python股票量化交易(python股票量化交易系统)
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。
结合Python分析金融数据挖掘在量化投资领域中的应用？
量化投资领域在金融数据中的应用包括：
股票市场的价格预测，利用历史数据对股票未来的价格进行预测，帮助投资者决策。
资产配置，通过分析金融数据，帮助投资者合理配置资产，使投资回报最大化。
风险评估，利用金融数据进行风险评估，帮助投资者了解投资风险，并进行风险管理。
自动交易，利用金融数据进行交易策略的设计和执行，进行自动化交易。
定量研究，利用金融数据进行定量研究，对金融市场的行为进行深入的研究。
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。
Python量化教程：不得不学的K线图「代码复制可用」
不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。
一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。
需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。
我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。
我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。
可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。
可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。
明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。
上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。
你学会了吗？
当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！