程序员理财课 Python量化交易系统实战

 

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python量化交易----以python语言实现，经过学习量化交易的经常使用框架，并掌握量化交易策略的理论以及流程，以模拟交易的方式带领你进入量化交易的魔法世界。

量化交易概念、框架以及策略、实施，各个步骤逐步讲解，层层深刻。

课程亮点：

用最快的速度带你了解并掌握量化交易的原理和技术

课程内容：

python量化交易，经过量化交易的概念、框架、策略和打分法、回归法等基础知识的学习，并以模拟交易的方式实现，学习并掌握该技术

 

一，启动前30天最高价，最低价得出的振幅；最高价，平均价，得出的振幅。

30天最高价，最低价振幅=（30天最高价-30天内最低价）/30天内最低价

30天最高价，平均价振幅=（30天最高价-30天内平均价）/30天内平均价

2019年启动前30天最高价，最低价得出的振幅；最高价，平均价，得出的振幅以下图：

结论：从上面三张图，咱们也能够看到，妖股启动前30天，走势基本以盘整为主。

二，启动前30天最大成交量，最低成交量得出的振幅；最大成交量，平均成交量，得出的振幅。

2019年启动前30天最大成交量，最低成交量得出的振幅；最大成交量，平均成交量，得出的振幅以下图：

 

. 股票数据分析

 股票数据分析和通常数据分析同样，用到数据清洗分析，机器学习深度学习，天然语言处理等技术，当咱们从其它数据分析转向股票数据分析时，主要关注两者的不一样点：

（1） 量化交易

 量化交易是经过对历史数据、实时数据的分析选择最佳的交易品种（择股）和交易时机（择时）。通常利用统计和分析方法构建股票组合，指望组合可以得到超越基准收益。在设计交易的策略的过程当中，须要加大盈利的可能性，同时控制风险，即便不能保证每一次预测都准确，但在交易次数和交易量足够多的状况下，尽可能使赢面更大。

（2） 获取数据

  股票数据包括基本面，消息面，技术面数据，数据量大，维度高，本篇咱们先关注以数值类型为主的股票数据。

（3） 指标计算

 股票指标每每是决策的重要依据，建模使用的重要特征，有的也是判断策略好坏的标准。Python有不少成熟、稳定的三方库提供指标计算功能，开发者无需自已动手实现，只须要关注功能和用法便可。

（4） 回溯测试

 同一策略在不一样时间、不一样地域、不一样周期结果也不相同，回溯测试是用历史数据测试投资策略，量化交易平台通常都提供回溯测试环境。

 本篇主要介绍获取数据的方法，以后几篇会继续介绍指标计算库和函数，以及经常使用的回溯分析框架。

 须要获取的数据有基本面数据、实时数据、历史数据、各个角度的股票分类数据等等，有国内的、国外的，收费的，免费的。本文主要介绍免费接口。

2. 下载历史数据

 历史数据的数据量大，下载时间长。也是用于数据分析、训练模型最关键的数据。历史数据的下载和存储是获取数据的重点，下面介绍几种经常使用方法。

（1）tushare模块

  tushare主要用于下载A股数据，也是国内主流的Python股票数据三方库。它重新浪财经、腾讯财经、上交所和深交所获取数据，处理以后，供用户下载，好比：它提供前/后复权数据，简化了数据处理工做，而且有详细的中文说明文档。

 可能因为使用的人太多，下载历史数据量动辄上G，后来须要注册用户才能下载全部时段历史数据，而且按用户级别对流量作了限制。在不注册的状况下只能下载最近两年的数据。限制主要针对下载历史数据和一些新上线的功能，不影响获取股票基本信息、当前数据等基本功能。