注:点击框架名称通往Github talib talib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标 numpy 介绍:一个用python实现的科学计算包.包括:1.一个强大的N维数组对象Array:2.比较成熟的(广播)函数库:3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包:4.实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数.numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便. scipy 介绍:SciPy是一款方便.易于使用.专为科学

资料整理: 1.python量化的一个github 代码 2.原理 + python基础 讲解 3.目前发现不错的两个量化交易 学习平台: 聚宽和优矿在量化交易都是在15年线上布局的,聚宽是15年的新web网站,通联是13年成立的数据业务模块 合作方强大一些.都是涉及股票证券期货,优矿在数字货币上只有简单的市值接口 聚宽 文字叙述为主https://www.joinquant.com/ a.初识量化交易  b.量化交易策略基本框架  c.python基本语法与变量 优矿 视频教学 https:/

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

Ricequant 量化社区的初衷让各位爱好量化的人士可以碰撞思维,在分享和争辩中学习到有用且实战的量化知识.有赖于各位在社区中贡献满满的干货以及有质量的讨论,从编程入门教学到技术指标再到多因子选股.财务数据分析等,囊括了很多方面的知识. 我在此组织 整理了下社区所发的内容.并分类出来,方便大家更容易找到相应的知识点.此贴会不断地更新 在此感谢很多很多的大大贡献了很多有趣的讨论,由于篇幅原因就不一一列出了.它的成长,有赖于大家的贡献与努力! 下面开始放毒了: Python 入门- Python

最近开始玩股票量化,由于想要做完整的股票回测,因此股票的上市和退市信息就必不可少.因为我们回测的时候必须要知道某一日期沪深股票的成分包含哪些对吧.所以我们要把沪深全部股票的上市时间.退市时间全部都爬下来(保存到本地以后检索会更快). 0.1.确认主要工具 要用到的工具包括: (1)python:基本工具 (2)pandas:格式化数据处理 (3)通联数据接口:http://www.datayes.com (4)通联接口API:https://api.wmcloud.com/docs/pages/

一.量化投资视频学习课程 二.Python手把手教学 第1天:谁来给我讲讲Python? PS: 1.注意使用方法,这个以后都有大用 2.注意符号的使用方式 3.尽量用英文表达 4.本日学习内容以及其他注意事项: 今天学习了Python的基本页面.操作,以及几种主要的容器类型,天还要学习Python的函数.循环和条件.类,然后才算是对Python有一个大致的了解. 一.熟悉基本: 1)基本输入输出: 四则运算 2):导入模块: from math import sqrt sqrt(9) 二.容器

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26983703?utm_source=wechat_session&utm_medium=social 这个网址上详细介绍了,做量化交易的各类主流的.非主流的编程语言的详细第三方库.每个库名对应一个在github网站上的超链接.想看详情直接点击即可. 为了以后做量化方便查阅,把该网址下对应的Python库进行了总结,并绘制成思维导图,如下 下面附上思维导图的XMIND文件: https://files.cnblogs.com/files

摘抄自知乎:https://www.zhihu.com/question/28557233 如题,提问的范围限于适合中国大陆金融市场使用的工具链,所以IbPy和Quotopian之类主要面向欧美市场的工具不算,zipline这种库可以算.题主知道的一些: 万得的Python API,可以用来获取实时数据.历史数据以及下单交易 优点:万得大而全 缺点:下单交易功能不是事件驱动(例如成交回报需要用户去查询,而不是主推) 同花顺iFinD的Python API,类似万得的API 优点:比万得便宜,同花

Python只是一门技术. 一.量化交易的发展 1.国外量化金融领域发展日趋成熟. 2.近几年量化交易在国内掀起热潮. 3.Python作为量化交易的编译语言. 二.什么是量化交易 1.利用计算机强大的运算能力. 2.以数学模型为思维,以历史数据为依据,以数学建模,统计学分析,编程设计为工具. 3.制定大概率获利的交易策略. 三.量化交易的优势. 1.历史数据中发现概率优势作为投资基础. 2.计算机运算能力保证分析广度. 3.克服来自人性中的弱点. 四.量化交易的核心. 无论多么复杂的模型,没有

Python: v3.6 Pandas: v0.23.4 使用以下方法计算与国内财经软件显示一致 low_list = df['最低价'].rolling(9, min_periods=9).min() low_list.fillna(value = df['最低价'].expanding().min(), inplace = True) high_list = df['最高价'].rolling(9, min_periods=9).max() high_list.fillna(value =

一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析.维基百科中定义如下,金融学中,技术分析是通过对过去市场数据(主要是价格和成交量)的研究预测价格方向的证券分析方法. 下面,我们着重对事后验证过去市场数据的研究,而不是过多低关注对未来股价变动的预测.我们选取的研究目标是标准普尔(S&P)500指数,这是美国股票市场有代表性的指标,包括了许多著名公司的股票,代表着高额的市场资本,而且,该指数也具有高流动性的期货和期权市场. 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信

# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: fangbei # @Date: 2017-08-26 # @Original: price_str = '30.14, 29.58, 26.36, 32.56, 32.82' price_str = price_str.replace(' ', '') #删除空格 price_array = price_str.split(',') #转成数组 date_array = [] date_base = 20170118 '''

# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: fangbei # @Date: 2017-08-26 # @Original: price_str = '30.14, 29.58, 26.36, 32.56, 32.82' price_str = price_str.replace(' ', '') #删除空格 price_array = price_str.split(',') #转成数组 date_array = [] date_base = 20170118 '''

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

如何获取实时股票信息 股票信息的接口有很多,之前大家常用的是新浪的,但在年初的时候,新浪的接口突然不能使用,给大家造成了很大的困扰,为此网上也有很多教程教大家如何从新浪获取数据,跟着教程弄了半天也不行,索性换到126(也就是网易了),感觉速度都还不错. 首先我们看下接口地址:http://api.money.126.net/data/feed/1000001,money.api 其中的1000001就是股票代码了,跟新浪的不同,他的第一位代表交易所,后面6位是股票代码 0:上交所 1:深交所 2

本篇文章主要教大家如何搭建一个基于Transformer的简单预测模型,并将其用于股票价格预测当中.原代码在文末进行获取.小熊猫的python第二世界 1.Transformer模型 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer.Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息.这篇文章的目的主

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

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,

零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等.本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题.本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础.各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题:量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略