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量化交易 python 练习

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 python获取股票数据 ?

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Python量化 教你认清现实!

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。 此外,还会通过文字+视频的方式,给大家分享如何用Python获取A股数据,以及如何用Python进行的仓位控制。 ,实验如下: yfinance 另外,yfinance也有类似的功能,使用方法也很简单 Tushare 当然,说到用 Python 进行量化交易,肯定少不了 Tushare 但若要使用完整功能,需要一定的积分 JoinQuant 最后一种方法来获取数据就是用现成的量化平台。这里我用joinquant实验了一下, 可以看到,通过平台获取数据,还是比较简单的。 接着,再为大家分享如何用Python进行的仓位控制!

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    Python 实战之量化交易

    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。 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。 参考文章: Python 核心技术与实战:量化交易实战篇。 这是我学习 Python 最受益匪浅的地方,推荐给你。

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    Python——量化分析介绍(六)

    依旧,先贴一下目录: ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├── __init 如果有对代码不感兴趣,但是对量化分析感兴趣的童鞋,可以去现成的量化分析平台模拟,比如JoinQuant聚宽量化交易平台,直接使用平台上现成的指标,组合一个自己想要的策略,然后进行回测。 如果满足不了自己的胃口,平台还支持自己写指标组合使用,相比python从头到尾捋一遍简直爽到炸……几分钟就能搞一个策略测测结果神马的 ? 好了,今天没有什么硬干货,洗洗睡吧~

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    Python——量化分析介绍(十一)

    也没啥好总结的,目录如下: 1 最后再贴一次框架目录 ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├─ /usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-05 21:47 # @Author : Ed Frey # @ 总之,要做一个量化分析的项目,需要花费大量的精力时间去建模,不断的修正完善,有很多问题要实战起来,才会发现,哇靠,这么复杂!!! 至于,沪深300与策略收益曲线对比图呢,一把辛酸泪?!

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    Python中的向量化编程

    在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中,多次强调了使用向量化的形式进行编码,在深度学习课程中,甚至给出了编程原则:尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。 许多Numpy运算都是用C实现的,相比Python中的循环,速度上有明显优势。所以采用向量化编程,而不是普通的Python循环,最大的优点是提升性能。 另外相比Python循环嵌套,采用向量化的代码显得更加简洁。 总之,无论你有多长的数据列表并需要对它们进行数学转换,都强烈考虑将这些Python数据结构(列表或元组或字典)转换为numpy.ndarray对象并使用固有的矢量化功能。 更多关于numpy向量化编程的指导,可以参考这本开源的在线书籍:From Python to Numpy )

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    Python——量化分析介绍(七)

    这是奔跑的键盘侠的第112篇文章 依旧,先贴一下目录: ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 code:1,date:1})建立数据集索引,还有前复权、后复权的数据集都建立索引,爬取数据的速度就会快非常多,至于为何,暂时还没得空去研究 先用起来再说 2 basic_crawler.py重写 《Python ——量化分析常用命令介绍(五)》中贴的basic_crawler.py代码一跑起来发现很多问题,最关键的一点是数据类型不一致不断抛出异常的问题,至于为啥,先一掠而过……翻新完的代码如下: #! /usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-31 21:12 # @Author : Ed Frey # @

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    python基金量化 分析 小程序

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    Python——量化分析介绍(八)

    这是奔跑的键盘侠的第115篇文章 依旧,先贴一下目录: ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 /usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-13 18:19 # @Author : Ed Frey # @ get_all_codes("2019-07-28") print(len(code),code,flush=True) 测试结果如下: /Users/Ed_Frey/anaconda2/envs/python36 /bin/python /Users/Ed_Frey/Desktop/MyQuant_v1/util/stock_util.py 3646 ['000001', '000300', '399001', /usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 09:51 # @Author : Ed Frey # @

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    Python——量化分析介绍(九)

    这是奔跑的键盘侠的第116篇文章 依旧,先贴一下目录: ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 /usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-03 21:44 # @Author : Ed Frey # @

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    Python——量化分析介绍(十)

    这是奔跑的键盘侠的第118篇文章 依旧,先贴一下目录: ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 /usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 06:40 # @Author : Ed Frey # @ /usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 07:20 # @Author : Ed Frey # @

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    Python 进阶视频课 - 15. 量化交易之向量化回测

