2020年9月，微软开源了AI量化投资平台Qlib的源代码，随后得到了不少的，Qlib的主要优势在于：1.Python覆盖量化投资全过程，用户无需切换语言；内置许多深度学习算法模型，降低AI算法使用的门槛。2.内置A股、美股数据接入通道，基于qrun能够自动运行整个工作流程，提高开发效率。3.每个组件都是松耦合可以独立使用，用户能够自行选用某些组件。Qlib相比于我们之前介绍的bac
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2023-08-23 16:15:15
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## 实现“Python 量化包”教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python量化包。首先，让我们来看整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载安装Python量化包 |
| 2 | 导入所需的库 |
| 3 | 编写量化策略 |
| 4 | 回测策略 |
| 5 | 优化策略 |
接下来，让我们逐步来实现这些步骤。
原创
2024-05-02 03:48:22
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注：点击框架名称通往Github talibtalib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标 numpy介绍：一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和
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2024-02-06 22:35:03
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# 如何实现外汇量化交易的Python包
外汇市场是一个非常活跃和多变的市场，量化交易为交易者提供了更科学、更高效的交易方式。今天我们将介绍如何使用Python实现一个简单的外汇量化交易包。以下是整个实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
| 1 | 安装Py
Python量化炒股常用的Pandas包
Pandas 是一个基于 NumPy 的数据处理库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。下面是一些关于 Pandas 包的相关知识：
主要数据结构：
Series：类似于带有索引的一维数组，可以存储不同类型的数据。
DataFrame：二维表格数据结构，每列可以是不同的数据类型。
Panel：是三维数组，可以理解为DataFrame的容器。
P
原创
2024-04-25 13:51:34
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Python量化炒股常用的Matplotlib包
Matplotlib 是一个用于创建数据可视化的 Python 库，可以绘制各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。它提供了类似于 MATLAB 的界面，使得用户可以轻松地生成高质量的图形。
Matplotlib 的主要特点：
灵活性： 可以绘制几乎所有类型的统计图表和科学图形。
可定制性： 支持对图形的各个元素（线条、标签、标题等）
原创
2024-04-26 11:18:55
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NumPy（Numerical Python）是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了强大的多维数组对象和相关工具，以及用于
原创
2024-05-05 17:24:25
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是一个用于创建数据可视化的 Python 库，可以绘制各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。它提供了类似于 MATL量的图形。
原创
2024-05-09 12:23:37
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是一个基于 NumPy 的数据处理库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。
原创
2024-05-09 12:23:38
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中低端量化交易平台，支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑，多数是在图表上加载技术指标，进行自动化交易的。一般说，Python语言是中低端量化交易平台最普遍的选择。为什么现在大多数量化交易都在用Python?Python 编程语言是世界上发展最快的编程语言。Python 可以让程序员更加高效地工作和集成系统。Python 的语法优先考虑了可读性，同时支持较少的代码行。动态类型、内置数据结构、功能强大
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2023-08-28 16:32:51
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python与量化投资从基础到实战——常用的量化策略及其实现量化投资概述量化投资简介量化投资策略的类型年化研究流程行业轮动理论及其策略行业轮动理论简介行业轮动的原因从产业链的角度来看行业轮动从行为金融学的角度来看行业轮动行业轮动投资策略策略介绍市场中性Alpha策略市场中性 Alpha 策略的思想和方法大师策略麦克·欧希金斯绩优成分股投资法杰拉尔丁·维斯蓝筹股投资法CTA策略趋势跟随策略双均线突
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2023-08-31 17:08:36
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文章目录1.什么是量化交易？2.分析展示3.逻辑解读4.代码展示 1.什么是量化交易？我们利用计算机技术，通过建模分析、优化参数等手段，从历史金融数据中挖掘出影响投资的指标，使用程序进行自动交易来获得“超额”的收益，这种投资方法就叫做量化交易。现在，很多量化机构将人工智能和机器学习与量化策略相结合。国内的一些顶尖私募，比如：九坤、幻方、朱雀等都在使用AI量化策略，从各大公司的招聘公告上也可以看出
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2023-09-15 17:26:03
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量化必备技能进程、线程、协程最近再做量化系统的时候，由于 python 不是很熟悉，日行情下载数据和数据清洗计算等都是单线程处理的，其速度无法忍受。 例如：日行情数据的更新，5000 左右个，更新一次，等待的时间可以把你验证想法的热情都浇灭，单线程的情况下，更新行情数据，你是可以去喝茶了，喝完茶再来看吧。还有后续的数据清洗计算、指标计算呢，时间指数级别递增。为了解决这个痛点，学习了并发，并行的
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2023-08-14 15:51:14
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注意事项：本人安装的python环境是2.7版的，所以下载TA_Lib-0.4.17-cp27-cp27m-win_amd64.whl这个64位版本，如果你使用也无法正确安装。如果你的系统是x64平台，直接使用上述命令安装会报错。
转：https://zhuanlan.zhihu./p/234507355 pyfinance简介 在查找如何使用Python实现滚动回归时，发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。顾名思义，pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包，主要是对面向定量金融
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2020-10-10 14:01:00
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【摘要】当今世界充满了各种数据，而python是其中一种的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些python理论进行实践。其中包含很多有趣的的过程，然后将其用于某些方面。其中一种应用就是python量化。今天环球网校的小编就来和大家讲讲python量化。关于python的优势就不说再多了，地球人都知道，还不知道的去面壁思过。因为不想当韭菜，所以还是自己老老实实写代码吧。记录些pytho
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2023-09-16 20:31:42
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知乎上很多人在讨论做量化是金融知识重要还是编程重要，尤其发现很多机构培训量化的都是对编程大讲特讲。那到底学习量化我们是该侧重金融还是该侧重编程呢？关于这点，首先我们要明白量化是什么？量化不是统计，也不靠理工背景，量化需要的是对市场的深刻理解和认知。然后基于这些认知和理解搭建模型。而且量化这个行业，分化特别严重，严重到什么地步？0.1%的人吃香喝辣，99.9%的人吃土。最后因为吃土的人太多，大家打起
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2023-11-14 22:25:47
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不要自己造轮子，站在巨人的肩膀上！一、模块(module/package)分类①内置模块：datetime②第三方模块：vn.py③本地模块(自己写的)：module_demo加载方式①模块加载：import datetime除非你要用这个模块的很多函数，否则也不需要模块加载②全部加载：from datetime import *不推荐，因为不同模块可能有的函数名字是一样的，可能会发生冲突③针对加
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2023-06-30 09:16:11
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前言Python 由于其易上手、丰富的第三方库支持等优点，已经作为一种标准编程语言应用在金融数据的量化分析中。尽管 Python 上手很快，但是当我们着手搭建一个系统时，需要考虑软件的移植、扩展和维护。作为一门面向对象的语言，掌握 Python 的面向对象编程思维和方法至关重要。本场 Chat 以股票量化交易中经典的动量策略为例，从面向对象的思维、方法、过程和实现等角度介绍用 Python 面向对
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2024-03-05 12:30:07
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量化的软件推荐：python常用的量化软件有python、matlab、java、C++。
从开发难度而言python和matlab都比较容易，java和C++麻烦一些。
从运行速度而言，C++、java要快于matlab和python。不过对于大部分人而言，尤其是初学者，开发占用的时间远大于运行时间。如果追求运行速度的话，先将策略开发出来，再用C重写也不迟。另外，从量化资源而言，python资源
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2024-04-28 16:45:08
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