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量化投資以python為工具

發布時間: 2022-12-06 08:28:34

A. 用python做量化交易要學多久

5個月。

python憑借其突出的語言優勢與特性,已經融入到各行各業的每個領域。一般來說,python培訓需要脫產學習5個月左右,這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能,還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠,則需要不斷的積累和學習。

python培訓的5個月時間里,有相當大一部分時間是在實戰做項目,第一階段是為期一個月學習python的核心編程,主要是python的語言基礎和高級應用,幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容,學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。

(1)量化投資以python為工具擴展閱讀:

Python開發基礎課程內容包括:計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習,b加密 e正則logging日誌模塊等,軟體開發規范學習,計算器程序、ATM程序開發等。

B. 金融工程,量化投資學什麼軟體好Python還是Matlab

個人覺得還是都會比較好。技多不壓身。量化投資用Matlab 和 C++,一個建模一個執行,足夠了。實在不愛用Matlab的話,R和Python也行。

選擇python推薦可以閱讀:《量化投資:以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略,並藉助Python 語言進行實戰。《量化投資:以Python為工具》一共分為5 部分,第1 部分是Python 入門,第2 部分是統計學基礎,第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股,第4 部分是時間序列簡介與配對交易,第5 部分是技術指標與量化投資。《量化投資:以Python為工具》首先對Python 編程語言進行介紹,通過學習,讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法,並靈活運用Python 解決實際金融問題;其次,向讀者介紹量化投資的理論知識,主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方面;最後講述如何在Python 語言中構建量化投資策略。

選擇MATLAB推薦閱讀:《問道量化投資:用MATLAB來敲門》主要講述以MATLAB為分析工具的量化投資,由「MATLAB入門」、「MATLAB量化投資基礎」和「MATLAB量化投資相關函數詳解」3篇組成。入門篇讓零編程基礎的讀者快速掌握強大的數值計算和模擬分析工具MATLAB;量化投資基礎篇簡要介紹相關的投資策略及模型,重點講述MATLAB中的模型實現及應用;函數詳解篇對MATLAB的金融工具箱、衍生品工具箱和固定收益工具箱中的全部函數一一進行詳解,以幫助讀者快速掌握這些函數。

C. 《Python與量化投資從基礎到實戰》pdf下載在線閱讀,求百度網盤雲資源

《07 Python股票量化投資課程(完結)》網路網盤資源免費下載

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D. 量化投資 用python好 還是c++

Python是非常適合做quant類工作的語言,本身就是科學計算方面的統治級語言,現在加入了IPython,pandas等重量級神器,為Quant類工作量身定做,而且仍在飛速發展中,以後會越來越重要。

關於其他語言,首先介紹一下我自己最喜歡的一個比較小眾的組合,Mathematica+Java/Scala。 Mathematica的優點在於:本身提供函數式的編程語言,表達能力非常強大,比如Map/Rece是標配,很多時候不需要去做煩人的for循環或下標控制,排版經常可以直接照數學公式原樣輸入,即直觀又不容易寫錯;代碼和輸出混排的排版方式使得建模時的演算和推理過程非常流暢,甚至還可以直接生成動畫,對於找直觀理解非常有幫助(這幾點分別被IPython和R偷師了一部分)。Mathematica的缺點在於對金融類的時間序列數據沒有很好的內建支持,使得存儲和計算都會比較低效,因此需要用內嵌Java的方式來補足,對於數據格式或性能敏感的操作都可以用Java/Scala實現。這個組合在我心目中無出其右,不論是快速建模,還是建模轉生產,都遠遠領先於其他選擇。但Mathematica的商用授權很貴,如果公司本身不認可的話很難得到支持,這是最致命的缺陷。另外隨著Python系的逐漸成熟,領先優勢在逐漸縮小,長遠看Python的勢頭更好一些。

