数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 目录 数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 需求2:双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 茅台股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据. tushare:财经数据接口包 pip install tushare 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期. 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期. 假如我从2010年1月1日开

一.双均线策略 1.什么是双均线策略? 2.实现代码 def initialize(context): set_benchmark('601318.XSHG') set_option('use_real_price',True) set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003,close_today_commission=0, min_com

一.数据导入 安装tushare模块包 pip install tushare http://tushare.org/ tushare是一个财经数据接口包 import numpy as np import matplotlib as plt import pandas as pd import tushare as ts #获取股票号为601318的股票信息 df=ts.get_k_data(") #将数据保存到本地,方便处理 df.to_csv("601318.csv",

简单双均线策略(Simple Moving Average) 策略介绍简单双均线策略,通过一短一长(一快一慢)两个回看时间窗口收盘价的简单移动平均绘制两条均线,利用均线的交叉来跟踪价格的趋势.这里说的简单是指在求平均值的时候采用的是算术平均数(就是求和再除以总数),有些更为复杂的求平均值得方法,如加权移动平均,指数加权移动平均等等.我们这个策略只使用最基本的算术平均.移动平均线是股票趋势策略中最常见技术手段.计算方法(以日频率举例)N日移动平均(MA)的计算:MA(N) = 最近N天的收盘价之和

0. 第一个量化策略 # 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') # 股票池 set_option('use_real_price', True) set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_

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

昨天开始接触并学习python,对python有了初步印象. 一.python主要应用方向 二.python语言类型 三.python2和3的主要区别 四.常见字符编码 五.Python语法初学  一.python主要应用方向 1.WEB开发 Python拥有很多免费数据函数库.免费web网页模板系统.以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web框架为Django.从事该领域应从数据.组件.安全等多领域进行学习,从底层了解其工作原理并可

一.Python概要 1.1.语言简介 Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言,具有20多年的发展历史,成熟且稳定. 用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机干活,比如下载一个MP3,编写一个文档等等,而计算机干活的CPU只认识机器指令,所以,尽管不同的编程语言差异极大,最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令.而不同的编程语言,干同一个活,编写的代码量,差距也很大. 比如,完成同一个任务,C语言要写1000行代码,Java只需要写100行,而Python可能只要

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

参考链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1604847283884842928&wfr=spider&for=pc 正文: 近些年,编程语言Python的热度越来越高,因为Python简单,学起来快,是不少程序员入门的首选语言. 那么学习Python后可以有哪些方面的发展呢? 0.WEB开发 Python拥有很多免费数据函数库.免费web网页模板系统.以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:mimi 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/451/ 来源:python黑洞网 内容简介 <量化投资:以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战.<量化投资:以Python为工具>一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论.投资组合与量化选股,第4 部分是时间序列简介与配对

学了python能做些什么 1.WEB开发 Python拥有很多免费数据函数库.免费web网页模板系统.以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web框架为Django.从事该领域应从数据.组件.安全等多领域进行学习,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架. 1. 桌面软件 Python在图形界面开发上很强大,可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件! 2. 网络编程 网络编程是Python学习的另一方向,网络编程

前言 各位看博客的园友们,大家好,我就是那个风流倜傥的KK,还记得我那篇2019年的年中总结博客吗?我想有许多看博客的园友是没有读过我那篇文章的,KK很生气,后果很严重(开个玩笑了,怎么可能).给大家一个传送门2019年终总结,这篇博客总结了KK2019年求职的一些门槛和自己2019年的收获,希望对正在求职的你或者马上需要求职的园友们一些宝贵的建议(虽说是水文,但还是有点作用的),文章结尾的时候我给自己2020年定下了几个目标. 计划二的时候说要学一门后台开发语言,正在看标题的你已经知道是什么开

掌握多一门编程语言,多一种选择,多一份机遇,更何况学的是人见人爱,花见花开的Python语言.它目前可占据编程语言排行榜的第3名,是名副其实的"探花郎",无论用它做什么(网络爬虫.人工智能.Web应用等) ,咱都不亏,开篇有益. 有趣的话,多说两句,"无趣"的就总结概述.本章总结概述一下Python的发展历史和特点,详细介绍Python的运行和开发环境. 很多程序员,都不太喜欢了解编程语言的来源和发展历史,觉得那个读起来索然无味,废话多多,但我还是建议你抽点时间看看

0.WEB开发 Python拥有很多免费数据函数库.免费web网页模板系统.以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web框架为Django.从事该领域应从数据.组件.安全等多领域进行学习,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架. 1. 桌面软件 Python在图形界面开发上很强大,可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件! 2. 网络编程 网络编程是Python学习的另一方向,网络编程在生活和开发中无处不在,哪里

用Python编写的第一个回测程序 2016-08-06 def savfig(figureObj, fn_prefix1='backtest8', fn_prefix2='_1_'): import datetime fmt= '%Y_%m_%d_%H_%M_%S' now = datetime.datetime.now() fname_savfig = fn_prefix1 + fn_prefix2 + now.strftime(fmt)+ '.png' figureObj.savefig(

程序参数 PARAMS = { "start_time": "2017-02-01 00:00:00", "end_time": "2017-08-01 00:00:00", "slippage": 0.003, # 此处"slippage"包含佣金(千二)+交易滑点(千一) "account_initial": {"huobi_cny_cash"

策略名称:EMA指标策略关键词:指数移动平均.双均线.动态止损.方法:1)用快慢两条指数移动平均线的交叉作为买入卖出信号:2)快线自下而上穿过慢线,买入:自上而下穿过慢线,卖出:3)持仓期间计算净值的回撤,当回撤大于预设值时,全仓卖出止损,等待下一次入场信号 # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 策略代码总共分为三大部分,1)PARAMS变量 2)initialize函数 3)handle_data函数 # 请根据指示阅读.或者直接点击

总体回测前 ''' ================================================================================ 总体回测前 ================================================================================ ''' #总体回测前要做的事情 def initialize(context): set_params() #1设置策参数 set_variab

单策略单品种单策略多品种多策略单品种和加仓多策略多品种静态仓位和动态仓位 金肯特钠(kingKeltner)布林强盗(BollingerBandit)动态突破(DynamicBreakOutII)恒温器(Thermostat)幽灵交易者(ghostTrader) 均线交叉与通道突破相结合的交易策略(Moving Average CrossOver)均线和K线形态的高低点突破系统(Escalator trading system)基于置换均线的二次穿越突破系统(Double your Fun)基于