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Python量化 | 10年翻400倍的炒股策略(视频讲解)
视频讲解若对代码不是很理解的话，可以看下面的两个视频，里面有关于以上代码的逐行讲解以及量化学习方法，即使没有任何基础也能看的懂，试试看吧~? 邢老师的python量化入门课程邢老师经过多轮直播，精心打磨的《python量化投资入门》视频课程，也在最近上线了！ python从入门到熟练，手把手教你从安装到常用工具库的...
用 Python 实现你的量化交易策略
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...
Python——量化分析介绍（七）
于是需要一个改进方法：使用db.daily.createindex({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2basic_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...
【Python量化投资】金融应用中用matplotlib库实现的数据可视化
python中，matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。 尽管有许多其他的可视化库，但是matplotlib已经确立了一个标杆，在许多情况下，它都是健壮、可靠的可视化工具。 在标准的绘图工作中很容易理解，对更复杂的绘图和自定义又很灵活。 此外，它与numpy及其提供的数据结构紧密集成。 下面就列举几个用二维数据集...
Python——量化分析介绍（六）
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...
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 │ ├── __init__.py │ ├── basic_crawler.py#爬取股票基础信息存入mongodb数据库. │ ├── data_crawler.py #爬取指数、股票数据 │ └── data_module...
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 │ ├── __init__.py │ ├── basic_crawler.py#爬取股票基础信息存入mongodb数据库. │ ├── data_crawler.py #爬取指数、股票数据 │ ├── data_module...
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 │ ├── __init__.py │ ├── basic_crawler.py#爬取股票基础信息存入mongodb数据库. │ ├── data_crawler.py #爬取指数、股票数据 │ ├── data_fixing...
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 │ ├── __init__.py │ ├── basic_crawler.py#爬取股票基础信息存入mongodb数据库. │ ├── data_crawler.py #爬取指数、股票数据 │ ├── data_module.py#从数据集中...
基于Python的开源量化交易平台及组件汇总
集思路分级基金以及leverfun 的免费十档行情easytrader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可实现自动登录，支持命令行调用，方便其他语言适配，支持 python3 python2, linux win, 推荐使用 python3 ? -quartz 一个基于pandas的量化回测框架，核心...
【Python量化投资】基于技术分析研究股票市场
但是，首先需要数据才能开始工资，这里我们主要靠pandas库，因为numpy库比较常用，所以还是把该库导入。 （ps:除numpy和scipy，pandas也是python的重要库之一）? 这里datareader函数来自pandas.io.data，可以用来从不同数据来源，尤其是雅虎财经网站上获取金融数据。 这里我们读取了从2000年的第一个交易日到结束日期...
教程 | 一文入门Python数据分析库Pandas
数据科学管道对于典型的数据科学家而言，pandas 在数据管道传输过程中扮演着非常重要的角色。 其中一个量化指标是通过社区讨论频率趋势（stack overflow trends app (https:insights.stackoverflow.comtrends)）。? 现在，pandas 在 stack overflow 上的活动居 python 数据科学库之首，占整个站点新问题提交总数的 1%...
超强干货 | Python金融数据量化分析教程+机器学习电子书
不仅将python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。? 基于python金融数据量化分析实战教程1教程背景近年来，金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务...
教程 | 一文入门Python数据分析库Pandas
pandas 官网链接：https:pandas.pydata.org首先要给那些不熟悉 pandas 的人简单介绍一下，pandas 是 python 生态系统中最流行的数据分析库。 它能够完成许多任务，包括：读写不同格式的数据选择数据的子集跨行列计算寻找并填写缺失的数据在数据的独立组中应用操作重塑数据成不同格式合并多个数据集先进的时序功能通过...
摩根纽约总部量化女神手把手教你学Python机器学习与量化交易
而那些靠数学模型分析金融市场，并用复杂的数学公式和计算机在稍纵即逝的市场机会中挖掘利润的投资家则被称为宽客（quant）。 在如今的量化投资领域，已经有了无数模型系统软件，在强大的python语言和数据库的支持下，量化投资早已不再是一个神秘的领域。 量化交易在各大投资银行和对冲基金公司中成为交易系统的主流...
Python——量化分析常用命令介绍（四）
先贴个小菜，链接数据库的，只有2行代码#! usrbinenv python3.6# -*- coding: utf-8 -*-# @time : 2019-07-06 20:14# @author :ed frey# @file : database...的基本函数，这次就是要把爬取的数据存储到我们的数据库了。 先贴一下量化分析的大概框架吧。 ├── readme├── myquant_v1 #量化分析程序目录 ├── ...
Python——量化分析常用命令介绍（二）
1如何获取a股的信息比如，某天眼前灵光一现，五行缺金，要买一只带“西”字，而且带“金“字的股票，怎么去查找？思路很简单，从数据库中遍历出带上述2个关键字的的股票名称。 数据库要怎么弄？ 貌似好复杂的说。 的确，挺复杂的，捣鼓1个月还没有眉目但是要提取个股票名称，却是一个小case。 代码如下： #! usrbin...
Python——量化分析常用命令介绍（三）
这是奔跑的键盘侠的第108篇文章量化分析整体思路虽不难，但是要代码实现，其实挺繁杂的，需要很多铺垫工作，比如要先搭建自己的数据库。 1mongodb上一节提到要搭建自己的数据库，除了免除耗时下载外，还有一个很重要的原因，就是数据更准确可靠，算法自己一清二楚。 而第三方渠道获取的数据，万一某天突然升级改造...
Python——量化分析常用命令介绍（五）
上期的目录，再补充一下：├── readme├── myquant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├──data #数据处理目录 │ ├── __init__.py │ ├── basic_crawler.py#爬取股票基础信息存入mongodb数据库. │ └── data_crawler.py #爬取指数、股票数据 ├──util # 公用程序 │ ├──__init__.py │ ...
从零开始学量化（二）：pythonmatlabrsasvba选哪个
所以如果是工作中用的话，最建议学的还是python，只要会用python里的numpy，pandas，scipy，matplotlib，sklearn，一般的问题都能处理了。 但python也有他不适合的地方，python在量化上比较适合用在数据处理和回测上，但如果要做一些其他的就会存在一些问题，后面说sas的时候会举一个例子。 r? r经常会被用来跟python...
