ccxt这个项目的几个特别之处： ccxt针对数字货币交易所提供的API，提供了一套统一标准化了的交易接口，对接了全球116家数字货币交易所（？！）...功能方面包含了实时行情、历史数据、交易委托、持仓跟踪等 同时支持Node.js/Python/PHP三种编程语言 核心开发者来自俄罗斯，且只有两个人（不愧是战斗民族.....）...Zipline/TuShare/vn.py这三个传统量化领域的项目增长速度非常接近，vn.py最近稍微领先超过了TuShare成为传统量化第2 vn.py主页：http://github.com/vnpy
在量化交易领域，开源软件已经越来越成为一种主流的选择。 2016年底为了一个活动PPT，做了这个Github上的量化交易开源项目Star数量排名TOP10，后续更新过几次。...考虑到Github的受欢迎程度和用户数量，应该可以比较好的体现每个项目的流行程度，以及更重要的，开源社区的发展方向。...从这次的排名记录可以看出来一些有趣的信息： 加密货币领域的量化交易发展十分迅猛，前10中一半是关于加密货币的项目，而且几乎都集中在实盘交易上（敢砸真金白银干的才是铁杆粉~） Python在量化开源领域是当之无愧的老大...三个国内开发的项目（TuShare, vn.py, RQAlpha）在只提供中文文档和社区的情况下（换句话几乎没有老外点Star），整体排名都还挺高 准备长期维护这个排名数据，计划每个月更新一次，欢迎经常来看看量化开源的世界里又发生了什么
量化投资没有确切的定义，它泛指通过数学分析、挖掘价格波动规律，或者通过对相关宏观经济、财务数据、量价关系、资金交易等数据进行建模，寻找数据之间的关系，以获得稳定利润为目标，持续计算生成定量化的投资信号...如何得到一条稳步上升的资金曲线 强壮稳定的投资逻辑:基于对交易市场的了解和市场的特性的认识提出各种假设，构建投资逻辑。...多资产多策略配置: 对冲风险更高收益 技术信息理论的三大假设 市场行为包容消化一切信息 市场运行以趋势方式演变 历史会重演（我们可以通过历史数据来推断未来走势 绩效评估指标 绩效指标也被称为风险指标，它们也是量化投资的基石
URL BigQuant 量化指标 URL
平台介绍 概述 RiceQuant 是一个云端的框架, 可以帮助我们随时, 随地的开发袭击的交易策略, 验证资金的投资思路....策略页面的样子: 各个区块的功能: 如何完成一个策略 选择策略的运行信息: 选择运行区间和初始资金- 选择回测频率- 选择股票池 编写策略的逻辑: 获取股票行情, 基本面数据- 选择哪些股票, 以及交易时间...做股票量化选择日回测即可 策略主体运行流程分析 在 init 方法中实现策略初始化逻辑 策略的股票池: 在那些股票中进行交易判断 (例如: HS300) 在 before_trading 方法中进行一些每日看盘之前的操作...在 handle_bar 方法中实现策略具体逻辑, 包括交易型号的产生, 订单的创建. handle_ bar 内的逻辑会在每次 bar 数据更新的时候被触发.
量化交易看起来似乎就是用机器炒股，没什么大惊小怪的。但是我们拆解开量化交易的模型，您就知道其中的奥秘了。 首先是输入环节： 假如你是量化交易建模师。...最后一步是结果输出 1、买入信号 2、卖出信号 3、交易费用 4、收益 程序走到了这一步其实就是出了操作结果。这里需要注意的是量化交易，区分高频、中频、低频交易。...比如高频交易，在A股现实的T+1大环境里，其实做不了真正的高频。一般一周换手一次以上都算高频。中频一般都是一个月或者几个月换一次手。而低频交易大概都是一个季度或者几个季度换一次手。
慕课网 量化交易 https://www.imooc.com/learn/1054 作者项目地址 https://github.com/birdskyws/Quantitative-transaction
freqtrade/freqtradehttps://github.com/freqtrade/freqtrade Stars: 24.1k License: GPL-3.0 freqtrade 是一个免费、开源的加密货币交易机器人...cURL 提交事务示例 zedeus/nitterhttps://github.com/zedeus/nitter Stars: 9.3k License: AGPL-3.0 nitter 是一个免费且开源的替代
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。...自带了一个基于matplotlib编写的简单的策略和k线显示界面，能满足广大量化爱好者基本的回测需求。设计上也兼顾了实盘交易。 ?...easyquant [3] 股票量化框架，支持行情获取以及交易，基于easytrader和easyquotation 的量化交易框架。支持华泰、佣金宝、银河以及雪球模拟盘交易。...支持新浪免费实时行情，1s推送一次，集思路分级基金以及leverfun 的免费十档行情 easytrader [4] 提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件，进行自动的程序化股票交易...vnpy_oanda [7] 基于vnpy，对Oanda进行定制的Python开源交易平台开发框架 ftsVob [8] 基于vnpy+easyquant项目的期货交易系统 [1]https:/
