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 ?
print('卖出：', df.index[i], sell_price, '收益：', profit) # 输出总收益率 print('总收益率：', profit) 这个程序使用了tushare库获取股票数据...请注意，这只是一个简单的示例程序，实际的量化程序需要更加复杂的模型和策略，并且需要经过充分的测试和验证。此外，量化程序涉及到金融市场和投资风险等因素，需要对风险有足够的认识和管理能力。
量化程序是用计算机程序来执行投资策略的程序，通常会涉及到数据获取、数据分析、模型构建、交易执行等一系列流程。...下面是一个简单的示例程序，可以使用Python获取股票数据，并计算股票的均线，然后根据均线的交叉情况来决定是否买入或卖出股票。...] and df.iloc[-1]['ma5'] < df.iloc[-1]['ma10']: print('卖出') else: print('持仓') 这个程序使用了tushare库来获取股票数据...这只是一个简单的示例程序，实际的量化程序可能会涉及更加复杂的模型和策略。
Python量化数据仓库搭建系列2：Python操作数据库 本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。...在上一节讲述中，我们选择了MySQL作为本系列教程的数据库，故本文着重讲解Python操作MySQL的步骤，并封装方法。...在文末简单介绍Python操作MongoDB、SQLite、PostgreSQL数据库； 一、pymysql用法 1、安装pymysql模块 pip install pymysql 2、连接数据库 from...conn.close() 综上，Python操作数据库的简要介绍就结束了；还有很多类型的数据库，Python操作它们的过程大同小异，后续我也将会继续梳理相关资料。...下一节《Python量化投资数据仓库搭建3：数据落库代码封装》
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。...不需要安装额外的库，甚至都不需要导入任何库，直接使用get_price就可以获得行情数据。 接着，再为大家分享如何用Python进行的仓位控制！
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。
Python量化数据仓库搭建系列3：数据落库代码封装 本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。...在上一节讲述中，我们封装了Python操作MySQL数据库的自定义类，存为MySQLOperation.py文件；本节内容操作数据库部分，将会调用MySQLOperation中的方法，以及pandas.to_sql...以股票列表(stock_list)为例，讲解建表、落库、查询等操作；全套代码见本文第三章； 1、准备工作 （1）在MySQL数据库中，创建数据库udata，创建过程见第一讲《Python量化数据仓库搭建系列...将上述几步操作，封装到一起，定义并调用python中class类的属性和方法。...下一节《Python量化数据仓库搭建系列4：股票数据落库》 第3节-数据落库代码封装-源代码文件.rar
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...，可能会打马虎眼先过去，因为数据库计划排到明年初这个样子，眼前已经完全没精力恶补了，就酱紫吧先。...第四篇就是紧接着第三篇深入了一下，将所有个股和几个指数爬取并存入数据库，crawl和crawl_index。...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～
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 ├── 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...公用程序 │ ├── __init__.py │ ├── stock_util.py#获取股票交易日期、前一交易日日期、股票代码 │ └── database.py #链接数据库.../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？！
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。...本文用沪深300成分股构建股票池，样本期是2020年1月1日到2020年12月31日，数据来源于tushare数据库，官网链接：https://tushare.pro。
Python量化数据仓库搭建系列1：数据库安装与操作 本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。...是数据库的一种概念上的升级，输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于数据分析、量化分析、数据挖掘、数据报表等方向，从逻辑上讲数据仓库和数据库是没有什么区别的。...二、数据库选型 目前常用的开源免费数据库有MySQL、MongoDB 、Postgresql 和 SQLite （Python自带）。...在2020-2021年DB-Engines 排行榜前十的见下图，各个数据库有各自的特点和适用场景。具体选用哪一个作为量化投资的数据库，取决于存储的数据特点、性能要求和成本。...下一节《Python量化数据仓库搭建系列2：Python操作数据库》
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 ├── 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...公用程序 │ ├── __init__.py │ ├── stock_util.py#获取股票交易日期、前一交易日日期、股票代码 │ └── database.py #链接数据库.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-13 18:19 # @Author : Ed Frey # @...要知道，从数据库中读取数据，也就是所谓的IO，定会严重影响到代码执行速度，毕竟要从3000多只股票中提取数据，就像爬取数据时，爬一圈要个把小时，加个索引可能二十分钟就能搞定。
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...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...# 公用程序 │ ├── __init__.py │ ├── stock_util.py#获取股票交易日期，所有股票代码 │ └── database.py #链接数据库...——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 # @
但是对于机器学习领域广为使用的python语言而言，并没有内置这样的功能，毕竟python是一门通用语言。好消息是，借助一些第三方库，我们也可以很容易的处理向量数值运算。...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 )
import re import time import matplotlib.pyplot as plt import requests import dem...
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。...首先要先导入NumPy和matplotlib这两个库，主要的绘图函数在子库matplotlib.pyplot中： ? 散点图 要介绍的第一种图表是散点图，这种图表中一个数据集的值作为其他数据集的x值。...这些图表（如柱状图）主要用于可视化历史股价数据或者类似的金融时间序列数据，可以在matplotlib.finance子库中找到： ?...作为一个方便的函数，且该子库可以简单地从雅虎财经网站（http://finance.yahoo.com）读取历史股价数据。只需要起始和结束日期，以及对应的股票代码。...作为python数据可视化的主力，它是一个相当强大的库，具有复杂的API。
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 ├── 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...公用程序 │ ├── __init__.py │ ├── stock_util.py#获取股票交易日期、前一交易日日期、股票代码 │ └── database.py #链接数据库.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-03 21:44 # @Author : Ed Frey # @
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 ├── 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...公用程序 │ ├── __init__.py │ ├── stock_util.py#获取股票交易日期、前一交易日日期、股票代码 │ └── database.py #链接数据库.../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 # @
本文为52CV群友666dzy666投稿，介绍了他最近开源的PyTorch模型压缩库，该库开源不到20天已经收获 219 颗星，是最近值得关注的模型压缩开源库。 ?...所以，卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，深度学习模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一” 项目简介： 基于pytorch实现模型压缩 1、量化.../bnn/xnor-net)； 2、剪枝：正常、规整、针对分组卷积结构的通道剪枝； 3、分组卷积结构； 4、针对特征A二值的BN融合 目前提供： 1、普通卷积和分组卷积结构 2、权重W和特征A的训练中量化...后续计划 1、Nvidia、Google的INT8量化方案 2、对常用检测模型做压缩 3、部署（1、针对4bits/三值/二值等的量化卷积；2、终端DL框架（如MNN，NCNN，TensorRT等））
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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