介绍
首先我不是量化工程师,我只是个后端工程师;其次我对量化也不感兴趣,自己有几把刷子还是了解的,自己不适合做量化交易:
- 自己没有优秀的模型设计能力
- 自己是个长线投资,一般一个股票都是至少拿一年以上,短线的涨跌无所谓
- 99%的量化模型,现实其实没什么价值,看看K线图也不错 。优秀的模型比拼的是网络延时和算力 。
语言的选择
Python/ target=_blank class=infotextkey>Python! 实在是太方便了,你只要有一丢丢的编程基础就可以了 。如下几行代码就可以获得某个股票最近一段时间的5日均值和收盘价格:
# ctp接口,通过tushare接口获取信息import tushare as tsimport datetime as dtimport matplotlib.pyplot as plt# 无效的key,请自行去官网申请ts.set_token('xxxxxxxxxxxx3036b50fd47b983bf51dc843fe3d')def getHistoryTrade(pro, code, lastDay):"""查找到最近的数据code:股票代码lastDay: 最近几日"""end_dt = dt.datetime.now().strftime('%Y%m%d')time_temp = dt.datetime.now() - dt.timedelta(days=lastDay)start_dt = time_temp.strftime('%Y%m%d')df = pro.daily(ts_code=code, start_date=start_dt, end_date=end_dt)# 倒序df = df.iloc[::-1]# 计算5日ma值df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()# 图表方式呈现plt.plot(df['trade_date'], df['close'],label='close')plt.plot(df['trade_date'], df['ma5'],label='5ma')plt.show()if __name__ == "__main__":pro = ts.pro_api()# 显示新城控股 最新40个交易日的信息getHistoryTrade(pro,'601155.SH',40)
说明- python 环境的安装
- 可视化开发工具
- pycharm
都可以
- 股票信息的获取
你只要在官网注册一个免费等级的账号,就能够满足你的需求;记得获取api的token 。
在使用前需要pip 安装
pip install tushare
几个接口调用方法:具体Tushare数据def getStock(pro):"""获取stock信息,保存ts_code , symbol 的对应关系"""data = https://www.isolves.com/it/cxkf/yy/Python/2023-01-06/pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')# 写入文件f = open('log.txt','w',encoding='utf-8')for i in data.values:f.write(str(i)+'n')f.close()
def getMA(code,lastDay):"""获取n日均线和均量"""end_dt = dt.datetime.now().strftime('%Y%m%d')time_temp = dt.datetime.now() - dt.timedelta(days=lastDay)start_dt = time_temp.strftime('%Y%m%d')# 通用行情接口df = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date=start_dt, end_date=end_dt,ma=[5,6,18,30,36,60])dic = df.to_dict('records')print(dic[0])
- pandas库学习
- Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数据集所需的工具 。
- Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法 。
【如何使用python做量化交易】- Pandas是字典形式,基于NumPy创建,让NumPy为中心的应用变得更加简单
比如我们要计算最近10日收盘价的5日均线:df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()10日均线:df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
- matplotlib库学习
文章插图
matplotlib 是python绘图领域使用最广泛的套件 。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式,通过学习各种图表的接口,可以做出让你满意的效果 。
最后
事实上,你只需要很基本的python基础就可以完成一些量化模型:
数据的来源只要熟悉几个api接口的使用;
矩阵的数据计算需要你熟悉pandas库;
可视化需要你了解matplotlib。这些你都可以在1周的时间完全掌握 。
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