python量化投资学习站,python量化投资教程

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大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于python量化投资学习站的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python量化投资学习站的解答,让我们一起看看吧。

  1. 量化投资中,MATLAB和python哪一个好?
  2. 如果仅仅只是自己想做量化交易,是用matlab还是用python比较好?
  3. Python获取股票数据?

量化投资中,matlab和python哪一个好?

Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟,我曾经用Matlab和Python跑同一个算法,涉及到矩阵中Symbol求导。

Python用的是Numpy,Sympy和Scipy,感觉Sympy中Matrix虽然功能强大,但是速度很慢,而且需要专注其中各种细节。

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如:其对Complex类型是无法自动expand的,常常出现(1+I)(2I+1)这种结果,这时需要调用.expand来解决。

Matlab可以使你专注于模型,Python要超过Matlab还需要时间

但是Python在内容抓取机器学习,等有强大的第三方包,如Scarpy,Skikit-learn等,发展很快。

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如果仅仅只是自己想做量化交易,是用matlab还是用python比较好?

必须是python.

首先maltab安装复杂,安装一个matlab,十个python都安装好了

其次功能上,matlab能实现的python都能实现,而很多python能实现的,matlab未必可以

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再次各大平台支持python,远比matlab多,生态上好太多了,可移植性

最后就是AI等衍生包的支持上,python也好太多。

python好一些

你有没有这样的感觉:

你身边的一些人,做着和你差不多的工作,拿着和你差不多的薪水,但人家每月出国旅行,每周吃火锅大餐,每天换一身阿玛尼,每小时换个手表,每分钟看一下手机......

Why?

因为他们炒股. 随着年龄的增长,大家会发现身边越来越多的人在炒股;有的人闷声发大财,有的人天台唱《再见,这个世界》。

既然说到炒股,不得不提到量化交易。

所谓量化交易,就是以先进的数学模型代替人为主观判断,利用技术从海量数据分析出超额收益的“大概率”***来制定策略,避免非理性的投资决策。 像什么空中花园、羊驼策略、狗股理论等等......通过代码设置,根据市场的变动进行交易,实现短期、中期、或者长期的利率最大化,也就是大家所谓的躺着赚钱

从JP Morgan到中国大妈,每天有无数人在研究各种算法策略;衍生出的职业如量化交易系统工程师、量化交易员等,薪资都高的吓人。

在量化交易开发方面,最火的要算是Python了,国内很多量化***都使用Python开发;C++不是更强大稳定么?没错,但是C++臃肿而不够灵活,这对量化交易策略是致命的,因为我随时都有可能更改、测试新的策略。

Python获取股票数据?

人生苦短, 我用python.

要用python做一件事, 为了避免重复造轮子, 首先就可以查查看有没有能满足我们需求的库可以用. 这里我给你推荐一个现成的库Tushare, Tushare是一个开源的python财经数据接口包, 实现了对股票等金融数据从数据***集、清洗加工到数据存储的工作, 为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据, 极大地减轻他们在数据获取方面的工作, 使他们更加专注于数据分析工作, 研究出更好的策略和实现更好的模型.

(图片来源于网络, 侵删)

Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于使用当前非常火热的机器学习、神经网络方法进行处理.

Tushare除了能获取国内股票的交易数据, 还能获取很多神奇的数据, 包括诸如存***利率、GDP等详细的国内的宏观经济数据, 实时重大新闻, 甚至还有票房数据. 总之就是你想获取的数据他都为你爬取并整理好了, 好好利用吧.

这里推荐一个包—tushare,tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据***集、清洗加工到数据存储过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁的分析数据,极大的降低他们的工作量,可以获取到国内大部分的股票数据,兼容python2.x和python3.x,下面我简单介绍一下这个包的安装和使用,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:

1.下载安装tushare,tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包,所以必须要先安装这4个包,之后安装tushare,程序才能正常运行,安装命令“pip install 包名”,如下:

2.安装成功后,我们就可以测试一下这个包的使用了,tushare可以获取和分析的数据很多,包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻***数据等,下面我从这几个方面做一些简单地示例,主要代码和截图如下:

交易数据:主要用到get_hist_data这个函数,这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据,并且将得到的数据[_a***_]到一个excel钟,之后可视化了所有开盘价和收盘价,主要代码如下:

程序运行截图,数据已经成功保存到excel中,如下:

可视化后,绘制图形如下:

显然可以,1:从新浪/雅虎/搜狐/东方财富等等各大门户网址里通过requests获取 ;2:各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载,比如Wind终端,3,从大智慧通达信等等股票软件中获取

到此,以上就是小编对于python量化投资学习站的问题就介绍到这了,希望介绍关于python量化投资学习站的3点解答对大家有用。

标签: python 数据 量化