python量化交易编程自学(python炒股)
用python做量化交易要学多久？
5个月。
python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。
python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。
扩展资料：
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
参考资料来源：百度百科-Python量化交易从入门到实战
Python该怎么入门?
零基础，毫无编程经历自学python怎么样？
零基础自Python，其实说难也不难，说不难，难的是需够坚持，足够聪明果你有很强的意志力和学习力，也是可以自学Python的，首先你需要先给自己制定一个具体的学习路线，根据学习路线制定具体的学习方案，将Python知识一步步分解开来学习，这样既不会学的混乱，也能做到心中有数，当然最主要的是这个学习路线要循序渐进的来，切不可急功近利，因为基础打牢，能力才能一步步的提升。
如果你是小白用户，满足以下条件：
会使用电脑，但从来没写过程序；
还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；
想从编程小白变成专业的软件架构师；
每天能抽出半个小时学习，不要再犹豫了，这个教程就是为你准备的！准备好了吗？
Python 编程有很多方向，络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机习、人能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求，比如学数据分析就要重点掌握统计学、SQL 等知识，搞运维就要非常熟悉 Linux 系统，所以你首先要清楚你选择的是什么方向，这个方向有哪些知识是需要重要掌握的。
其实 Python 非常适合初学者上手，相比较于其他主流编程语言，它有更好的可读性。以及非常丰富的第三方组件库，我们几乎不用再做“重复造轮子”的工作。其次，开发环境也是极其易配。
弯路一：盲目的去学当初我在对于Python这个行业什么都不了解的情况下，比如：不知道未来发展趋势，不知道学习Python应该注意哪些初始问题，不知道具体的学习规划学习路线等等，一味的买书看书，看视频，到了中期阶段萌生放弃的想法，和主要是因为觉得自己越学越迷茫，也知道自己这样学找不到工作，这是初学者最大的误区。
弯路二：没人指点。在之前，Python对于我来说是从来不了解的行业，而我当时从来没有想过找一个这个行业比较厉害的人去请教下，现在我终于认识到了一点什么叫“方法不对，努力白费”所有的Python大神都有自己的学习方法，而学Python的学习也基本是一致，而对于一个什么都不懂的初学者根本不会知道怎么学，这也是造成失败的最直接原因。所以学Python一定要有人指点。
弯路三：盲目看书对于新手来说，学习一个技能肯定是买书看书，但是后来我才实践的证明，对于一个啥都不懂的初学者来说看书基本可以成为无用的，因为这样的结果就势必会造成大多数人的情况：能看懂，但是永远不会写，这就是我最初出现的问题，非常烦人，所以建议初学者少看书，多动手，必须弄清楚Python的效率学习方法。
弯路四：本是从来都不看，所以说视频在精不在于多，我当时自学Python的时候也搜集了各种视频，这里看看，那里看看，学的一点都不系统，而且学了之后也找不到工作，视频一定要最新的，Python更新的快，旧的是不可以的，如果没有可以私我哦~我给大家准备了许多资料。
弯路五：代码规范因为最初还有自己一个人，没人告诉，我最初编写代码的时候不知道写代码的基本规范，所有的代码全部是顶格写，自己看的时候都费劲，后来有人告诉我写代码应该注意规范，我才明白。
学习Python确定切记三点
1.少看书，多动手，手别懒
2.初学的问题，不要觉得自己很NB，该找人问就找人问
3.学Python的人很多，同时放弃的占据80%
很多人在学习的时候会担心自己的学历找不到工作，说下我对于这个事情的理解，现在这个社会好像在说学历越来越重要，我个人并不是这样认为的，如果一个人因为学历而不去学习技术，一直做又脏又累的活，那他可能就是这样的命运。人不会因为学历而不是学习技术，至少学历无法改变，但是你总可以改变其他的东西。
怎么学习python量化交易？
下面教你八步写个量化交易策略——单股票均线策略
1 确定策略内容与框架
若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票
若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票
只操作一只股票，很简单对吧，但怎么用代码说给计算机听呢？
想想人是怎么操作的，应该包括这样两个部分
既然是单股票策略，事先决定好交易哪一个股票。
每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价，是的话开盘就买入，不是开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。
对应代码也是这两个部分
def?initialize(context):
????用来写最开始要做什么的地方
def?handle_data(context,data):
????用来写每天循环要做什么的地方
2 初始化