题图来自：pexels 什么是量化交易？...你可以在几分钟之内完成之前几年的交易回测，然后根据结果来调整各种参数，最后得到一个完美的量化模型。...再冠以大数据、人工智能、机器学习这样的时髦技术，量化交易对于理工科背景，特别是会写程序的工程师来说，就具有特别的诱惑力。...量化交易最容易遇到的问题就是未来函数，你会站在未来的角度看待之前的投资，比如你知道 2000 年科技股泡沫，07 年次贷危机，你在写策略的时候，潜意识里面就会避开，以便获得更高的收益率和夏普比率。...所以在我看来，除了高频交易外，程序最多就是辅助性的工具，帮助人类更快的进行信息筛查。如果你自己亲自投资都赚不到钱，量化交易也不可能帮你赚到钱。
想做量化, 数据是基本! 本篇我们会介绍如何获取数据....如某周只有四个交易日, 则此周的tradingday=4 与 tradingday=-1 表示同一天- weekday 和 tradingday 不能同时使用 每月运行 scheduler.run_monthly...scheduler.run_monthly(function, tradingday=t) 注意: tradingday 中的负数表示倒数- tradingday 表示交易日....如某周只有四个交易日, 则此周的tradingday=4 与 tradingday=-1 表示同一天 运行顺序 如果我们设定了一个按月运行: scheduler.run_monthly(get_data...假设是 2021年 3 月份, 3 月 1 号是第一个交易日: 3 月 1 号: before_trading -> get_data -> handle_bar- 3 月的其他日期: before_trading
什么是量化交易？...量化交易的涵盖范围很大，程序化交易，算法交易，高频交易，自动化交易平台等等都可以算作量化交易。...使用程序来做量化交易，底层就是将买卖请求发送至交易所实现交易，券商或者交易所，通常也会提供 API 接口给投资者。...Python 量化交易 算法交易一个基本需求，就是高效处理数据，数据处理是 Python 的强项，特别是 Numpy+Pandas 的组合，让算法交易开发者的效率直线上升。...可以借助一些专有的库： Zipline 策略回测 Pyfolio 投资组合分析 另外，有一些现有的便利交易平台可以执行自定义的 Python 策略，无需搭建量化交易框架。
一、搭建一个简单的交易策略 1、策略 先看一个非常简单的交易策略： 为了让这个策略能让计算机执行，首先，要使策略符合“初始化+周期循环”框架，像这样： 2、什么是“初始化+周期循环”框架？...为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的量化策略，必须基于一种模式来写，框架就是指这种模式。而此框架包含两个部分即初始化与周期循环： 初始化即指策略最开始运行前要做的事。比如，准备好要交易的股票。...能帮助你理解这一框架的是，其实人本身日常做交易就是符合“初始化+周期循环”框架的，初始化就是已存在人脑的交易思想与知识，周期循环就是每天或每分钟地查看行情、判断、下单等行为。...点击编译运行，运行结束后就可以看到结果 可以看到，若你20160601有初始资金100000元，每个交易日尝试买100股的平安银行，到20161231，你的收益曲线将如图中蓝线般增长。...像刚刚那样，用一段时间内的历史的真实行情数据，来验证一个确定的交易策略在这段时间表现如何，这个过程叫回测。
根据产业链进行股市的划分，在上中下游进行利润和周期的排序，并根据发展规律，相关性排序，进行行业选择。
这篇文章市场先生介绍量化交易策略是什么、怎么做、有哪些类型及优点缺点介绍。 量化交易是什么？ 量化交易是一种依靠数学和统计模型来辨别市场交易的策略。...量化交易大多会需要程式语言进行资料分析与执行，一般都是大型机构投资人、对冲基金使用的交易策略，它们的交易量通常很大。 但是目前也逐渐有越来越多个人投资者开始使用量化交易策略。...量化交易策略怎么做？...（记得，策略失效不是赔钱，而是变的随机） 量化交易策略有哪些类型？ 任何投资策略，都可以用量化的方式执行 量化交易所用的策略类型，其实和传统各类型策略都一样， 差别只在于量化交易是用数据来做决策。...底下列出10种比较主要的量化交易策略的特色、报酬特性， 如果想详细了解这些策略内容，可阅读：避险基金(对冲基金)交易策略介绍》10种常见交易策略 10种常见的量化交易策略分类： 其中有些策略特别适合量化
