㈠ 中國的 Python 量化交易工具鏈有哪些
萬得的Python API，可以用來獲取實時數據、歷史數據以及下單交易 優點：萬得大而全 缺點：下單交易功能不是事件驅動（例如成交回報需要用戶去查詢，而不是主推）
同花順iFinD的Python API，類似萬得的API 優點：比萬得便宜，同花順的服務態度很好（用戶提出新需求後很快就能給出確定的答復或者解決方案）
掘金的量化平台
通聯數據的量化平台
QuickFix的Python API（可以用來接國信、方正的FIX介面）
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（適合做量化分析的IDE環境）
Zipline（策略開發回測）
TuShare財經數據介面 - 可以直接抓取新浪財經、鳳凰財經的網站數據，包括行情、基本面、經濟數據等等。完全免費，簡潔易用，API設計得非常友好，提取的數據格式是Pandas的DataFrame。同時可以獲取非高頻實時數據（取決於網站更新速度，同事經驗大約是15秒），一個極好的非高頻股票策略數據解決方案。
恆生電子的量化贏家平台，提供Python介面，鏈接我點進去後沒看到具體的使用教程，希望回頭補一下。
米礦ricequant在我提出這個問題時尚只有Java的API，後來也支持了Python，期待2016有新的突破。
㈡ 新人發帖求助，python使用tushare股票分析包方法報錯
我是一名大學生，剛剛上手python，成功安裝了tushare包，但是調用的官方文檔的示例方法（get_hist_data）的時報錯:
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'get_hist_data'
代碼是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]
因為是示例，所以包應該下面有這個方法，我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 這幾個方法（顯然不是全部的方法）
希望各位能夠幫助下新人解答一下。
剛剛實際運行了一下，沒有報錯，你檢查一下是否安裝正確，tushare包的安裝直接用 pip install tushare 安裝即可，沒必要訪問官網，當然，你需要先安裝pip ,
㈢ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢
Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。
㈣ 如何使用python抓取炒股軟體中資金數據
這個說來有點復雜，用fiddle監控軟體跟伺服器間的通訊，找到數據源地址，然後用excel或python抓這個源地址數據，可能還要加上反扒代碼，構造時間戳等等，你網上找python網抓視頻教程看看就知道了。
㈤ 如何用python實現Markowitz投資組合優化
m投資組合模型的一個很有力的替代是Index model,或者我們說的single factor model,因為markowitz是需要計算全部股票的協方差和方差的，如果證券的數量很多，計算量會非常大（這些在investment的參考書裡面有），我下面就把原話打給你 first,the model requires a huge number of estimates to fill the covariance matrix.second ,the model does not provide any guideline to the forecasting to the security risk premiums that are essential to construct the efficient frontier of risky assets.第一個是硬傷，單單計算NYSE的股票就要4.5百萬的估計量，而同等條件下index model才需要9002個估計量，這就是為什麼markowitz模型很多人不願意用的願意，而優點也很直接，如果你的估算值是准確的，那麼m模型的結果比其他都准確
㈥ PYTHON 下載baostock中滬深300的數據，怎麼文件是空的，只有標題一行，無數據，幫忙，謝謝
rs = bs.query_history_k_data("sh.399300","date,code,close,peTTM,turn,",start_date='2020-04-01', end_date='2020-05-29',frequency="d", adjustflag="3")
上面改成下面這句
rs = bs.query_history_k_data("sz.399300","date,code,close,peTTM,turn",start_date='2020-04-01', end_date='2020-05-29',frequency="d", adjustflag="3")
㈦ python的量化代碼怎麼用到股市中
2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析
在開始各行業的量化分析之前，我們需要先弄清楚兩個問題：
第一，A股市場上都有哪些行業；
第二，各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現如何？
第一個問題
很好回答，我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法，輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下：它們分別是：【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。
第二個問題
要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現，我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股，然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤，就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面：通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』)，獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表，然後再調用查詢財務的數據介面：get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤，最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響，我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。
