那么 , 量交易仅仅是技术分析的一个花哨名字么?可以说, 基千技术分析的策略如果能够完全编码为计算机桯序 , 就可以作为量化交易系统的一部分。 然而, 并非所有技术分析都能被认定为爵化交易。 例如 , 某些图表分析技术, 如 "寻找头肩形态" , 可能就不在员化交易员的考虑范围 , 因为它们相当主观 , 并且很难量化。
所以 , 量化交易所包含的内容要比技术分析丰富得多。 许多量化交易系统在进行运算输入时会用到基本面数据, 例如收入 、 现金流、 权益负债率以及其他数据。 毕竟 , 基本面数据仅仅是数字而已 , 而计算机完全能够处理任何输入的数字。 当需要对一家公司目前的财务业绩进行横向或纵向比较,计算机通常能够做到与人工分析一样出色 , 而且计算机还可以同时跟踪数千家公司。 一些先进的量化交易系统甚至可以将新闻事件转换成输入变量。 如今,使用计算机来解析和解读新闻报道已经成为可能。而本帖子就将主要以python语言为例来展示如何完成这样的算法交易。附件中提供的源码是基础示例代码,尽管不具有直接盈利能力,但可以作为基础模版代码,借此来构建读者自己的策略。此外在附件中还随代码赠送数量可观的数量化投资策略研究报告供参考学习。