学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书<零起点Python大数据与量化交易>. 配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析.量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易.有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码:第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习:第三,配有专业的zwPython集成开发平台.zwQuant量化软件和zwDat数据包. 学习推荐: <零

# 根据缺口的模式选股买股票 ''' -------------------------------------------- 1.总体回测前要做的事情 initialize(context) 1.1.设置策略参数 ----> 全局常量 1.2.设置中间变量 ----> 全局变量 1.3.设置回测条件 ----> JoinQuant额外需要的 2.每天开盘前选股策略 (下面策略,发现这种股,不容错过) 2.1.设置手续费 2.2.设置可行股票池,比如过滤当日停牌股票 2.3.筛选上市满一

本书主要讲解如何利用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.本书也是利用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.本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础.各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题:量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略

http://www.matlabsky.com/thread-43937-1-1.html   <量化投资:以MATLAB为工具>连载(3)基础篇-N分钟学会MATLAB(下)     <量化投资:以MATLAB为工具>简介          <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cf8aad30102uylf.html <量化投资:以MATLAB为工具>连载(1)基础篇-N分钟学会MATLAB(上) <量化投资:以MATLAB为工具>简介 <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李洋(faruto)

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

Python在量化领域的现状 就跟Java在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现. 在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的.从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链. 而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于Python实现和提供服务的.国内后来的其他量化平台,例如RiceQuant和JoinQuant,也主推Python环境.可见

金融量化分析介绍     本文摘要; 金融量化分析介绍 1.什么是金融量化分析 2.金融量化分析可以干什么 3.为什么将python运用于金融 4.常用库简介 1.什么是金融量化分析 从标题中我们可以简单的分析一下这个题目中的关键词,金融.量化.分析,接下来一个一个分析: 金融:金融是什么相信在大多数人心中都是比较神秘.高大上的,需要大量的资金与丰富的经验才可以在股市叱咤风云,也确实金融行业的风险非常大,任何人都不敢保证某一只股票的走向或者说是收益与否.金融其实与赌博很类似,但是为什么政府会禁止

近年来,金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视,量化分析的技术也取得了较大的进展,成为备受关注的一个热点领域.所谓金融量化,就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合,更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现.量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面,包括基础和衍生金融资产定价.风险管理.量化投资等.随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理. 在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关

Ricequant 量化社区的初衷让各位爱好量化的人士可以碰撞思维,在分享和争辩中学习到有用且实战的量化知识.有赖于各位在社区中贡献满满的干货以及有质量的讨论,从编程入门教学到技术指标再到多因子选股.财务数据分析等,囊括了很多方面的知识. 我在此组织 整理了下社区所发的内容.并分类出来,方便大家更容易找到相应的知识点.此贴会不断地更新 在此感谢很多很多的大大贡献了很多有趣的讨论,由于篇幅原因就不一一列出了.它的成长,有赖于大家的贡献与努力! 下面开始放毒了: Python 入门- Python

目录: 一.量化投资第三方相关模块 NumPy:数组批量计算 Pandas:表计算与数据分析 Matplotlib:图表绘制 二.IPython的介绍 IPython:和Python一样 三.如何使用Python进行量化投资 自己编写:NumPy+pandas+Matplotlib+…… 在线平台:聚宽.优矿.米筐.Quantopian.…… 开源框架:RQAlpha.QUANTAXIS.…… 我们先来学习一下IPython,上面列举的相关模块后面在谈论 一.IPython基础功能 1.IPyt

一:金融了解 金融:就是对现有资源进行重新的整合之后,进行价值和利润的等效流通. 金融工具: 股票 期货 黄金 外汇 基金 ............. 股票: 股票是股份公司发给出资人多的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以筹集资金. 股票的作用: 出资证明,证明股东身份,对公司经营发表意见. 公司分红,交易获利 股票的分类: 股票按业绩分类: ----蓝筹股:资本雄厚,信誉优良的公司股票. ----绩优股:业绩优良的公司的股票..

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:mimi 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/451/ 来源:python黑洞网 内容简介 <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.<量化投资:以Python为工具>一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论.投资组合与量化选股,第4 部分是时间序列简介与配对

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

看<量化投资:以python为工具>这本书,第一部分是python的基础知识.这一部分略读了,只看我还不知道或不熟的. 定义复数 x = complex(2, 5) #2+5j 也可以直接定义 y = 3-6j 用id()可以得到变量的内存地址 python z = 3-6j print(id(y), id(z))python y和z的内存地址是一样的. 531269809744 531269809744 python可以为不可变对象分配固定的内存,减少内存占用. 当两个变量指向同一对象时,i

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流. 微软QLib简介 微软亚洲研究院发布了 AI 量化投资开源平台"微矿 Qlib".Qlib 涵盖了量化投资的全过程,为用户的 AI 算法提供了高性能的底层基础架构,从框架设计上让用户可以更容易地应用 AI 算法来辅助解决量化投资的各个关键问题,比如 Alpha 因子构建.风险预测.市场动态性建模等等. Qlib 覆盖了量化投资的全过程,从底层构造开始就专为 AI 而生,从数据处理到计算力支撑

量化投资实际上就是分析数据从而做出决策的过程python数据处理相关模块NumPy:数组批量计算pandas:灵活的表计算Matplotlib:数据可视化 学习目标:用NumPy+pandas+Matplotlib做简单的量化投资框架先介绍一个工具ipython:交互式的python命令行安装:pip3 install ipython可以做为python的命令行工具用,除此之外还有什么高级功能?1,TAB键自动补全2,?:内省.命名空间搜索 a.__*__? 查所有双下划线开头结尾的函数 a.a

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

第一部分:金融与量化投资 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,

<Python 机器学习及实践–从零开始通往kaggle竞赛之路>很基础 主要介绍了Scikit-learn,顺带介绍了pandas.numpy.matplotlib.scipy. 本书代码基于python2.x.不过大部分可以通过修改print()来适应python3.5.x. 提供的代码默认使用 Jupyter Notebook,建议安装Anaconda3. 最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下. 监督学习: 2.1.1分类学习(Cla