    这是 Python 进阶课的第十五节 - 量化交易之向量化回测 ,进阶课的目录如下: NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy 下 Pandas 异常处理 函数上:低阶函数 函数下:高阶函数 类和对象:封装-继承-多态-组合 字符串专场:格式化和正则化 解析表达式:简约也简单 生成器和迭代器:简约不简单 装饰器:高端不简单 本课的主要目标是掌握向量化回测 基于均值回归策略 特殊示例 通用示例 付费用户(付 1 赠 1)可以获得: 观看课程视频 (90 分钟) Python 代码 (Jupyter Notebook) Jupyter Notebook

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    服务器CVM批量关机脚本-Python

    通过此工具,你可以很方便的调用腾讯API,对服务器CVM进行关机的操作 ---- 功能 ①.结合服务器CVM批量开机脚本 | 实现定时开关服务器的功能 √ ②.当你不需要使用服务器,同时也不想一个个操作关闭时 /release/python-279/ ③.安装 TencentCloud Python SDK 在 bash 或者 cmd 中运行 pip install tencentcloud-sdk-python ---- Linux 与Windows类似,将 shutdown.py、密钥文件、服务器CVM的IP地址 放在同一目录下 image.png 在终端中 输入 python shutdown.py /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 本工具主要功能:批量关闭服务器CVM # region的地域列表:https://cloud.tencent.com /shutdown.py help 来查看如何使用此工具 关闭服务器CVM的命令: .

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    服务器CVM批量开机脚本-Python

    通过此工具,你可以很方便的调用腾讯API,对服务器CVM进行开机的操作 ---- 功能 ①.结合服务器CVM批量关机脚本 | 实现定时开关服务器的功能 √ ②.自动化运维 √ ③.待你发现 - ://console.cloud.tencent.com/cam/capi ④.将需要进行关机的服务器CVM 公网IP地址保存在txt文件中(一行一个IP,文件名可自定义),如下图所示 IP地址. Linux 与Windows类似,将 shutdown.py、密钥文件、服务器CVM的IP地址 放在同一目录下 图片.png 在终端中 输入 python start.py start key.txt /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 本工具主要功能:批量启动服务器CVM # region的地域列表:https://cloud.tencent.com /start.py start <访问密钥,以Secretld 空格 SecreKey 的格式 保存文本即可> <需开机的服务器CVM IP地址 的格式 保存文本即可> #温馨提示:此工具会生成服务器开机操作的日志文件

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    Python+numpy实现函数向量化

    Python本身对向量操作的支持并不是很好,需要借助列表推导式或函数式编程来实现,例如: >>> import random # 生成随机测试数据 >>> x = random.sample(range -66, 282, 231] # 函数式编程,map,模拟向量加法 >>> list(map(lambda a, b: a+b, x, y)) [1067, 488, 1486, 998, 327] Python 扩展库numpy本身提供的大量函数都具有向量化的特点,并且可以把普通的Python函数向量化,可以使得Python操作向量更方便: >>> import numpy as np # 定义一个普通的减法函数 >>> def sub(a, b): return a-b # 把减法函数向量化 >>> vecSub = np.vectorize(sub) >>> print(vecSub(x,y)) [-171 -370 -66 282 231] # 把加法lambda表达式向量化 >>> vecAdd = np.vectorize(lambda a, b: a+b) >>> print(vecAdd

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    服务器-腾讯服务器

    服务器是什么?介绍服务器的性能及服务器的购买流程。服务器是腾讯研发的新一代服务器,所以又称为腾讯服务器。 腾讯服务器可以随时升高或降低配置,当业务流量高峰时期,可以把服务器的配置或带宽增大,来应对流量高峰。流量高峰过去,配置亦可降低,非常便宜,可以有效降低云服务器的开支。 腾讯服务器所有机型免费分配公网IP,50G高性能硬盘](系统盘),腾讯服务器采用 英特尔Ⓡ至强Ⓡ可扩展处理器 CPU负载无限制,利用率最高为100% 。 [1620] 服务器腾讯服务器 服务器提供安全可靠的弹性计算服务。 只需几分钟,您就可以在云端获取和启用 服务器,来实现您的计算需求。随着业务需求的变化,您可以实时扩展或缩减计算资源。 服务器支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。使用服务器可以极大降低您的软硬件采购成本,简化 IT 运维工作。

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    服务器-腾讯服务器

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    Python量化-如何获取实时股票信息

    目前正在升级自己的量化平台,也会将之前的一些代码公布出来,如果喜欢请点个推荐,谢谢

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