我們已經獲取到想要的行業數據了。接下來，我們需要進一步分析，這些行業都有什麼樣的增長特徵。
我們發現，在28個申萬一級行業中，有18個行業自2010年以來在總營收方面保持了持續穩定的增長。它們分別是：【農林牧漁，電子，食品飲料，紡織服裝，輕工製造，醫葯生物，公用事業，交通運輸，房地產，休閑服務，建築裝飾，電氣設備，國防軍工，計算機，傳媒，通信，銀行，汽車】；其他行業在該時間范圍內出現了不同程度的負增長。
那麼，自2010年以來凈利潤保持持續增長的行業又會是哪些呢？結果是只有5個行業保持了基業長青，他們分別是醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車。（註：由於申萬行業在2014年發生過一次大的調整，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車實際從2014年才開始統計。）
從上面的分析結果可以看到，真正能夠保持持續穩定增長的行業並不多，如果以扣非凈利潤為標准，那麼只有醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車這五個行業可以稱之為優質行業，實際投資中，就可以只從這幾個行業中去投資。這樣做的目的是，一方面，能夠從行業大格局層面避免行業下行的風險，繞開一個可能出現負增長的的行業，從而降低投資的風險；另一方面，也大大縮短了我們的投資范圍，讓投資者能夠專注於從真正好的行業去挑選公司進行投資。
「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現
選好行業之後，下面進入選公司環節。我們知道，即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司，那麼什麼是好的公司呢，本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業，從它們中去篩選公司作為投資標的。
3.1按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合
首先，我們按照營業收入規模，篩選出以上5個行業【醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示：
結論
通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到：
先選行業，再選公司，即使是從2015年股災期間開始投資，至2018年5月1號，仍然能夠獲得相對理想的收益，可以說，紅杉資本的賽道投資法則對於一般投資者還是比較靠譜的。
在構建行業龍頭投資組合時，凈利潤指標顯著優於營業收入指標，獲得的投資收益能夠更大的跑贏全市場收益率
市場是不斷波動的，如果一個投資者從股災期間開始投資，那麼即使他買入了上述優質行業的龍頭組合，在近3年也只能獲得12%左右的累計收益；而如果從2016年5月3日開始投資，那麼至2018年5月2日，2年時間就能獲得超過50%以上的收益了。所以，在投資過程中選擇時機也非常重要。
出自：JoinQuant 聚寬數據 JQData
㈧ Python 如何爬股票數據
現在都不用爬數據拉，很多量化平台能提供數據介面的服務。像比如基礎金融數據，包括滬深A股行情數據，上市公司財務數據，場內基金數據，指數數據，期貨數據以及宏觀經濟數據；或者Alpha特色因子，技術分析指標因子，股票tick數據以及網路因子數據這些數據都可以在JQData這種數據服務中找到的。
有的供應商還能提供level2的行情數據，不過這種比較貴，幾萬塊一年吧
㈨ 如何用python做回歸 判斷這個股票和股指間的關系
一個大項目的完成不是樓主以為的一天就能完成，通常會延續一年月乃至數年，看當時的風有多大了。所以去深究一天的盤口意義不是特別大。
大作手如果對大的基本面判斷失誤，籌碼、發動時機控制不好，鎖籌小夥伴背後捅刀子，走水出現大的老鼠倉，資金鏈出問題，碰到其他有錢任性的機構，老婆偷人槍殺兒子導致腦子短路等等雞飛狗跳的事情，項目做折掉，從莊家變股東的可能性也是非常大的，以億計的現金灰飛煙滅不過分分鍾的事情。
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A股的死穴——要賺錢必須漲，做多是唯一出路。
做莊的基本原理：比如5元的標的，在底部拿夠籌碼，配合風信，能做多高做多高，比如做到50塊，然後就一路壓低賣下來，賣到15塊，乃至10塊。總有人覺得夠
便宜了會要的。
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步驟1：做底倉，一般是先買到流通盤的30%。
具體做法就是在熊市末期，對著往上敲，然後虧本往下砸。賣1個，跟著會掉下來2-3個，接住。做底吸籌這個時間段有時會很長，視實際籌碼的收集情況和大盤走勢而定。
看下圖成交量，主力第一注就是下在中間偏左點的位置，進而不斷往震盪吸籌。那麼大的成交量，你總不會覺得是公眾交易者干出來的吧。
tip:標准底部的特徵就是脈沖式放量縮量，公眾交易者不參與任何震盪，切記。底部持續時間越長，籌碼控制越集中，以後上漲的高度越高，即所謂的橫有多長豎有多高。同時盡量挑選底部形態比較標準的標的，一年時間跨度以上的大圓弧底、復合頭肩、矩形底最好。越漂亮的走勢圖形控盤度越高，籌碼散亂的狀態下往往代表著多方博弈。
㈩ A股市場個人量化交易者，需要哪些工具
量化交易的前提是量化，而量化就是建立數學模型。數學模型是理解量化交易的前提。數學模型就是把具體事物數字化的過程，比如股票跌漲的統計圖，如果沒有統計圖我們就必須通過研究具體的數字並且通過加減法去了解某隻股票的近期走向，但當某一天有人發明了折線統計圖，只要簡單的把代表某個數字的點畫出來然後連接起這些點，就可以一眼看出跌漲幅度。其實數學模型就是這樣一種抽象現實事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常復雜的，擁有非常多的參數，數據量也非常大，數據分析的過程也十分復雜。這樣做的好處就是數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化交易技術盛行於現今多種金融交易機構當中，已經成為了機構交易當中占據重要地位的交易手法，然而散戶如何能夠跨過量化交易的門檻，成為一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通軟體平台進行交易。