python量化策略分享（基於python的量化投資策略）

本文目錄一覽：

• 1、怎麼學習python量化交易？
• 2、《Python與量化投資從基礎到實戰》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
• 3、用Python怎麼做量化投資

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：變數 = 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：變數 = 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：變數 = 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。

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用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入——策略書寫——回測輸出

其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。

一、數據

首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎

如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。

預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式

TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源

TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取

如何存儲數據？

Mysql

如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數

數據標準化

數據如何分類？

行情數據

財務數據

宏觀數據

二、計算語言軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python

python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：

NumpyScipy：科學計算庫，矩陣計算

Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫

scikit-learn：機器學習庫

statsmodels：統計分析模塊

TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統

TaLib：技術指標庫

matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算

Matplotlib完克Matlab的畫圖功能

python還有很多其他的功能

pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化

推薦的python學習文檔和書籍

關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程

pandas文檔

statsmodels文檔

scipy和numpy文檔

matplotlib文檔

TuShare文檔

第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的

三、回測框架和網站

兩個開源的回測框架

PyAlgoTrade – Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library