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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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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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 左右个股票，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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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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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
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
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
2020年9月，微软开源了AI量化投资平台Qlib的源代码，随后得到了不少的关注，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，大大提高开发效率。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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【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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四、如何在真格平台上做到这一切现在我们想在真格量化上实现自己的策略，需要怎么做呢？首先，真格量化使用Python语言编写策略。我们需要对Python语言有一些初步的了解。与C++或Java语言相比，Python是一种非常方便易用的脚本式编程语言，很适合非计算机专业的用户来上手量化交易。举个简单的例子，如果直接用C++调用CTP的API进行下单委托，您可能需要写这些代码：在真格量化，您只需要一行Py
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2023-09-12 07:27:29
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看《量化投资:以python为工具》这本书，第一部分是python的基础知识。这一部分略读了，只看我还不知道或不熟的。定义复数
x = complex(2, 5) #2+5j也可以直接定义
y = 3-6j
用id()可以得到变量的内存地址
z = 3-6j
print(id(y), id(z))
y和z的内存地址是一样的。
531269809744 531269809744
python可以为不
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2023-07-05 14:13:43
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本次场外篇来介绍下传说中的backtraderbacktrader属于功能相对完善的本地版Python量化回测框架。既然业界好评如云，我们作为量化交易者理应集所有好用的工具于一身，就让我们来体验一下这个框架。backtrader的使用方法在官方文档上介绍的挺详细的。大体分为两步：创建一个策略，创建一个策略类，这个类要继承自backtrader.Strategy，然后就可以自定义里面的方法。策略类中
目录Series类型数据DataFrame类型数据数据规整化Pandas建立在Numpy之上。提供了2个数据结构：Series和DataFrameSeries类型数据Series类型数据由两部分组成：左侧为索引，右侧为保存值。本质上是一个NumPy数组。看起来由两列数据构成，但应该理解为一维的数据结构。Series对象的创建使用Series（）函数来实现。A、同时指定index属性和value属性
写在前面下面这篇文章整理了近些年将人工智能技术应用于量化交易领域的一些成果，以及其对应的开源代码，大部分代码都是基于python实现的。建议大家先收藏，之后可根据自己的兴趣来对它们进行学习或者拓展。 1
Stock Prediction Models这个项目收集了包括机器学习，深度学习以及强化学习在内的一些用于股票预测的模型。其中深度学习模型包括：1. LSTM
2. LSTM Bidirecti
现在市面上比较流行的量化平台除了京东量化平台，还有优矿，聚宽，米筐等。这些平台大体上提供类似的服务，但在细节上又有所不同。量化平台的服务本质在于通过封装好的回测函数和金融数据库，帮助用户快捷的实现策略编程和回测。这个过程中免去了用户自己寻找数据，撰写回测算法的庞大工程，使得用户的策略想法可以很快的得到结果并可视化。 编程环境：京东量化平台和米筐都是支持P
python量化分析数据导入01这是个人第一次在CSDN上发BLOG，主要想记录自己学习量化的过程，并督促自己能坚持下来。本节是使用backtrader回测的数据如何导入，主要内容为：本地数据csv导入tushare数据导入pd.DataFrame数据导入注意事项知识点补短板： 1、from future import print_function。是什么意思？ python2.X - pytho
一.数据准备：本地化股票数据1.1为什么要创建股票数据库数据费用->按数据量收费，每日更新增量数据获取速度->本地直接获取>远程访问服务器1.2如何创建，更新股票数据库存储方式->股票代码.csv，MySql，MangoDB等数据库实现思路： 1.获取股票列表 2.依次存储股票数据 3.每天以增量形式更新数据每天以增量形式更新数据 ->如何追加数据：df.to_csv
都说Python可以用于量化投资，但是很多人都不知道该怎么做，甚至觉得是非常高深的知识，其实并非如此，任何人都可以在只有一点Python的基础上回测一个简单的策略。Backtrader是一个基于Python的自动化回溯测试框架，作者是德国人 Daniel Rodriguez，是一个易懂、易上手的量化投资框架。今天我们就来试试用Backtrader进行简单的量化策略回溯。当然，第一篇文章将会使用最简
Bactrader是python中用来做单机量化分析的一个库，使用该库不用借助量化平台就可以进行股市的量化分析和回测。只要自己已经有股票数据，就可以在自己的机器上进行量化分析，摆脱网络平台的束缚和依赖。框架的使用首先理解使用backtrader的过程中大致一下解释2个基本概念。一、 Line价格数据（Data Feeds）、技术指标（Indicators）和策略（Strategies）都是&nbs
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2023-06-16 16:21:52
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