其他答案里也列舉了不少其他語言,我自己既做Quant的工作,也做軟體開發的工作,這里想從一個軟體工程師的角度,說說我的理解。平時工作中會和一些偏Quant背景的人合作,很容易發現建模能力好的人往往在計算機方面基礎比較薄弱(因為以前的訓練重點不在這里)。他們也可以快速學習掌握一種像C++,Java這樣的語言,實現很多必要的功能。但是一方面這些語言陡峭的學習曲線和繁瑣的開發步驟會給他們真正要做的工作增加不必要的負擔,另一方面一旦涉及到性能敏感的情景,他們對計算機體系結構缺乏理解的缺點就容易暴露,比如說很可能他們沒有計算復雜度,內存碎片,cache miss,甚至多線程等概念,導致寫出的程序存在相當大的隱患。

即使是計算機功底扎實,如果每天的工作需要在C++,Python,R/Matlab,甚至一眾腳本語言之前來回切換,思維負擔也會非常重,人的精力是有限的,很難同時兼顧數學建模和底層代碼調試這種差距巨大的工作。長期發展下去最可能的結果就是要麼遠離建模,專心做生產環境開發,要麼遠離生產環境,專心建模。這種局面顯然不論對個人還是團隊都是有很大弊端的。

如果深入思考這個問題,相信不難得出結論,對於Quant來說,C++這種相當面向機器的語言肯定不是最佳選擇。的確在歷史上,它比更面向機器的C已經友好了很多,但是在計算機技術飛速發展的今天,如果還需要Quant大量使用C++做建模類的工作顯然是很遺憾的事情。設想一下你拿到一份股票數據,不論你是想分析價格走勢,成交量分布,還是波動性,第一件要做的事一定是畫出圖來看看,有一個直觀認識。如果你的工具是C++,肯定有很多時間花在編譯,調試,再編譯的過程上,好容易能解析文件了,接下來怎麼算移動平均?怎麼算波動性?全都要自己寫代碼。再然後怎麼畫圖?這整個工作流簡直慘不忍睹,這些問題浪費掉你大部分精力,而他們全部和你真正感興趣的工作毫無關系。所以如果你是一個數理金融等背景的新人打算開始Quant生涯,在決定是否要投資到這項重量級技術上時需要慎重,即便它目前的市場定價可能仍在峰值。相比之下我認為Python會是更理想的選擇,即能很好的完成建模工作,也可以訓練一定的編程技巧,使你在必要時也能勝任一些簡單的C++工作。

最後同意 @袁浩瀚,不要拘泥於語言,不論學習那一種,對其他的語言還是要抱有開放的心態。另外世界變化很快,你會發現單一的語言分類方式其實是沒有意義的,每一門語言在發展過程中都會逐漸吸收其他語言的特性,比如Python本身就既有C/C++/Java那樣命令式的特點,也有函數式的特點,像pandas甚至還提供類似SQL的使用方式,在其他語言或系統里也都或多或少包含了不同的特點,可以在學習過程里慢慢體會。

