一.介绍 Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上.考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化.当然…

一.介绍 Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上.考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化.当然…

一.股票 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,人民币认购买卖(…

第一部分:金融与量化投资 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,…

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…

一:金融了解 金融:就是对现有资源进行重新的整合之后,进行价值和利润的等效流通. 金融工具: 股票 期货 黄金 外汇 基金 ............. 股票: 股票是股份公司发给出资人多的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以筹集资金. 股票的作用: 出资证明,证明股东身份,对公司经营发表意见. 公司分红,交易获利 股票的分类: 股票按业绩分类: ----蓝筹股:资本雄厚,信誉优良的公司股票. ----绩优股:业绩优良的公司的股票..…

一.TuShare简介和环境安装 TuShare是一个著名的免费.开源的python财经数据接口包.其官网主页为:TuShare -财经数据接口包.该接口包如今提供了大量的金融数据,涵盖了股票.基本面.宏观.新闻的等诸多类别数据(具体请自行查看官网),并还在不断更新中.TuShare可以基本满足量化初学者的回测需求 环境安装:pip install tushare.如果是老版本升级,可以用升级命令pip install tushare --upgrade3,在python中导入包:import…

一.绘制k线图 1.使用金融包出错解决 1.错误代码 ImportError: No module named finance 2.解决办法 https://github.com/matplotlib/mpl_finance finance这个模块竟然被删除了!!!并且就是从2.2.2版本开始. 知道了原因,解决方法就简单了,在github中下载源代码,安装: python setup.py install 可以看到 mpl_finance模块已经安装上了. 二.高斯函数金融包 import n…

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…

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…

Python股票数据分析 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn.tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的 官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5.seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能. 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn…

一. IPython介绍 ipython是一个python的交互式shell,比默认的python shell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数.学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python.同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台. 1.IPython提供了两个主要的组件: 1.一个强大的python交互式shell 2.供Jupyter notebooks使用的一个Jupyter内核(I…

目录 1.使用tushare包获取某股票的历史行情数据 2.输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 3.输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期 4.假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1受股票,每年最后一个交易日卖出所有的股票,到今天为止,我的收益如何? Tushare金融数据接口 Tushare是一个免费.开源的python测井数据接口包 一. 使用tushare包获取某股票的历史行情数据 1.实现代码 import pandas as pd import nump…

摘要 策略编写的基本框架及其实现 回测的含义及其实现 初步学习解决代码错误 周期循环的开始时间 自测与自学 通过前文对量化交易有了一个基本认识之后,我们开始学习做量化交易.毕竟就像学游泳,有些东西讲是讲不懂,做过就会懂. 由于本教程是基于聚宽量化交易平台(www.joinquant.com),所以为了后续的学习,最好去注册一个聚宽量化交易平台的账号. 一.策略编写的基本框架及其实现 1.从一个非常简单的交易策略开始 先看一个非常简单的交易策略: 每天买100股的平安银行. 为了让这个策略能让计算…

一.什么是多因子选股 在股市中征战过的朋友们应该知道,股市之道无非三点.1择时,2选股,3 仓控.精通这三点中的任何一点,都足以在股市中所向披靡.但是精通二字何其艰难!!!矫情的话多不多说,咱们进入正题.          在量化选股策略中.多因子策略作为一个主要方向,被各种公募基金和私募基金长期使用.在此我们为不熟悉多因子的各位朋友梳理一下不同风格的因子,以及他们的有效性.相信不熟悉多因子的各位读后必有一定的收获.       众所周知,股价是由资金推动的(上涨为正向推动,下跌为反向推动).但…

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…

一.Numpy简介 NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包,它是pandas等其他各种工具的基础 1.主要功能 1.ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 2.无序循环对整组数据进行快速预算的数学函数 3.*读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 4.*线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 5.*用于继承c.c++等待吗的工具 2.安装 pip install numpy 3.引用方式 import numpy as np 二.ndarray多维数组对象 1.为什么要…

