智慧,都可以实时查看股票价格和走势,做一些简单的选股和定量分析,但是如果你想做更复杂的分析,例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘,所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库,然后再通过其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析,这样就能实现更多目的了。
4. 做量化交易选择什么语言好呢
量化交易,就是把人能够识别的信息变成数字,输入给计算机程序处理,辅助或者代替人类的思考和交易决策。
初学者碰到的第一个问题就是工具的选择。首先大部分交易员本来不会写程序,选择任何一个语言进行策略开发,都有不小的学习成本。更重要的是,选择了一门语言,接下来开发环境、人员招聘、数据接口与平台、甚至同类人群之间的交流、遇到问题后的支持,都跟着被“套牢”。所以从一开始就必须慎重对待。
先给出答案:对于还没有确定一套固定量化环境的,建议用Python。
量化交易员面临的大致选择有:C/C++/java/C#/R/Matlab/excel等。我们从以下几个方面考虑简单做个对比。
注意:这里假设你团队规模在50人以下。
1 学习成本和应用的广泛性
C、C++的特点是速度最快,但要想用好,必须对计算机底层架构、编译器等等有较好的理解,这是非计算机专业的人很难做到的,对于做量化交易来说更是没有必要。
Java本来是SUN的商业产品,有学习成本和体系的限制,也不适合。
Excel面对GB级别的数据无能为力,这里直接排除。
Python、R和Matlab学起来都简单,上手也快,可以说是“一周学会编程”。但R和Matlab一般只用来做数据处理,而Python作为一门强大的语言,可以做任何事,比如随时写个爬虫爬点数据,随时写个网页什么的,更何况还要面对处理实时行情的复杂情况。
2 开始做量化分析后,哪个用起来碰到问题最少,最方便省事?
用历史数据的回测举例。假设我们有2014年所有股票的全年日线,现在我们想看看600001的全年前10个最高股价出现在什么时候。python世界有个强大的pandas库,所以一句话就解决问题:
dailybar[dailybar [‘code’]==‘600001’].sort_values([‘close’].head(10)
R/Mathlab等科学语言也可以做到。
C/C++没有完备的第三方库。如果为了做大量的计算,要自己实现、维护、优化相应的底层算法,是一件多么头疼的事。
Python从一开始就是开源的,有各种第三方的库可以现成使用。这些底层功能库让程序员省去了“造轮子”的时间,让我们可以集中精力做真正的策略开发工作。
3 现在我们更进一步,要做实时行情分析和决策
以A股的入门级L1数据为例,每3秒要确保处理完3000条快照数据,并完成相应的计算甚至下单。这样的场景,C和C++倒是够快了。所以行情软件比如大智慧、同花顺等客户端都是使用高效率的语言做的,但像客户端那样的开发量,绝大部分量化交易机构没能力也没必要去做吧。
python的速度足够对付一般的实时行情分析了。其底层是C实现的,加上很多第三方的C也是C实现,尽管其计算速度比不上原生C程序,但对我们来说是足够啦。
4 quant离职了,他的研究成果怎么办
Python是使用人群最多、社区最活跃的语言之一,也是最受quant欢迎的语言之一。如果你是老板,你能更容易地招聘到优秀人材,享受到python社区带来的便利。
附几个量化中常用的python库:
- Pandas:
天生为处理金融数据而开发的库。几乎所有的主流数据接口都支持Pandas。Python量化必备。
- Numpy:
科学计算包,向量和矩阵处理超级方便
- SciPy:
开源算法和数学工具包,与Matlab和Scilab等类似
- Matplotlib:
Python的数据画图包,用来绘制出各类丰富的图形和报表。
PS: Python也是机器学习领域被使用最多的语言之一。像tensorflow、scikit-learn、Theano等等对python都有极好的支持。
5. 求助如何用R或者Python抓取同花顺网
非要用同花顺的话,比较可行的办法是:做外挂程序,模拟键盘鼠标输入或者操控窗体控件
另外就是模拟登陆你券商的web交易版本,这个有一个开源的项目GitHub - shidenggui/easytrader: 提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易,量化交易组件
目前支持华泰/佣金宝/银河/广发/雪球