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python量化策略分享(基于python的量化投资策略)

本文目录一览:

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

def initialize(context):

    用来写最开始要做什么的地方

def handle_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)

def initialize(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

if last_price  average_price:

    买入

elif last_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

def initialize(context):#初始化

    g.security = '002043.XSHE'# 股票名:兔宝宝

def handle_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。

if last_price  average_price:

        order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票

elif last_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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用Python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程,量化投资无非这几个流程,数据输入------策略书写------回测输出

其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择,如果不想苦恼数据输入和回测输出的话,还要选择回测平台。

一、数据

首先,必须是数据,数据是量化投资的基础

如何得到数据?

Wind:数据来源的最全的还是Wind,但是要付费,学生可以有免费试用的机会,之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据,Wind有很多软件的借口,Excel,Matlab,Python,C++。

预测者网:不经意间发现,一个免费提供股票数据网站 预测者网,下载的是CSV格式

TB交易开拓者:Tradeblazer,感谢@孙存浩提供数据源

TuShare:TuShare -财经数据接口包,基于Python的财经数据包,利用Python进行摘取

如何存储数据?

Mysql

如何预处理数据?

空值处理:利用DataFrame的fill.na()函数,将空值(Nan)替换成列的平均数、中位数或者众数

数据标准化

数据如何分类?

行情数据

财务数据

宏观数据

二、计算语言软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言?笔者一开始用的是matlab,但最终选择了python

python:库很多,只有你找不到的,没有你想不到,和量化这块结合比较紧密的有:

NumpyScipy:科学计算库,矩阵计算

Pandas:金融数据分析神器,原AQR资本员工写的一个库,处理时间序列的标配

Matplotlib:画图库

scikit-learn:机器学习库

statsmodels:统计分析模块

TuShare:免费、开源的python财经数据接口包

Zipline:回测系统

TaLib:技术指标库

matlab:主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大,主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算

Matplotlib完克Matlab的画图功能

python还有很多其他的功能

pycharm(python的一款IDE)有很棒的调试功能,能代替Matlab的WorkSpace变量可视化

推荐的python学习文档和书籍

关于python的基础,建议廖雪峰Python 2.7教程,适合于没有程序基础的人来先看,涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话,其实基础教程没什么应用,python各类包都帮你写好了,最好的学习资料还是它的官方文档,文档中的不仅有API,还会有写实例教程

pandas文档

statsmodels文档

scipy和numpy文档

matplotlib文档

TuShare文档

第二,推荐《利用Python进行数据分析》,pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的

三、回测框架和网站

两个开源的回测框架

PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library