一.通用函数 能同时对数组中所有元素进行运算的函数 1.一元函数 1.sqrt 2.ceil 3.modf 4.isnan 5.abs 2.二元函数 1.maxinum 二.数学和统计方法 1.sum求和 2.cunsum求前缀和 3.mean求平均数 4.std求标准差 三.随机数生成 随机数生成函数在np.random子包内 1.rand 给定形状产生随机数组(0到1之间的数) 2.randint给定形状产生随机整数 3.shuffle 与random.shuffle相同 4.uniform…

一.索引和切片 1.数组和标量之间的运算 2.同样大小的数组之间的运算 3.数组索引 4.数组切片 1.一维数组 2.多维数组 二.布尔索引 1.问题 给一个数组,选出数组中所有大于5的数 1.答案 a[a>5] 2.原理 a>5会对a中的每一个元素进行判断,返回一个布尔数组 布尔型索引:将同样大小的布尔数组传进索引,会返回一个由所有True对应为之的元素的数组 2.问题2 1.题目 给一个数组,选出数组中所有大于5的偶数 2.答案 a[(a>5)&(a%2==0)] 3.问题3…

一.pandas简介安装 pandas是一个强大的python数据分析的工具包 pandsa是基于NumPy构建的 1.pandas的主要功能 1.具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 2.集成时间序列功能 3.提供丰富的数学运算和操作 4.灵活处理缺失数据 2.安装方法 pip install pandas 3.引用方法 import pandas as pd 二.Series对象 1.pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组,可以用一个数组创建Serie…

一.实验文档准备 1.安装 tushare pip install tushare 2.启动ipython C:\Users\Administrator>ipython Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 7.0.1 -- An enhanced…

一.时间对象处理 1.start 开始时间 df["2018-12-01":"2018-12-30"] 2.end 结束时间 df['2018'] ......... 3.periods 时间长度 pd.date_range("2015-12-1",periods=40) 4.freq 时间频率 pd.date_range("2015-12-1",periods=40,freq='B') 二.时间序列  时间序列就是以时间对象…

一.分组与聚合 在数据分析中,我们有时需要将数据拆分,在每一个特定的组里进行运算 1.实验数据准备 a = pd.read_csv('601318.csv') a 数据如下: 实验数据 2.示例 df.groupby('key1').mean() 3.分组与聚合的步骤 分组:拆分数据为若干组 聚合:组内应用某个函数 二.分组 1.按一列分组 df.groupby('key1').mean() 2.按多列分组 df.groupby(['key1','key2']).mean() 3.自定义分组 d…

一.Matplotib-绘图和可视化简介 Matplotib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包 1.安装方法 pip install matplotlib 2.引用方法 import matplotlib.Pyplot as plt 3.绘图函数 plt.plot() 4.显示函数 plt.show() 二.plot函数 1.导入函数库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd %m…

一.图像标注 1.股票 df = pd.read_csv('601318.csv') df.plot() plt.plot([1,3,4,5]) plt.plot([5,8,7,9]) plt.title('Graph 1') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.xlim(0,3) plt.ylim(1,5) plt.xticks(np.arange(4)) plt.plot([1,3,4,5]) plt.title('Graph 1') plt.xlabel…

一.画布与子图 1.实例 %matplotlib auto fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax.plot(1,3,7) ax.plot(2,5,8) plt.show 2.总结 二.直方图 %matplotlib inline data = [32,48,21,100] labels = ['Jan','feb','Mar','Apr'] plt.bar(np.arange(…

目录 1.使用tushare包获取某股票的历史行情数据 2.使用pandas包计算该股票历史数据的5日局限和60日均线 3.matplotlib包可视化历史数据的收盘价和历史均线 4.分析输出所有金叉日志和死叉日期 5.如果我从2010年1月1日开始,初始资金为100000元,金叉尽量买入,死叉全部卖出,则到今天为止,我的炒股收益如何? 一.使用tushare包获取某股票的历史行情数据 1.代码 import pandas as pd import numpy as np import tush…

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):…

order - 按股数下单 1.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') g.security = get_index_stocks('000300.XSHG') set_option('use_real_price',True) set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_com…

一.策略代码 # 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') g.security = get_index_stocks('000300.XSHG') set_option('use_real_price',True) set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.00…