E. Python中if(a100)表示的是什麼意思

把前面 寫上來啊, 是個判斷。a100為真的話,然後執行後面的。把前面 寫上來,才知道具體你問的。不過 就是個簡單判斷。基礎你可以參考一些文檔 :
看個例子就明白了 這種判斷的很多 。把自己搜集過的 拿來供你參考。雖然別人的,但是希望對大家有幫助 。 這是比較經典的集合吧,建議 你 瀏覽一遍 ,看完就精通了
https://545c.com/file/24889670-428508207入門必不可以少吧 《python核心編程》,建議找裡面兩個例子運行下,不要貪多。一兩個例子弄懂就行。https://545c.com/file/24889670-437716755 python中文手冊 翻譯的原汁原味的 必看很多書強100倍
https://545c.com/file/24889670-437716753 python學習手冊 看點最權威的。致敬努力的你 看點基礎的 上面這詞兒都有基本語法,系統過一下https://545c.com/file/24889670-437716751 python 簡明教程 看點最經典容易上手的 。https://545c.com/file/24889670-437716678 python 初學教程https://545c.com/file/24889670-437716749 python 核心編程 https://545c.com/file/24889670-437716630 python 入門指南,沒有這個更 清晰 更應該看 解決基礎的問題 語法 結構等
https://545c.com/file/24889670-437716669 python 編程入門經典 這個裡面例子 拿來直接個加了用 就行 很多循環什麼的
https://545c.com/file/24889670-437716642 python help 自己出品的幫助文件,手邊天天看 很多你這類的 就可以解決啦
https://545c.com/file/24889670-437716640 python 之路 一天天來 入門最重要
ppt看 大概,書籍看總覽,一次學會 python,弄幾個例子不用太多 運行下就行了
https://545c.com/file/24889670-428508258 python基礎培訓.ppt
https://545c.com/file/24889670-428508207 python 核心編程
https://545c.com/file/24889670-437716623 《Python與量化投資從基礎到實戰》PDF及代碼+《量化投資以Python為工具》PDF及代碼.rar 代碼直接用 書直接看
高階的 這里是 酌情參考
https://545c.com/file/24889670-437716495 《Python編程實戰:運用設計模式、冰法和程序庫創建高質量程序》迷你書.pdf
https://545c.com/file/24889670-437716638 python 網路爬蟲 學爬蟲的福音,拿來就能用 實踐是最好的老師
https://545c.com/file/24889670-437716627 python 爬蟲 學習系列教程 學爬蟲的福音,拿來就能用

F. python實現資產配置(1)----Markowitz 投資組合模型

現假設有A, B, C, D, E五隻股票的收益率數據((第二日收盤價-第一日收盤價)/第一日收盤價)), 如果投資人的目標是達到20%的年收益率,那麼該如何進行資產配置,才能使得投資的風險最低?

更一般的問題,假設現有x 1 ,x 2 ,...,x n , n支風險資產,且收益率已知,如果投資人的預期收益為goalRet,那麼該如何進行資產配置,才能使得投資的風險最低?

1952年,芝加哥大學的Markowitz提出現代資產組合理論(Modern Portfolio Theory,簡稱MPT),為現代西方證券投資理論奠定了基礎。其基本思想是,證券投資的風險在於證券投資收益的不確定性。如果將收益率視為一個數學上的隨機變數的話,證券的期望收益是該隨機變數的數學期望(均值),而風險可以用該隨機變數的方差來表示。

對於投資組合而言,如何分配各種證券上的投資比例,從而使風險最小而收益最大?

答案是將投資比例設定為變數,通過數學規劃,對每一固定收益率求最小方差,對每一個固定的方差求最大收益率,這個多元方程的解可以決定一條曲線,這條曲線上的每一個點都對應著最優投資組合,即在給定風險水平下,收益率最大,這條曲線稱作「有效前沿」 (Efficient Frontier)。

對投資者而言,不存在比有效前沿更優的投資組合,只需要根據自己的風險偏好在有效前沿上尋找最優策略。
簡化後的公式為:

其中 p 為投資人的投資目標,即投資人期待的投資組合的期望值. 目標函數說明投資人資產分配的原則是在達成投資目標 p 的前提下,要將資產組合的風險最小化,這個公式就是Markowitz在1952年發表的'Portfolio Selection'一文的精髓,該文奠定了現代投資組合理論的基礎,也為Markowitz贏得了1990年的諾貝爾經濟學獎. 公式(1)中的決策變數為w i , i = 1,...,N, 整個數學形式是二次規劃(Quadratic Programming)問題,在允許賣空的情況下(即w i 可以為負,只有等式約束)時,可以用拉格朗日(Lagrange)方法求解。

有效前緣曲線如下圖:

我們考慮如下的二次規劃問題

運用拉格朗日方法求解,可以得到

再看公式(1),則將目標函數由 min W T W 調整為 min 1/2(W T W), 兩問題等價,寫出的求解矩陣為:

工具包: CVXOPT python凸優化包
函數原型: CVXOPT.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)

