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量化交易之路用python做股票量化分析的源代码含数据量化投资:以Python为工具
一、量化交易之路用python做股票量化分析的源代码含数据
量化交易之路Python源代码abu-master的网盘链接.docx
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（一共50多MB的源代码及数据压缩包）
在执行代码时，需要先设定相对路径。请将PythonANS.zip解压缩到您电脑中的位置，比如D盘Document文件夹。在执行代码前，先执行下面代码import osos.chdir('D:/Document/PythonANS')然后再运行代码文件中的代码。
二、量化投资:以Python为工具及其解答pdf代码及所用的csv数据
量化投资.以Python为工具Python_TOOLS_ANSWER的网盘链接.docx
(68.09 KB, 需要: RMB 39 元)
（一共160MB的含数据、含程序源代码、含教学的文件压缩包）
量化投资以python为工具：数据、源代码、习题答案，自己整理的，分享给大家。
共分五大章: 一.Python入门 二.统计学基础 三.金融理论,投资组合与量化选股 四.时间序列和配对交易 五.技术指标
量化交易：创造一种量化技术可以帮助他们在很短的时间内取得成功。
在量化交易中，交易员需要遵循四个关键策略：
1、制定一个策略
2、策略回测
3、执行
4、风险管理
让我们来进一步对以上四点进行分析。
战略的制定或确定
在这个阶段，目标是找到一个适合你的好策略，利用优势，然后决定交易频率。
在这个阶段，研究是非常重要的，因为它包含了策略，看看策略是否适合你的投资组合，获得必要的数据来测试战略，并优化战略。
这很简单，因为它将帮助你最大化收益和最小化交易的风险。
作为一个散户交易者，你需要检查你的资本要求，以及资金分配将如何影响你的策略(正如我们所说的，研究是非常重要的)。
幸运的是，有许多在线资源网站可以帮助你进行研究。比如Seeking Alpha，它提供了来自数千名交易员、投资者和研究人员的研究。
另一个找到这些信息的好地方是汇商君过往的一些文章，其中也包含了很多不错的交易策略。
策略的两个关键方向是均值修正策略和趋势跟踪策略。
前者试图利用资产价格的长期均值。一个很好的例子是两个相关资产之间的差值和资产之间的标准差。
后者着眼于一个趋势，目的是在底部买入，在顶部卖出。
你可以利用的另一个关键策略是频率。你应该在制定战略时就考虑到这一点。
对于希望长期持仓的交易员，应该采用低频策略;对于希望短期持仓的交易员，应该采用高频策略。
策略回溯测试
没有回溯测试，任何交易策略都不能应用。
在回溯测试中，目标是确定一个策略是否适用于历史数据。
首先，您需要找到许多供应商提供的历史数据。作为一个小账户的交易者，雅虎财经可以帮助你。另外，最好的供应商是彭博(Bloomberg)和路透社(Reuters)。
你使用的历史数据应该考虑三个主要问题：准确性、幸存者偏差和公司行为。找到数据后，使用MATLAB、Excel、trade station等良好可靠的软件进行回测。
回溯测试可以帮助你评估策略的适用性。
执行
执行系统是基于你所开发的策略来执行交易的平台。该系统可以是自动、半自动或手动。
在创建执行系统时，重要的是要考虑代理的接口、交易成本和离散性能。
通过这些考虑，你将处于一个舒适的位置，有一个良好的和可靠的系统，已经有效地回溯。
风险管理
在量化交易中，风险管理是一个非常重要的方面。这是因为这种策略并不总是完美的。事实上，在过去，许多量化对冲基金因为巨额亏损而关闭。
因此，有一个好的风险管理策略是很重要的。
其中一种策略是通过最优资本配置，这是投资组合理论的一个分支。它基本上规定，资金必须以资产的形式分配，从而获得最大的回报。
第二个策略你必须一直在脑海中处理心理学。交易心理是非常重要的，因为损失会导致严重的心理问题。
正如在上面的章节中看到的，量化交易是一个非常复杂但也非常有趣的领域。许多券商为投资者提供算法交易平台。这些平台帮助交易者建立并实施他们的策略。
如果你有时间，量化交易是非常有益的。此外，量化并不总是完美的。但是，拥有良好的心理优势可以帮助你减少损失。
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