最近"量化交易"成为了热门话题，具体缘由我就不多说了，之前觉得"量化交易"非常地神秘，"量化交易"是什么？它和"程序化交易"有什么区别？找些资料了解下。...量化交易不一定需要程序化交易。例如低频基本面量化多头通过模型选股+择时，但是通过人工手动下单。 使用程序化交易的不一定在做量化交易。例如主观多头通过人工选股，但在下单时用机器自动拆单进行下单。...因此，可以将量化交易理解为是用数学模型和计算机语言代替人工做投资决策的投资方式。 量化交易通常使用编程语言编写，像Python、R等（如下是个例子），并使用专业的量化交易平台进行回测和实盘交易。...量化交易和普通交易的区别？量化有哪些优势? （1）从情绪上来讲，量化投资依靠计算机程序，避免了人为主观因素的影响。这种无情的执行方式，可以帮助投资者消除决策的偏见和情绪，从而更加客观和理性地进行交易。...（3）从风险控制上看，量化交易可以分析市场上海量的量价数据、资讯信息等等，及时发现个股交易风险。所以，量化产品一般具有较低的波动率，更加稳定。
WealthFront 财富管理平台 Betterment 个人投资平台 TradeLink 量化交易平台 ActiveQuant 基于JavaScript开源交易开发框架 相关平台： 掘金量化 –...支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平台 DigQuant – 提供基于matlab量化工具 SmartQuant – 策略交易平台 OpenQuant – 基于C#的开源量化回测平台...– 云端在线量化平台 开源框架 Pandas – 数据分析包 Zipline – 一个Python的回测框架 vnpy – 基于python的开源交易平台开发框架 tushare – 财经数据接口包...Algorithmic Trading Engine by QuantConnect (C#, Python, F#, VB, Java) QUANTAXIS – 量化金融策略框架 其他量化交易平台：...CTP API – 期货交易所提供的API 飞马快速交易平台 – 上海金融期货信息技术有限公司 – 飞马 大连飞创信息技术有限公司 – 飞创 vnpy – 基于python的开源交易平台开发框架 QuantBox
大数据文摘出品 来源：quantstart 编译：LYLM、笪洁琼 本文作者是一位从事量化交易的实战者，他将他的实战心得写成一个量化交易系列，本篇则是系列的第一篇，从文中你会对整个量化交易的框架、流程、...接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧！...在此文中我将为你们介绍一些端对端量化交易系统的基本概念，希望借此帮助到两类读者：一类是希望在基金公司中找到量化交易相关工作的人，另一类是那些希望能自行利用算法进行交易的“散户”。...量化交易是量化金融中非常复杂的一个领域。要通过面试或者制定自己专属的交易策略，需要花费大量时间来学习相关知识。...特别是对于高频交易策略而言，使用自定义实现是至关紧要的。 回测系统时，必须能量化其性能表现。量化策略的“工业标准”指标是最大回撤率和夏普率。
python实现量化交易策略 1 前言 相信大家都听说过股票，很羡慕那些炒股大佬，觉得量化投资非常高深，本文教大家用python实现简单的量化交易策略。...df2],axis=0) df.to_excel('股票数据.xlsx',index=False) hqsj_hs() 这里得到了沪深300成分股的日线行情数据，需要手动将excel表按股票代码和交易日期升序...3 买股方案 前文根据2020年1月1日到2020年12月31日的数据构建策略，用于2021年1月1日到2021年3月31日交易。...5 总结 本文用相关性构建一个简单的交易策略，但还有许多工作没有完成，有兴趣的读者可以进行改善。比如调参，本文用1年数据来测试1个季度，读者们可以用2年数据测试1个季度，用1年数据测试1个月等等。...本文的策略虽然在2020年第一季度中收益率为5.858%，但没有考虑交易费用，实际收益大约4%。再次强调，本文仅供交流学习参考，不构成任何投资建议。炒股有风险，投资需谨慎。
最重要的是，Python 可以帮助我们利用许多不同的交易策略，这些策略（没有它）将很难用手或电子表格进行分析。我们将讨论的交易策略之一称为 配对交易。...如果我们可以用数学模型对这种经济联系进行建模，我们就可以对其进行交易。 为了理解配对交易，我们需要理解三个数学概念： 平稳性、差分和协整。...这正是我们想要的配对交易策略。 交易信号 在进行任何类型的交易策略时，明确定义和描述实际进行交易的时间点总是很重要的。例如，我需要买卖特定股票的最佳指标是什么？...调整交易信号 我们的交易算法没有考虑到相互重叠和交叉的股票价格。考虑到该代码仅根据其比率要求买入或卖出，它并未考虑实际上哪个股票更高或更低。 4. 更高级的方法 这只是算法对交易的冰山一角。...---- 本文摘选《Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场》
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