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    Python股市数据分析教程(二):学会它,或可以实现半“智能”炒股

    摘要: 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中,我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题,并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。 注意:本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外,在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。 交易策略 我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增

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    【手把手教你】搭建自己的量化分析数据库

    数据是金融量化分析的重要基础,包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。随着信息流量的日益膨胀,学会获取、查询和加工数据信息变得越来越重要。对于鼓捣量化交易的人来说,怎么能说不会玩数据库呢?目前常用的开源(免费)数据库有MySQL、Postgresql 、Mongodb 和 SQLite (Python自带),在2018-2019年DB-Engines 排行榜上位居前十(见下图),可见其使用量和受欢迎程度较高。这几个数据库各有自己的特点和适用环境,关于该学习哪一个或如何学习网上有很多相关资料。本文主要为大家简单介绍如何使用 Python 操作 Postgresql 数据库(其他数据库类似),利用 psycopg2 和 sqlalchemy 实现 postgresql 与 pandas 的 dataframe 进行交互,一步步搭建自己的量化分析数据库。

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