教你用 Python 进阶量化交易

发布日期:2021-01-30 08:407 文章来源:友链网 点击:

1. 专栏目标:

量化交易的手段:计算机运算能力【基础】+数据建模+统计学分析+程序设计等【交易策略】

量化阶段:

量化对象:

股票【这里就不能做空,但是未来很有可能会做空,应该需要留意】,从基础知识,基础工具到实战【模拟盘-实盘】。

2. 学习内容:

1、深入理解量化交易的本质、发展、优势、意义和过程。

2、掌握基础工具的使用方法,如 Python、Pandas、NumPy、Matplotlib、TA-Lib、Tushare、Statsmodels 和应用数学等。

对于笔者而言,最主要还是利用数学工具,机器学习开发策略,最重要的实现手段是通过观察或者数据挖掘来分析【异常点】,发现数据分布的不正常,从而发掘市场变化。未来,建模是非常重要的工作之一。

3、掌握常用的金融交易技术指标实现方法,如 K 线、均线、成交量、KDJ 等。通过学习,我们能够绘制出股票行情软件中的分析界面以捕捉个股动向,效果展示如下图所示:

笔者是采用了backtrader,双均线策略,sh600000股票进行分析

教你用 Python 进阶量化交易-开篇词

 

4、掌握常用的量化交易策略的实现方法,如择时、选股、风险控制、度量等。通过学习,我们可以制定量化交易策略以及度量策略效果,应用交易策略来辅助股票交易,效果展示如下图所示:

这里笔者插一句:未来很有可能是选股的天下,择时等技术面式微的可能性很大,笔者测试过1991-2019年的3000多个股数据,突破20日均线的效果一般,后来在比对sh600000的双均线交易策略中才发现,【行情好的时候,均线策略就好,行情不好的时候,均线策略就差】的本质情况,也就是说日线本身不好,那么均线策略也就差。大家更应该挑选好的公司来进行交易。择时存在的巨大不确定性要远超于选股,在逻辑性上严重依附于日线的表现。

教你用 Python 进阶量化交易-开篇词

这个backtrader已经实现了

5、掌握量化交易系统人机交互的实现方法,以制作自己的量化交易工具为背景将本专栏知识点贯穿汇总,呈现整体的交易工具雏形,效果展示如下图所示:

这是笔者下一步的重要计划,项目实现的主要尝试领域。当前笔者以两位大佬的作品将backtrader进行全方位的学习和操作,然后加上自己的理解和思考。

然后搞几个小小小的项目的学习掌握好业务设计和程序设计等事情,笔者在接触到GUI就发现自己缺乏【开发】能力,不能将零散的东西汇聚在一起,只能通过对于项目的学习和开发进行处理。

 

3. 适合人群:

就是本人,金融专业,有想发财的想法,跟上现代化社会的步伐。

 

4. 学习目的:

实现自动化交易,学好数学,以客观理性的角度看待世界

 

5. 大纲介绍:

学习路径,框架设计:

教你用 Python 进阶量化交易-开篇词

 

教你用 Python 进阶量化交易-开篇词

知识体系和框架

重点课程:

  1. 管理概率==理性交易(对应第 2 节)
  2. 线性回归拟合股价沉浮(对应第 22 节)
  3. 最大回撤评价策略风险(对应第 18 节)
  4. 寻找最优化策略参数(对应第 19 节)
  5. 标记 A 股市场涨跌周期(对应第 15 节)
  6. Tushare Pro 接口介绍(对应第 15 节)【改为baostock或者爬虫】