怎么学习python量化交易？

1. 怎么学习python量化交易？

下面教你八步写个量化交易策略——单股票均线策略
1 确定策略内容与框架
若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票 若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票
只操作一只股票，很简单对吧，但怎么用代码说给计算机听呢？
想想人是怎么操作的，应该包括这样两个部分
既然是单股票策略，事先决定好交易哪一个股票。
每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价，是的话开盘就买入，不是开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。
对应代码也是这两个部分
def initialize(context):    用来写最开始要做什么的地方def handle_data(context,data):    用来写每天循环要做什么的地方2 初始化
我们要写设置要交易的股票的代码，比如 兔宝宝（002043）
def initialize(context):    g.security = '002043.XSHE'# 存入兔宝宝的股票代码3 获取收盘价与均价
首先，获取昨日股票的收盘价
# 用法：变量 = data[股票代码].closelast_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价，命名为last_price然后，获取近二十日股票收盘价的平均价
# 用法：变量 = data[股票代码].mavg(天数，‘close’)# 获取近二十日股票收盘价的平均价，命名为average_priceaverage_price = data[g.security].mavg(20, 'close')4 判断是否买卖
数据都获取完，该做买卖判断了
# 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入，否则卖出if last_price > average_price:    买入elif last_price < average_price:    卖出问题来了，现在该写买卖下单了，但是拿多少钱去买我们还没有告诉计算机，所以每天还要获取账户里现金量。
# 用法：变量 = context.portfolio.cashcash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金量，命名为cash5 买入卖出
# 用法：order_value(要买入股票股票的股票代码，要多少钱去买）order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票# 用法：order_target(要买卖股票的股票代码，目标持仓金额）order_target(g.security, 0)# 将股票仓位调整到0，即全卖出6 策略代码写完，进行回测
把买入卖出的代码写好，策略就写完了，如下
def initialize(context):#初始化    g.security = '002043.XSHE'# 股票名:兔宝宝def handle_data(context, data):#每日循环    last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价# 取得过去二十天的平均价格    average_price = data[g.security].mavg(20, 'close')    cash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金# 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入，否则卖出。if last_price > average_price:        order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票elif last_price < average_price:        order_target(g.security, 0)# 将股票仓位调整到0，即全卖出现在，在策略回测界面右上部，设置回测时间从20140101到20160601，设置初始资金100000，设置回测频率，然后点击运行回测。 
7 建立模拟交易，使策略和行情实时连接自动运行
策略写好，回测完成，点击回测结果界面（如上图）右上部红色模拟交易按钮，新建模拟交易如下图。 写好交易名称，设置初始资金，数据频率，此处是每天，设置好后点提交。
8 开启微信通知，接收交易信号
点击聚宽导航栏我的交易，可以看到创建的模拟交易，如下图。 点击右边的微信通知开关，将OFF调到ON，按照指示扫描二维码，绑定微信，就能微信接收交易信号了。

2. Python学习，量化交易的应该怎么学

链接：http://pan.baidu.com/s/1djPqbCXnQrRpW0dgi2MCJg
 提取码：4591
华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

课程目录：
Python在金融资管领域中的应用
安装anaconda步骤
Python基础知识
Python基础金融分析应用
成为编程能手：Python知识进阶
利用Python实现金融数据收集、分析与可视化
......

3. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

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，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案）
    掘金的量化平台
    通联数据的量化平台
    QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
    Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
    IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
    Zipline（策略开发回测）
    TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据，包括行情、基本面、经济数据等等。完全免费，简洁易用，API设计得非常友好，提取的数据格式是Pandas的DataFrame。同时可以获取非高频实时数据（取决于网站更新速度，同事经验大约是15秒），一个极好的非高频股票策略数据解决方案。
    恒生电子的量化赢家平台，提供Python接口，链接我点进去后没看到具体的使用教程，希望回头补一下。
    米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有Java的API，后来也支持了Python，期待2016有新的突破。

4. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

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，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案）
    掘金的量化平台
    通联数据的量化平台
    QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
    Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
    IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
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    TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据，包括行情、基本面、经济数据等等。完全免费，简洁易用，API设计得非常友好，提取的数据格式是Pandas的DataFrame。同时可以获取非高频实时数据（取决于网站更新速度，同事经验大约是15秒），一个极好的非高频股票策略数据解决方案。
    恒生电子的量化赢家平台，提供Python接口，链接我点进去后没看到具体的使用教程，希望回头补一下。
    米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有Java的API，后来也支持了Python，期待2016有新的突破。

5. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

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，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案） 缺点：API连行情都不是主推的，更不要说下单交易了
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
Zipline（策略开发回测）

6. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

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，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案）
    掘金的量化平台
    通联数据的量化平台
    QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
    Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
    IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
    Zipline（策略开发回测）
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    米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有Java的API，后来也支持了Python，期待2016有新的突破。

7. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

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，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案） 缺点：API连行情都不是主推的，更不要说下单交易了
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
Zipline（策略开发回测）

8. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

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，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案）
    掘金的量化平台
    通联数据的量化平台
    QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
    Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
    IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
    Zipline（策略开发回测）
    TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据，包括行情、基本面、经济数据等等。完全免费，简洁易用，API设计得非常友好，提取的数据格式是Pandas的DataFrame。同时可以获取非高频实时数据（取决于网站更新速度，同事经验大约是15秒），一个极好的非高频股票策略数据解决方案。
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