python选股策略

① 零基础学python应该学习哪些入门知识

关于零基础怎么样能快速学好Python的问题，网络提问和解答的都很多，你可以网络下看看。我觉得从个人自学的角度出发，应从以下几个方面来理解：

1 为什么选择学python？

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁着称，入行门槛低，可以从事linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备？

2.1 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。

2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

操作环境？Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：

2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。

2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。

3.1 多做练习。推荐网站练习：

crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，

编程实例训练对基础知识的融会贯通；

hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线

实验楼：提升编程水平从做项目开始；

codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；

leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；

牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；

codecombat：提供一边游戏一边编程；

projecteuler：纯粹的编程练习网站；

菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；

3.2 遇到问题多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大网站。推荐

stackoverflow：这是一个程序员的知识库；

v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；

segmentfault：一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

3.2.3 加入相关的QQ、微信群、网络知道。不懂的可以随时请教。

② 请问，市场上的量化工具有哪些

市面上大家可以接触到的量化交易软件，我们大致的分为三类：互联网投资公司研发的，量化平台公司研发的和券商研发的。
第一：互联网投资公司研发的，这类型的公司本质就是IT+金融
提供丰富的数据、tick级回测、仿真模拟、实盘交易、风控、绩效等专业量化服务。最重要的是，无需使用者具备高超的选股素质，也不需要具备编程的能力，易操作易上手，可以说是目前市面上最符合个人投资者的量化交易软件。掘金策能够筛选相对安全性更高的投资标的，降低分析和选股的难度，帮助投资者有效判断市场风险度高低，及时调整持仓比例和交易策略。算是市场上很好的量化交易工具
第二：量化平台研发的，
支持股票，期货，两融等量化实盘，实盘开通需要客户提交申请和平台人工审核，具有实盘交易权限后也可以手动交易。投研+交易的一站式量化投研系统，提供丰富的数据、多语言策略开发、tick级回测、仿真模拟、实盘交易、风控、绩效等专业量化服务。
第三：券商研发的
有2005年以来的股票行情数据、市值数据、财务数据、上市公司基本信息、融资副券信息，商品期货行情数据，基金行情及净值数据，金融期货数据，股指数据，行业概念数据，宏观数据。可以提供股票、期货、基金等品种的日、分钟级回测。能够进行日、分钟级别、Tick级别的模拟交易。推送后用户手动操作跟单但需要投资者具有好的选股思路同时具备编程的能力，机构使用者偏多，对于个人用户不是特别的友好。

③ 如何运用选股公式有什么技巧

计算机的出现确实提高了工作效率，比如要从三千多只股票中去选股，如果一一筛选的话，没有一两个小时你无论如何也不能把这些股票大致浏览一遍，这样做费时费力更不用说精准选股了。

但如果我们借助软件，用选股公式帮助我们选股的话，那么一分钟就可以选出大致符合我们技术标准的股票，然后从中精选个股，这样就可以把大量时间用于研究少数股票。

当然如果你想成为量化高手的话，那么你们交易策略必须非常优秀，另外你必须学习python这门计算机编程语言。

④ 初学者怎么学习Python

初学者、零基础学Python的话，建议参加培训班，入门快、效率高、周期短、实战项目丰富，还可以提升就业竞争力。
以下是老男孩教育Python全栈课程内容：阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。

⑤ 什么是多因子选股

多因子策略是一种应用十分广泛的选股策略，其基本思构想就是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或者跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，如果是跑输，则可以做多期指，融券做空该正与向阿尔法收益组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。

温馨提示：以上内容仅供参考，投资有风险，入市需谨慎。
应答时间：2021-09-30，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
[平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~
https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

⑥ 量化投资中，MATLAB和python哪一个好

Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟，我曾经用Matlab和Python跑同一个算法，涉及到矩阵中Symbol求导。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感觉Sympy中Matrix虽然功能强大，但是速度很慢，而且需要专注其中各种细节。如：其对Complex类型是无法自动expand的，常常出现(1+I)(2I+1)这种结果，这时需要调用.expand来解决。Matlab可以使你专注于模型，Python要超过Matlab还需要时间。但是Python在内容抓取，机器学习，等有强大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，发展很快。概括之：现在用Matlab，未来用Python

⑦ 金融工程，量化投资学什么软件好Python还是Matlab

看了半天数据，也分析不出个所以然来，02

⑧ 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

语言就是用来干活的，中间文件用HDF5或者csv转存，需要时间序列分析的时候上R.毕竟Python的sm库还是很烂的，但是PCA和大量的多因子计算，Python R MATLAB都差不多。

回测讲究并发效率和一些多参数回测的参数调优以及一些MC方法的估计时，py运行效率(相对于MATLAB)会高一些

总体来说，别太把语言当回事，就跟吃饭用筷子还是勺子还是叉子，要根据食材来

⑨ 高中毕业能学会Python吗

是可以学会的，具体可以到校做个测试，看看自己适不适合。

⑩ 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

首先十年的日级别数据量的确不大，使用Python来说的话不应该出现memoryerror，应该是在编程方面需要再多留意，我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。

语言只是一个语言，兴许会有各种语法的不同，但是在谈语言的时候我们需要了解背后的工具箱和社区，以及它为什么处理一些事情比另外的一些语言要好。

本
身Python初期用来做金融回测等是应该被放弃的，用来开发策略也应该是被放弃的，因为相比matlab的矩阵运算来做开发，实在是太方便了。只不过后
来Python推出了series、pandas等一系列的强悍library，pandas的语法基本在“无耻”地模仿matlab和R，而
pandas的开发者正是美国大名鼎鼎的对冲AQR，因此使data
crunching和对数据的一些操作大大便利，此外，又包装了海量的开源社区的数学和科学计算库，也能处理各种的machin
learning等等的问题。

从科学计算的语言的发展来看，从最初的人们对浮点数计算的需求加入了fortran，再一路进行，让工具更加的让科学计算容易再容易（Python也封装了大量早期的数学家们用fortran写的数学计算基础库，这些经历了几十年的考验、加速等等）：

我们来看下python目前的科学技术栈：

numpy: basic array manipulation - 基础的数组处理
scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科学计算，包括信号处理和优化等
matplotlib: visualization and plotting - 几行代码就可以做图形化显示了
IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互动式编程环境，这是能将来替代掉matlab的一个必备，即在一行一行代码的输入、显示过程中学习、改进
pandas: data manipulation - 最重要的矩阵运算等
scikit-learn: machine learning - 机器学习

但
是随着以后的发展Python的开源属性就会体现的越来越强大，可以让更多的人享受到其便利和贡献进来，包括Quantopian也放出了zipline
的python回测框架，只需要引入yahoo数据即可进行回测，并且Python的速度由于跟C的很好的结合可以达到非常快的速度，而且可以将来和其他
系统很容易整合对接实盘交易接口。

由于欧美已经有很多的投行和对冲在往Python的技术栈靠拢，因此选择了Python即掌握了一门重要的工具，并且无需跟一家私有化公司进行捆绑。

当然，最后的最后，所有的python回测你都可以来Ricequant - Beta上完成，我们支持海量的市场、财务数据，还有不断加入的和大数据公司合作的舆情数据等等，同时策略回测完还可以做实时模拟交易，享受到实时数据的计算。在云平台上已经支持了几乎所有的Python科学计算库，无需花时间安装、测试等等。