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python量化交易重新認識行情

發布時間:2024-07-10 12:11:50

『壹』 做量化交易選擇什麼語言好呢

量化交易,就是把人能夠識別的信息變成數字,輸入給計算機程序處理,輔助或者代替人類的思考和交易決策。

初學者碰到的第一個問題就是工具的選擇。首先大部分交易員本來不會寫程序,選擇任何一個語言進行策略開發,都有不小的學習成本。更重要的是,選擇了一門語言,接下來開發環境、人員招聘、數據介面與平台、甚至同類人群之間的交流、遇到問題後的支持,都跟著被「套牢」。所以從一開始就必須慎重對待。

先給出答案:對於還沒有確定一套固定量化環境的,建議用python

量化交易員面臨的大致選擇有:C/C++/java/C#/R/Matlab/excel等。我們從以下幾個方面考慮簡單做個對比。

注意:這里假設你團隊規模在50人以下。

1 學習成本和應用的廣泛性

C、C++的特點是速度最快,但要想用好,必須對計算機底層架構、編譯器等等有較好的理解,這是非計算機專業的人很難做到的,對於做量化交易來說更是沒有必要。

Java本來是SUN的商業產品,有學習成本和體系的限制,也不適合。

Excel面對GB級別的數據無能為力,這里直接排除。

Python、R和Matlab學起來都簡單,上手也快,可以說是「一周學會編程」。但R和Matlab一般只用來做數據處理,而Python作為一門強大的語言,可以做任何事,比如隨時寫個爬蟲爬點數據,隨時寫個網頁什麼的,更何況還要面對處理實時行情的復雜情況。

2 開始做量化分析後,哪個用起來碰到問題最少,最方便省事?

用歷史數據的回測舉例。假設我們有2014年所有股票的全年日線,現在我們想看看600001的全年前10個最高股價出現在什麼時候。python世界有個強大的pandas庫,所以一句話就解決問題:

dailybar[dailybar [『code』]==『600001』].sort_values([『close』].head(10)

R/Mathlab等科學語言也可以做到。

C/C++沒有完備的第三方庫。如果為了做大量的計算,要自己實現、維護、優化相應的底層演算法,是一件多麼頭疼的事。

Python從一開始就是開源的,有各種第三方的庫可以現成使用。這些底層功能庫讓程序員省去了「造輪子」的時間,讓我們可以集中精力做真正的策略開發工作。

3 現在我們更進一步,要做實時行情分析和決策

以A股的入門級L1數據為例,每3秒要確保處理完3000條快照數據,並完成相應的計算甚至下單。這樣的場景,C和C++倒是夠快了。所以行情軟體比如大智慧、同花順等客戶端都是使用高效率的語言做的,但像客戶端那樣的開發量,絕大部分量化交易機構沒能力也沒必要去做吧。

python的速度足夠對付一般的實時行情分析了。其底層是C實現的,加上很多第三方的C也是C實現,盡管其計算速度比不上原生C程序,但對我們來說是足夠啦。

4 quant離職了,他的研究成果怎麼辦

Python是使用人群最多、社區最活躍的語言之一,也是最受quant歡迎的語言之一。如果你是老闆,你能更容易地招聘到優秀人材,享受到python社區帶來的便利。

附幾個量化中常用的python庫:

- Pandas:

天生為處理金融數據而開發的庫。幾乎所有的主流數據介面都支持Pandas。Python量化必備。

- Numpy:

科學計算包,向量和矩陣處理超級方便

- SciPy:

開源演算法和數學工具包,與Matlab和Scilab等類似

- Matplotlib:

Python的數據畫圖包,用來繪制出各類豐富的圖形和報表。

PS: Python也是機器學習領域被使用最多的語言之一。像tensorflow、scikit-learn、Theano等等對python都有極好的支持。

『貳』 用python做量化交易要學多久

5個月。

python憑借其突出的語言優勢與特性,已經融入到各行各業的每個領域。一般來說,python培訓需要脫產學習5個月左右,這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能,還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠,則需要不斷的積累和學習。

python培訓的5個月時間里,有相當大一部分時間是在實戰做項目,第一階段是為期一個月學習python的核心編程,主要是python的語言基礎和高級應用,幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容,學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。

(2)python量化交易重新認識行情擴展閱讀:

Python開發基礎課程內容包括:計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習,b加密 e正則logging日誌模塊等,軟體開發規范學習,計算器程序、ATM程序開發等。

