pythonjs量化交易的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、怎麼學習python量化交易？
• 2、用python做量化交易要學多久？
• 3、python量化交易半個月可以學會嗎?

怎麼學習python量化交易？

下面教你八步寫個量化交易策略——單股票均線策略

1 確定策略內容與框架

若昨日收盤價高出過去20日平均價今天開盤買入股票

若昨日收盤價低於過去20日平均價今天開盤賣出股票

只操作一隻股票，很簡單對吧，但怎麼用代碼說給計算機聽呢？

想想人是怎麼操作的，應該包括這樣兩個部分

既然是單股票策略，事先決定好交易哪一個股票。

每天看看昨日收盤價是否高出過去20日平均價，是的話開盤就買入，不是開盤就賣出。每天都這麼做，循環下去。

對應代碼也是這兩個部分

def initialize(context):

    用來寫最開始要做什麼的地方

def handle_data(context,data):

    用來寫每天循環要做什麼的地方

2 初始化

我們要寫設置要交易的股票的代碼，比如 兔寶寶（002043）

def initialize(context):

    g.security = ‘002043.XSHE’# 存入兔寶寶的股票代碼

3 獲取收盤價與均價

首先，獲取昨日股票的收盤價

# 用法：變量 = data[股票代碼].close

last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盤價，命名為last_price

然後，獲取近二十日股票收盤價的平均價

# 用法：變量 = data[股票代碼].mavg(天數，『close』)

# 獲取近二十日股票收盤價的平均價，命名為average_price

average_price = data[g.security].mavg(20, ‘close’)

4 判斷是否買賣

數據都獲取完，該做買賣判斷了

# 如果昨日收盤價高出二十日平均價, 則買入，否則賣出

if last_price  average_price:

    買入

elif last_price  average_price:

    賣出

問題來了，現在該寫買賣下單了，但是拿多少錢去買我們還沒有告訴計算機，所以每天還要獲取賬戶里現金量。

# 用法：變量 = context.portfolio.cash

cash = context.portfolio.cash# 取得當前的現金量，命名為cash

5 買入賣出

# 用法：order_value(要買入股票股票的股票代碼，要多少錢去買）

order_value(g.security, cash)# 用當前所有資金買入股票

# 用法：order_target(要買賣股票的股票代碼，目標持倉金額）

order_target(g.security, 0)# 將股票倉位調整到0，即全賣出

6 策略代碼寫完，進行回測

把買入賣出的代碼寫好，策略就寫完了，如下

def initialize(context):#初始化

    g.security = ‘002043.XSHE’# 股票名:兔寶寶

def handle_data(context, data):#每日循環

    last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盤價

# 取得過去二十天的平均價格

    average_price = data[g.security].mavg(20, ‘close’)

    cash = context.portfolio.cash# 取得當前的現金

# 如果昨日收盤價高出二十日平均價, 則買入，否則賣出。

if last_price  average_price:

        order_value(g.security, cash)# 用當前所有資金買入股票

elif last_price  average_price:

        order_target(g.security, 0)# 將股票倉位調整到0，即全賣出

現在，在策略回測界面右上部，設置回測時間從20140101到20160601，設置初始資金100000，設置回測頻率，然後點擊運行回測。

7 建立模擬交易，使策略和行情實時連接自動運行

策略寫好，回測完成，點擊回測結果界面（如上圖）右上部紅色模擬交易按鈕，新建模擬交易如下圖。 寫好交易名稱，設置初始資金，數據頻率，此處是每天，設置好後點提交。

8 開啟微信通知，接收交易信號

點擊聚寬導航欄我的交易，可以看到創建的模擬交易，如下圖。 點擊右邊的微信通知開關，將OFF調到ON，按照指示掃描二維碼，綁定微信，就能微信接收交易信號了。

用python做量化交易要學多久？

5個月。

python憑藉其突出的語言優勢與特性，已經融入到各行各業的每個領域。一般來說，python培訓需要脫產學習5個月左右，這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能，還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智能的路上越走越遠，則需要不斷的積累和學習。

python培訓的5個月時間裏，有相當大一部分時間是在實戰做項目，第一階段是為期一個月學習python的核心編程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟件工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容，學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。

擴展資料：

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬件、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程控制、字符編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標準庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟件開發規範學習，計算器程序、ATM程序開發等。

參考資料來源：百度百科-Python量化交易從入門到實戰

python量化交易半個月可以學會嗎?

python量化交易半個月可以學會的。

如果已經有了Python基礎，半個月可以入門的，如果沒有Python基礎，就先學Python，學一兩個月有了基礎後，再結合量化交易的模型，邊學Python語言，邊學以Python實現量化模型，上手也會很快的。

大家可能覺得搞量化的人就是整天和大量數據打交道，用一行行代碼寫出複雜的模型，然後沒完沒了地Run，在回測和優化中掙扎，沉浸在數學和統計海洋里的一群人。

實際上，這只是表面現象。雖然每個搞量化的人必須會寫代碼，也必須具備紮實的數學功底，在開發策略的過程中，的確需要分析大量數據，不斷做回測和優化，但是，這一切的背後是強大的金融思維和對金融市場的深刻理解在支撐的。

換句話說，如果你沒有經濟、金融的完整知識體系和工作經驗，或者沒有正確的、科學的思維方式，無論數學多麼地好，也很可能在做無用功；即便編程多麼在行，也只能淪為碼農一枚（沒有歧視程序員的意思哦）。

反過來說，如果你具備科學的思維和邏輯，並發現了經濟、金融的某些規律，想做Quant就不難了。接下來，你只需花點時間學習編程工具，好好利用數據和代碼為你實現自己的想法。