我们要写设置要交易的股票的代码，比如 兔宝宝（002043）
def?initialize(context):
????g.security?=?'002043.XSHE'#?存入兔宝宝的股票代码
3 获取收盘价与均价
首先，获取昨日股票的收盘价
#?用法：变量?=?data[股票代码].close
last_price?=?data[g.security].close#?取得最近日收盘价，命名为last_price
然后，获取近二十日股票收盘价的平均价
#?用法：变量?=?data[股票代码].mavg(天数，‘close’)
#?获取近二十日股票收盘价的平均价，命名为average_price
average_price?=?data[g.security].mavg(20,?'close')
4 判断是否买卖
数据都获取完，该做买卖判断了
#?如果昨日收盘价高出二十日平均价,?则买入，否则卖出
if?last_price??average_price:
????买入
elif?last_price??average_price:
????卖出
问题来了，现在该写买卖下单了，但是拿多少钱去买我们还没有告诉计算机，所以每天还要获取账户里现金量。
#?用法：变量?=?context.portfolio.cash
cash?=?context.portfolio.cash#?取得当前的现金量，命名为cash
5 买入卖出
#?用法：order_value(要买入股票股票的股票代码，要多少钱去买）
order_value(g.security,?cash)#?用当前所有资金买入股票
#?用法：order_target(要买卖股票的股票代码，目标持仓金额）
order_target(g.security,?0)#?将股票仓位调整到0，即全卖出
6 策略代码写完，进行回测
把买入卖出的代码写好，策略就写完了，如下
def?initialize(context):#初始化
????g.security?=?'002043.XSHE'#?股票名:兔宝宝
def?handle_data(context,?data):#每日循环
????last_price?=?data[g.security].close#?取得最近日收盘价
#?取得过去二十天的平均价格
????average_price?=?data[g.security].mavg(20,?'close')
????cash?=?context.portfolio.cash#?取得当前的现金
#?如果昨日收盘价高出二十日平均价,?则买入，否则卖出。
if?last_price??average_price:
????????order_value(g.security,?cash)#?用当前所有资金买入股票
elif?last_price??average_price:
????????order_target(g.security,?0)#?将股票仓位调整到0，即全卖出
现在，在策略回测界面右上部，设置回测时间从20140101到20160601，设置初始资金100000，设置回测频率，然后点击运行回测。
7 建立模拟交易，使策略和行情实时连接自动运行
策略写好，回测完成，点击回测结果界面（如上图）右上部红色模拟交易按钮，新建模拟交易如下图。 写好交易名称，设置初始资金，数据频率，此处是每天，设置好后点提交。
8 开启微信通知，接收交易信号
点击聚宽导航栏我的交易，可以看到创建的模拟交易，如下图。 点击右边的微信通知开关，将OFF调到ON，按照指示扫描二维码，绑定微信，就能微信接收交易信号了。
作为Python程序员 怎样入门量化交易
量化交易大多用在股票交易上，量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化，在更具各家机构自己的量化公式进行选择，量化交易只是选择，并不涉及交易，程序化交易也是一种量化交易，但是是更具已有的数据进行，比如各种行情指标，MACD KDJ等，无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化，程序化交易更侧重交易的自动进行，没有认为干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行
python量化交易半个月可以学会吗?
python量化交易半个月可以学会的。
如果已经有了Python基础，半个月可以入门的，如果没有Python基础，就先学Python，学一两个月有了基础后，再结合量化交易的模型，边学Python语言，边学以Python实现量化模型，上手也会很快的。
大家可能觉得搞量化的人就是整天和大量数据打交道，用一行行代码写出复杂的模型，然后没完没了地Run，在回测和优化中挣扎，沉浸在数学和统计海洋里的一群人。
实际上，这只是表面现象。虽然每个搞量化的人必须会写代码，也必须具备扎实的数学功底，在开发策略的过程中，的确需要分析大量数据，不断做回测和优化，但是，这一切的背后是强大的金融思维和对金融市场的深刻理解在支撑的。
换句话说，如果你没有经济、金融的完整知识体系和工作经验，或者没有正确的、科学的思维方式，无论数学多么地好，也很可能在做无用功；即便编程多么在行，也只能沦为码农一枚（没有歧视程序员的意思哦）。
反过来说，如果你具备科学的思维和逻辑，并发现了经济、金融的某些规律，想做Quant就不难了。接下来，你只需花点时间学习编程工具，好好利用数据和代码为你实现自己的想法。