求解時,將對應的P,q,G,h,A,b寫出,帶入求解函數即可.值得注意的是輸入的矩陣必須使用CVXOPT 中的matrix函數轉化,輸出的結果要使用 print(CVXOPT.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)['x']) 函數才能輸出。

這里選取五支股票2014-01-01到2015-01-01的收益率數據進行分析.
選取的五支股票分別為: 白雲機場, 華夏銀行, 浙能電力, 福建高速, 生益科技

先大體了解一下五支股票的收益率情況:

看來,20%的預期收益是達不到了。

接下來,我們來看五支股票的相關系數矩陣:

可以看出,白雲機場和福建高速的相關性較高,因為二者同屬於交通版塊。在資產配置時,不利於降低非系統性風險。

接下來編寫一個MeanVariance類,對於傳入的收益率數據,可以進行給定預期收益的最佳持倉配比求解以及有效前緣曲線的繪制。

繪制的有效前緣曲線為:

將數據分為訓練集和測試集,並將隨機模擬的資產配比求得的累計收益與測試集的數據進行對比,得到:

可以看出,在前半段大部分時間用Markowitz模型計算出的收益率要高於隨機模擬的組合,然而在後半段卻不如隨機模擬的數據,可能是訓練的數據不夠或者沒有動態調倉造成的,在後面寫策略的時候,我會加入動態調倉的部分。

股票分析部分:

Markowitz 投資組合模型求解

蔡立專:量化投資——以python為工具. 電子工業出版社

G. python量化投資是什麼

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令,以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史,其投資業績穩定,市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。從全球市場的參與主體來看,按照管理資產的規模,全球排名前四以及前六位中的五家資管機構,都是依靠計算機技術來開展投資決策,由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。
python是一種編程語言,python量化投資也就是通過使用Python編寫能夠發出買賣指令的程序來交易。

H. 如何選取過去每個月股票的市值 python

類似,可以修改一下
股票漲跌幅數據是量化投資學習的基本數據資料之一,下面以python代碼編程為工具,獲得所需要的歷史數據。主要步驟有:
(1) #按照市值從小到大的順序活得N支股票的代碼;
(2) #分別對這一百隻股票進行100支股票操作;
(3) #獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據;
(4) #選取記錄大於40個的數據,去除次新股;
(5) #將文件名名為「股票代碼.csv」。
具體代碼如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
獲取股票的歷史漲跌幅,並分別存為csv格式
@author: yehxqq151376026
"""

import numpy as np
import pandas as pd

#按照市值從小到大的順序活得100支股票的代碼
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)

#分別對這一百隻股票進行100支股票操作
#獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據
#選取記錄大於40個的數據,去除次新股
#將文件名名為「股票代碼.csv」
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)

I. 炒期貨必看那幾本書

1、基礎修煉:約翰默菲,《期貨市場技術分析》;《日本蠟燭圖》
2、進階修煉:《以交易為主》,《股票作手回憶錄》,《專業投機原理》
3、高級修煉:此階段適合在市場已摸爬滾打一年以上者,有成功有失敗。《十年一夢》,《股票作手回憶錄》,注意此處再次閱讀股票作手這本書,有不同的感觸
4、靈魂修煉:《心經》《道德經》
說的比較抽象,可能不太適合你說的做金屬的初衷,但這是一個有5年交易經歷人士的忠告,感謝採納!

J. 最好的期貨書是哪本書

沒有最好,只有有益與無益;

《股票大作手回憶錄》(埃德溫•勒菲弗)

《十年一夢》(青澤)

《期貨市場基礎》(期貨業協會)

《期貨市場技術分析》(墨菲)

《期貨投資分析》(期貨業協會)

這幾本是個人看了五遍以上的,著重推薦,可以考慮依次閱讀,其他書不一一枚舉。

另外,不要看不起期貨業協會出的書,個人感覺期貨業協會的教材比證券業協會的教材有可看性,比如,同樣是「投資分析」,《期貨投資分析》就比《證券投資分析》有干貨多了~

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