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<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

量化交易中VWAP/TWAP算法的基本原理和简单源码实现(C++和python) 原文地址:http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/72830003 .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .embody_b{ margin:0 ; padding:10px 0; } .embody .embody_t,.embo

零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

http://www.newsmth.NET/nForum/#!article/Python/128763 最近程序化交易很热,量化也是我很感兴趣的一块. 国内量化交易的平台有几家,我个人比较喜欢用的是JoinQuant,里面有篇干货贴分享给大家,希望对各位有帮助.       =========================== 量化交易策略 ===========================   价值投资 成长股内在价值投资:http://www.joinquant.com/post/

Python只是一门技术. 一.量化交易的发展 1.国外量化金融领域发展日趋成熟. 2.近几年量化交易在国内掀起热潮. 3.Python作为量化交易的编译语言. 二.什么是量化交易 1.利用计算机强大的运算能力. 2.以数学模型为思维,以历史数据为依据,以数学建模,统计学分析,编程设计为工具. 3.制定大概率获利的交易策略. 三.量化交易的优势. 1.历史数据中发现概率优势作为投资基础. 2.计算机运算能力保证分析广度. 3.克服来自人性中的弱点. 四.量化交易的核心. 无论多么复杂的模型,没有

利用python分析量化投资问题是现在研究的热点,推荐两份资料用于学习 <Python与量化投资:从基础到实战>主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等,也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题. 参考学习: <量化投资以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战. <Python

摘要 策略编写的基本框架及其实现 回测的含义及其实现 初步学习解决代码错误 周期循环的开始时间 自测与自学 通过前文对量化交易有了一个基本认识之后,我们开始学习做量化交易.毕竟就像学游泳,有些东西讲是讲不懂,做过就会懂. 由于本教程是基于聚宽量化交易平台(www.joinquant.com),所以为了后续的学习,最好去注册一个聚宽量化交易平台的账号. 一.策略编写的基本框架及其实现 1.从一个非常简单的交易策略开始 先看一个非常简单的交易策略: 每天买100股的平安银行. 为了让这个策略能让计算

年初学习量化投资,一开始想自己从头写,还是受了C/C++的影响.结果困在了计算回测数据那里,结果老也不对,就暂时放下了.最近试了一下python的各个量化投资框架,发现一个能用的——pyalgotrade,重新开始吧.这是一个事件驱动型量化交易框架. 使用pyalgotrade的一大问题是数据获取,其支持从yahoo,谷歌等途径获得数据,但要获取A股数据比较麻烦.还是用tushare获取数据比较方便.但pyalgotrade并不直接支持tushare数据格式.网上有人介绍了将tushare数据转

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,

题目描述 applepi 训练了一个可以自动在股票市场进行量化交易的模型.通常来说,applepi 写出的模型,你懂得,就好比一架印钞机.不过为了谨慎起见,applepi还是想先检查一下模型的效果.applpie 收集了“塞帕思股份(surpass)”在最近的连续 N 天内的价格.在每一天中,他可以做如下事情之一: 1. 睡(把)觉(妹). 2. 以当天的价格作为成交价买入 1 股“塞帕思”的股票. 3. 以当天的价格作为成交价卖出 1 股“塞帕思”的股票. 最初 applepi 不持有该股票.

一.摘要 为什么需要量化交易? 量化交易是做什么? 量化交易的价值何在? 做量化交易需要什么? 聚宽是什么? 零基础如何快速入门量化交易? 自测与自学 二.量化交易比传统交易强多少? 它能让你的交易效率提高百倍,量化交易之于传统交易方法,如同大型收割机之于锄头镰刀,机枪大炮之于刀剑棍棒.    也就是是说,传统交易方法是这样的 而量化交易是这样的: 在金融最为发达的美国,量化交易已大行其道,占据了70%以上的股市成交量.可以说量化交易是未来的趋势.当然,只言片语不能解释清楚,接下来,我们具体地介

Over the last seven years more than 200 quantitative finance articles have been written by members of the QuantStart team, prominent quant finance academics, researchers and industry professionals. 在过去七年中,QuantStart一共发表了200多篇量化金融文章,这些文章的作者包括QS团队成员.优秀

3. 量化交易策略 * 输入数据 - 只取最原始可靠的,如 * date * open * high * low * close * volume * 输出数据 - 根据数理统计取权重,把 o, h, l, c 四价合一,如 * w_price_ = o * ? + h * ? + l * ? + c * ? * w_price_ma_ = (w_price[0] * ? + ...) / ? * 数据比率 - 只用比率不用市价 * w_rate_[i] = w_price_[i] / w_pr

参见: <zw量化交易·实盘操作·系列培训班> http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102w0q5.html