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pytrader是基于 easytrader 和 easyquotation 的量化交易框架,支持东方财富自动交易,支持进行策略回测. 开源地址:https://github.com/jadepeng/pytrader 策略文件 在strategies目录,可以参考已有的编写. 策略需要继承StrategyTemplate类,实现int和onbar等函数. init 设置关注的股票,行情引擎就会推动股票行情. def init(self): for stock_code in self.watc

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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

摘抄自知乎:https://www.zhihu.com/question/28557233 如题,提问的范围限于适合中国大陆金融市场使用的工具链,所以IbPy和Quotopian之类主要面向欧美市场的工具不算,zipline这种库可以算.题主知道的一些: 万得的Python API,可以用来获取实时数据.历史数据以及下单交易 优点:万得大而全 缺点:下单交易功能不是事件驱动(例如成交回报需要用户去查询,而不是主推) 同花顺iFinD的Python API,类似万得的API 优点:比万得便宜,同花

一.量化投资视频学习课程 二.Python手把手教学 第1天:谁来给我讲讲Python? PS: 1.注意使用方法,这个以后都有大用 2.注意符号的使用方式 3.尽量用英文表达 4.本日学习内容以及其他注意事项: 今天学习了Python的基本页面.操作,以及几种主要的容器类型,天还要学习Python的函数.循环和条件.类,然后才算是对Python有一个大致的了解. 一.熟悉基本: 1)基本输入输出: 四则运算 2):导入模块: from math import sqrt sqrt(9) 二.容器

<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

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.

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

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

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

量化投资策略:常见的几种Python回测框架(库) 原文地址:http://blog.csdn.net/lawme/article/details/51454237 本文章为转载文章.这段时间在研究量化策略方向,研究了Zipline一段时间,但是后续发现他仅支持美国股票,收集量化策略文章,转载到博客中. 在实盘交易之前,必须对量化交易策略进行回测.在此,我们评价一下常用的Python回测框架(库).评价的尺度包括用途范围(回测.虚盘交易.实盘交易),易用程度(结构良好.文档完整)和扩展性(速度快

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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

Python几种主流框架 从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架.这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等. Django: Python Web应用开发框架Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响.Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构.以及全功能的管理后台. Diesel:基于Greenlet的事件I/O框