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金融量化分析【day112】:量化平台的使用-初始化函数
】的更多相关文章
金融量化分析-python量化分析系列之---使用python获取股票历史数据和实时分笔数据
财经数据接口包tushare的使用(一) Tushare是一款开源免费的金融数据接口包,可以用于获取股票的历史数据.年度季度报表数据.实时分笔数据.历史分笔数据,本文对tushare的用法,已经存在的一些问题做一些介绍. 一:安装tushare 为避免由于依赖包缺失导致安装失败,请先安装anaconda,百度网盘地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码:6wq8 安装直接一直下一步即可 安装完成之后,anaconda会自动配置环境变量,直接就可以用了,c…
金融量化分析【day112】:量化平台的使用-初始化函数
一.set_benchmark - 设置基准 1.实现代码 # 导入函数库 import jqdata #初始化函数,设定基准等等 def initialize(context): set_benchmark('000300.XSHG') 2.输出(红色的折现就是基准收益) 3.api相关说明文档 二.get_industry_stocks - 获取行业成份股 1.实现代码 # 导入函数库 import jqdata #初始化函数,设定基准等等 def initialize(context):…
金融量化分析【day112】:初识量化交易
一.摘要 为什么需要量化交易? 量化交易是做什么? 量化交易的价值何在? 做量化交易需要什么? 聚宽是什么? 零基础如何快速入门量化交易? 自测与自学 二.量化交易比传统交易强多少? 它能让你的交易效率提高百倍,量化交易之于传统交易方法,如同大型收割机之于锄头镰刀,机枪大炮之于刀剑棍棒. 也就是是说,传统交易方法是这样的 而量化交易是这样的: 在金融最为发达的美国,量化交易已大行其道,占据了70%以上的股市成交量.可以说量化交易是未来的趋势.当然,只言片语不能解释清楚,接下来,我们具体地介…
利用R语言打造量化分析平台
利用R语言打造量化分析平台 具体利用quantmod包实现对股票的量化分析 1.#1.API读取在线行情2.#加载quantmod包3.if(!require(quantmod)){4. install.packages("quantmod")5.}6.#获取股票行情指数7.Quote=function(code){8. index=match(code,universes)9. temp=lapply(universes,get)10. return(temp[[index]])11…
day31 堡垒机尾声 + Python与金融量化分析(一)
堡垒机尾声: 代码案例:https://github.com/liyongsan/git_class/tree/master/day31 课堂笔记:file send: 1.选择本地文件 2.远程路径 file recv: 1.远程路径 2./usr/local/luffyeye postTask 1.参数校验 1.1 选中主机, 1.2 发送到远程,判断本地文件是否已上传,远程路径是否已输入 1.3 从远程下载,判断远程路径是否已输入 2.提交任务到URL multitask 3.multit…
day33 Python与金融量化分析(三)
第三部分 实现简单的量化框架 框架内容: 开始时间.结束时间.现金.持仓数据 获取历史数据 交易函数 计算并绘制收益曲线 回测主体框架 计算各项指标 用户待写代码:初始化.每日处理函数 第四部分 在线平台与量化投资 本节内容: 第一个简单的策略(了解平台) 双均线策略 因子选股策略 多因子选股策略 小市值策略 海龟交易法则 均值回归策略 动量策略 反转策略 羊驼交易法则 PEG策略 鳄鱼交易法则 JoinQuant平台 主要框架 initialize handle_data …… 获取历史数据…
Python实战——基于股票的金融数据量化分析
说明:本文只是通过自己的已学知识对股票数据进行了一个简单的量化分析,只考虑了收盘情况,真实的量化交易中仅仅考虑收盘情况是不够的,还有很多的复杂因素,而且仅仅三年数据是不足以来指导真实的股票交易的,因此本文只是作为一个简单的python练手项目. 一.分析目的 利用预先设定的策略,通过对股票交易的历史数据进行回测,验证该策略是否能指导股票交易. 二.数据处理 1.数据集描述 数据集来源:https://www.nasdaq.com/symbol/baba/historical 数据集简介:此数据集…
量化分析获取数据的3种姿势(压箱底的神器Tushare)
自打入门量化分析起,就有相当部分的时间在与数据打交道,从数据的获取.清洗到使用,对分析而言既是繁琐的,也是必须的.有大牛曾经说,量化分析有8成的开发时间都在处理数据. 为了节省时间,将更多精力投入到策略的开发,数据的来源和初始的质量就尤为重要. 方便的数据渠道和整洁的数据编排,可以节省大量时间. 这里我们以大A股为例,分享3种获取行情交易数据的方法,推荐程度为由低到高. 一.从行情软件手动搬运 通达信.大智慧.同花顺等行情软件都会将数据储存在本地. 1.一些比较基本的数据(如日线.分钟线等)通常…
python量化分析系列之---5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据
python量化分析系列之---5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据 最近工作太忙了,有一个星期没有更新文章了,本来这一期打算分享一些对龙虎榜数据的分析结果的,现在还没有把数据内的价值很好的发掘出来,留作下一期分享吧,争取挖掘出一些有实际投资参考的结论. 前两篇文章分别简单介绍了tushare这个财经数据接口包的使用,用起来很简单顺手,一两句代码就可以获取到你想的要的数据,但是有在群里经常看到说获取数据经常挂,延迟很严重等等,其实那是因为使用者没有好好去领悟和了解工具.片面两篇文章已…
量化分析v1
量化分析v1 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 11 10:13:32 2018 @author: chensimin """ import tushare as ts Today = '2018-04-12' #df_300236 = ts.get_today_ticks('300236') print('\n') #a1 = (df_300236.head(1).price - 33…