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python3事件驱动股票

发布时间:2023-07-16 12:50:53

① 怎样用python处理股票

用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare;一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料,或者在tushare的官网上查询说明文档。

② 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗

单产品趋势交易系统,用c语言二次开发来搞,直接图形化输出买卖点,回测即可。通达信最新版可以开发dll了,不过接口不太爽,可以改用飞狐、金字塔及其他软件。
多产品组合投资,用SAS收集价格数据、财务数据等设计策略并回测。sas比python强大很多,不过入门要花1个月(指业余时间学习)。


不推荐先看书籍,关于程序的书应该作为工具书,不当程序员的话按部就班学是浪费时间,而关于股票的书没经验就看是空对空。关键是你自己怎么想的,然后就怎
么实践,重要的是想法,之后就是边编边查工具书或论坛。过拟合、滑点之类的问题,真实交易一下才有体会,然后继续调试即可。

③ 问一个Python分析股票价格的问题......

你先把价格按日期排序之后变成一个list的话,比如:
price=[70,74, 73, 72, 71,75]
你可以这么办:
operations=[]
isLong=False
for i in range(len(price)-1):
if(not isLong):
if(price[i]<price[i+1]):
print "Go long on day " + str(i)
operations.append(-1);
isLong=True;
else:
operations.append(0);
else:
if(price[i]>price[i+1]):
print "Go short on day " + str(i)
operations.append(1);
isLong=False;
else:
operations.append(0);
if(isLong):
print "Go short on day " + str(len(price)-1)
operations.append(1)
else:
operations.append(0)
ProfitPerShare=0
for i in range(len(price)):
ProfitPerShare+=price[i]*operations[i]
print "Summary profit per share: "+str(ProfitPerShare)

这里面就是说,如果你是空仓,那么如果明天比今天高就买,否则明天买就比今天买更划算;如果你不空仓,那么如果明天比今天价低你就要清仓,否则明天卖就会更划算。然后用一个叫operations的list来记录你每天的操作,-1表示买,0表示没有,1表示卖,所以最后可以计算每股获得的收入price[i]*operations[i]的总和。

④ python 设计一个名为Stock的类来表示一个公司的股票

class Stock():
def __init__(self):
self.__no = ""
self.__name = ""
self.previousClosingPrice = 0
self.currentPrice = 0
def creatStock(self,stockInfo):
self.__no = stockInfo[0]
self.__name = stockInfo[1]
self.previousClosingPrice = stockInfo[2]
self.currentPrice = stockInfo[3]
def getStockName(self):
return(self.__name)

def getStockNo(self):
return(self.__no)

def setPreviousClosingPrice(self,price):
self.previousClosingPrice = price

def getPreviousClosingPrice(self):
return(self.previousClosingPrice)

def setCurrentPrice(self,price):
self.currentPrice = price

def getCurrentPrice(self):
return(self.currentPrice)
def getChangePercent(self):
return((self.currentPrice - self.previousClosingPrice)/self.currentPrice)

stock = Stock()
stock.creatStock(["601318","中国平安",63.21,64.39])
print(stock.getStockNo())
print(stock.getStockName())
print(stock.getCurrentPrice())
print(stock.getPreviousClosingPrice())

⑤ 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗

《07 Python股票量化投资课程(完结)》网络网盘资源免费下载

链接:https://pan..com/s/1MgFE6VMeR8H6YkS2jxEZmw

?pwd=zxcv 提取码:zxcv

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⑥ python怎么分析所有股票

在 Python的QSTK中,是通过 s_datapath 变量,定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。
具体的股票数据来源,例如沪深、港股等市场,你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess进行数据访问。

⑦ python对股票分析有什么作用

你好,Python对于股票分析来说,用处是很大的
Python,用数据软件分析可以做股票的量化程序,因为股票量化是未来的一种趋势,能够解决人为心理波动和冲动下单等不良行为,所以学好python量化的话,那么对股票来说有很大很大帮助

⑧ python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架:回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前,必须对量化交易策略进行回测和模拟,以确定策略是否有效,并进行改进和优化。作为一般人而言,你能想到的,一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架: Zipline :事件驱动框架,国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade : 事件驱动框架,最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场,应用python 2.7开发,最大的bug在于不支持3.5的版本,以及不支持强大的pandas。 pybacktest :以处理向量数据的方式进行回测,最新更新日期为2个月前,更新不稳定。 TradingWithPython:基于pybacktest,进行重构。参考资料较少。 ultra-finance:在github的项目两年前就停止更新了,最新的项目在谷歌平台,无奈打不开网址,感兴趣的话,请自行查看吧。 RQAlpha:事件驱动框架,适合A股市场,自带日线数据。是米筐的回测开源框架,相对而言,个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易,同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件,半小时之内亏损上亿,对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易,重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误,数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下,个人看到的,喜欢用的开源平台是雪球模拟交易,其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的,由于只能在线上平台测试,不甚自由,并无太多感觉。 雪球模拟交易:在后续实盘交易模块,再进行重点介绍,主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易:若没有机构版的话,可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接:http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 实盘,无疑是我们的终极目标。股票程序化交易,已经被限制。但对于万能的我们而言,总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口,或者说应用爬虫爬去操作。对我而言,比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言,由于资金量较大,出于安全性和可靠性的考虑,并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分: 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 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架,支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商,做的是股票相关的内容,对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的,简单总结一下。 2.1 回测 回测,貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二:期货相对股票而言,门槛较高,更多是机构交易,开源较少; 去年至今对期货监管控制比较严,至今未放开,只能做些CTA的策略,另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言,可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统,2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献,目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说,该框架侧重的是交易模块,回测模块并未支持。 能力有限,如果对相关框架感兴趣的话,就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架,以雪球或wind为主搭建模拟框架,用easy系列进行交易。

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