『叄』 Python量化教程:不得不學的K線圖「代碼復制可用」

不管是對量化分析師還是普通的投資者來說,K線圖(蠟燭圖)都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中,它會繪制每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價,這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。

一般來說,我們會從各大券商平台獲取K線圖,但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整,也不能適應復雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪制K線圖。

需要說明的是,這里mpl_finance是原來的matplotlib.finance,但是現在獨立出來了(而且好像沒什麼人維護更新了),我們將會使用它提供的方法來繪制K線圖;tushare是用來在線獲取股票數據的庫;matplotlib.ticker中有個FuncFormatter()方法可以幫助我們調整坐標軸;matplotlib.pylab.date2num可以幫助我們將日期數據進行必要的轉化。

我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。

我們先使用mpl_finance繪制一下,看看是否一切正常。

可以看到,所有的節假日包括周末,在這里都會顯示為空白,這對於我們圖形的連續性非常不友好,因此我們要解決掉他們。

可以看到,空白問題完美解決,這里我們解釋一下。由於matplotlib會將日期數據理解為 連續數據 ,而連續數據之間的間距是有意義的,所以非交易日即使沒有數據,在坐標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日,在坐標軸上就對應了多少個小格子,但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭圖。

明白了它的原理,我們就可以對症下葯了。我們可以給橫坐標(日期)傳入連續的、固定間距的數據,先保證K線圖的繪制是連續的;然後生成一個保存有正確日期數據的列表,接下來,我們根據坐標軸上的數據去取對應的正確的日期,並替換為坐標軸上的標簽即可。

上邊format_date函數就是這個作用。由於前邊我們給dates列生成了從0開始的序列連續數據,因此我們可以直接把它當作索引,從真正的日期列表裡去取對應的數據。在這里我們要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法,它允許我們指定一個格式化坐標軸標簽的函數,在這個函數里,我們需要接受坐標軸的值以及位置,並返回自定義的標簽。

你學會了嗎?

當然,一個完整的K線圖到這里並沒有結束,後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素,感興趣的同學歡迎關注哦!

『肆』 python量化投資是什麼

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令,以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史,其投資業績穩定,市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。從全球市場的參與主體來看,按照管理資產的規模,全球排名前四以及前六位中的五家資管機構,都是依靠計算機技術來開展投資決策,由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。
python是一種編程語言,python量化投資也就是通過使用Python編寫能夠發出買賣指令的程序來交易。

『伍』 Python學習,量化交易的應該怎麼學

掘金量化社區就有很多寬客互動交流學習,再說掘金有很多針對新手入門的指引,可以讓您從0到1一步步成為一個合格的quant.

『陸』 python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架:回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前,必須對量化交易策略進行回測和模擬,以確定策略是否有效,並進行改進和優化。作為一般人而言,你能想到的,一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架: Zipline :事件驅動框架,國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade : 事件驅動框架,最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場,應用python 2.7開發,最大的bug在於不支持3.5的版本,以及不支持強大的pandas。 pybacktest :以處理向量數據的方式進行回測,最新更新日期為2個月前,更新不穩定。 TradingWithPython:基於pybacktest,進行重構。參考資料較少。 ultra-finance:在github的項目兩年前就停止更新了,最新的項目在谷歌平台,無奈打不開網址,感興趣的話,請自行查看吧。 RQAlpha:事件驅動框架,適合A股市場,自帶日線數據。是米筐的回測開源框架,相對而言,個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易,同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件,半小時之內虧損上億,對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易,重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤,數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下,個人看到的,喜歡用的開源平台是雪球模擬交易,其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的,由於只能在線上平台測試,不甚自由,並無太多感覺。 雪球模擬交易:在後續實盤交易模塊,再進行重點介紹,主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易:若沒有機構版的話,可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接:http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤,無疑是我們的終極目標。股票程序化交易,已經被限制。但對於萬能的我們而言,總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面,或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言,比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言,由於資金量較大,出於安全性和可靠性的考慮,並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分: easytrader:提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易,量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架,支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商,做的是股票相關的內容,對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的,簡單總結一下。 2.1 回測 回測,貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二:期貨相對股票而言,門檻較高,更多是機構交易,開源較少; 去年至今對期貨監管控制比較嚴,至今未放開,只能做些CTA的策略,另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言,可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統,2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻,目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說,該框架側重的是交易模塊,回測模塊並未支持。 能力有限,如果對相關框架感興趣的話,就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架,以雪球或wind為主搭建模擬框架,用easy系列進行交易。

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