清华出版社的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,书中分享了四种利用 Python 获取A股数据的方法,算是一个不错且实用的总结,这里给大家分享一下。
老读者都知道,我做过一段时间的量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下。
老读者都知道,Python的一个应用方向就是——量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下。
总体来说,我觉得这本书是那种让我能够读的进去的类型,写得风格是属于比较轻松易懂的。而且进入正题也很快,从很简单的代码开始,让我有一种跟着敲一敲代码的冲动。顺便在这里写下笔记,巩固一下知识。
大家应该都知道,Python的一个应用方向就是——量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下,今天文末也会送出几本!
来自聚宽:韭菜Hulk的精彩之作 博客连接:https://www.joinquant.com/post/427 缠论是寻找股价走势中的拐点,然后去根据拐点之间的相互关系来判断股价的走势。 此处寻找极
偶然间发现各路大牛的一些python创作,不得不说python是一个比较全面的语言,附上网址以后可能需要用到python视觉处理,爬虫数据分析的时候可以用的上吧2333
摘要:如何优雅地夸一个程序员呢?vscode-rainbow-fart 作为一个彩虹屁的项目,深得程序员心,能在你编程时疯狂称赞你的除了你自己,还有它。除了鼓励之外,Super Linte 是官方出品的旨在保证代码和文档一致性的工具,有了它,你可以更优雅地进行编程。说完优雅编程,来说下优雅使用 k8s,那就不得不提 Lens,一个专业管理 k8s 工具。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending,选项标准:新发布 | 实用 | 有趣,根据项目 release 时间分类
“龟叔”Guido van Rossum 在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。
总结下,其实就是利用机械化的手段来代替人工的操作,因为人是有情感的,机器的话只需要跟着指令执行就可以了。
1 在浏览器中打开 www.joinquant.com 2 编写策略代码 点击顶部的“我的策略”,选择子菜单“我的策略”,在左侧输入python代码 def initialize(context): #初始化 g.security = '600050.XSHG' # 股票名:中国联通 def handle_data(context, data): # 每日循环 last_price = data[g.security].close
Python 的学习者中,有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题,节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域,那就是量化交易。 量化交易,就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程序来进行策略的计算和验证,最终也常直接用程序根据策略设定的规则自动进行交易。 Python 由于开发方便,工具库丰富,尤其科学计算方面的支持很强大,所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。通过这些平台,你可以很方
写着写着,突然发现之前的标题“常用命令介绍”已经跟内容有点脱轨了,写的已经不只是命令了……
近年来,人工智能兴起,AI 技术逐渐渗透到各垂直领域,国内外知名机构纷纷抢占风口。2017 中国大数据人工智能创新创业大赛(www.datadreams.org)推出 BOT 大赛系列赛之病理切片识别
这么多python开源的量化平台中,zipline应该是应用最广泛的一个了,而且在quantopian的体系下,可以和pyfolio和alphalen无缝衔接。但是相比于之前笔者使用的backtrader量化回测平台,zipline在本地的实用化更加复杂。当然,如果用joinquant和ricequant下,其实很easy,但是云端运行策略,很多方面都会有限制。
大家好,文摘菌又来搞事情啦~? 本周四晚,大数据文摘联合六禾创投,三场公开课,一!起!来!? 三位公开课嘉宾分别来自六禾创投被投公司华院数据、简寻、聚宽,公开课主题跨越深度学习医疗影像识别、社交网络数
来自聚宽:莫邪的救赎的精彩之作 博客连接:https://www.joinquant.com/post/425 因为缠论文章都是博客形式,并无很规范的写作格式与篇章结构,自己理解起来着实不易,每
相信很多买过股票的同学应该都听过PEG估值选股法,这个策略是美国的传奇基金经理彼得林奇极力推广的。
“2017金融科技·数据驱动金融商业裂变价值峰会”圆满落幕,数据猿携手金融产业精英探索行业新方向
斯蒂文查了查 2019 年 1 月 3 日平安银行 (000001.XSHE) 的收盘价,发现是 9.28,他默默将这个单数字存到 X0 里。
随着Python编程语言的流行和普及,越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清,有的人过于异想天开,认为可以躺着挣钱(怕是只有岛国老师吧);有的人则因循守旧,认为没啥卵用;也有的人盲目追求模型的复杂性,在编程和数学中迷失了方向。
运行代码之后返回到Jupyter Notebook的主页,就能看到保存的000300.csv文件,可以下载到本地进行操作,也可以直接在聚宽的研究环境中进行操作。
况且,我也不是学金融出身的,虽然凭运气在股市赚过一些小钱,但毕竟咱不是专业的,不敢乱指挥。
Python凭借其开发效率高和功能强大的特性,在众多编程语言中脱颖而出,成为大数据时代的分析利器。
一句话就可以概括出KNN(K最近邻算法)的算法原理:综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具体来讲KNN分类过程,给定一个训练数据集,对新的样本Xu,在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K(下图k=5)个样本,以这K个样本的最多数所属类别(标签)作为新实例Xu的预测类别。
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,具有20多年的发展历史,成熟且稳定。
知识图谱存储方式主要包含资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)和图数据库(Graph Database)。
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