随笔分类 - 1.Python基础 / 9.项目实战
摘要：零、动量策略VS反转策略 1、实现代码 2、长线截图 一、羊驼交易法则 二、羊驼交易法则实现代码 三、股灾时期测试 1、编译运行 2、完成输出日志 1 2015-06-01 09:30:00 - WARNING - 开仓数量必须是100的整数倍，调整为 300: Order(security=600
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摘要：一、PGE简介 二、PGE代码 三、长线测试
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摘要：一、布林带策略简介 1、简介 2、计算公式 3、图形 二、布林带策略代码 三、股灾时期测试 1、编译运行 2、输出日志 1 2016-06-15 09:30:00 - INFO - 订单已提交: StockOrder(entrust_id=1540888844 security=600036.XSH
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摘要：一、策略代码 二、编译运行 日志 三、运行回测
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摘要：一、均值回归策略 1、什么是回归策略 二、归一标准化 输出 预处理 输出 预处理 输出 画图 输出 二、均值回归策略代码
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摘要：一、因子选股基础 二、因子选股策略实现代码 二、非股灾时期测试 1、编译运行 2、输出完成日志 1 2014-06-03 09:30:00 - WARNING - 开仓数量必须是100的整数倍，调整为 900: Order(security=600971.XSHG mode=OrderValue:
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摘要：一、双均线策略 1、什么是双均线策略？ 2、实现代码 二、非股灾时期测试 1、编译运行 2、日志输出 日志 错误 2014-06-03 09:30:00 - WARNING - 开仓数量必须是100的整数倍，调整为 2002000: Order(security=601318.XSHG mode=O
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摘要：一、策略代码 二、股灾测试 1、编译运行 2、日志输出 1 2015-06-04 09:30:00 - WARNING - Security(code=601898.XSHG) 在 positions 中不存在, 为了保持兼容, 我们返回空的 Position 对象, amount/price/av
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摘要：一、set_benchmark - 设置基准 1、实现代码 2、输出（红色的折现就是基准收益） 3、api相关说明文档 二、get_industry_stocks - 获取行业成份股 1、实现代码 2、输出结果如下 2018-10-12 00:00:00 - INFO - [u'000001.XSH
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摘要：摘要 策略编写的基本框架及其实现 回测的含义及其实现 初步学习解决代码错误 周期循环的开始时间 自测与自学 通过前文对量化交易有了一个基本认识之后，我们开始学习做量化交易。毕竟就像学游泳，有些东西讲是讲不懂，做过就会懂。 由于本教程是基于聚宽量化交易平台（www.joinquant.com），所以为
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摘要：一、摘要 为什么需要量化交易？ 量化交易是做什么？ 量化交易的价值何在？ 做量化交易需要什么？ 聚宽是什么？ 零基础如何快速入门量化交易？ 自测与自学 二、量化交易比传统交易强多少？ 它能让你的交易效率提高百倍，量化交易之于传统交易方法，如同大型收割机之于锄头镰刀，机枪大炮之于刀剑棍棒。 它能让你的
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摘要：一、绘制k线图 1、使用金融包出错解决 1、错误代码 2、解决办法 https://github.com/matplotlib/mpl_finance finance这个模块竟然被删除了！！！并且就是从2.2.2版本开始。 知道了原因，解决方法就简单了，在github中下载源代码，安装： pytho
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摘要：目录 1、使用tushare包获取某股票的历史行情数据 2、输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 3、输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期 4、假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1受股票，每年最后一个交易日卖出所有的股票，到今天为止，我的收益如何？ Tushare金
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摘要：目录 1、使用tushare包获取某股票的历史行情数据 2、使用pandas包计算该股票历史数据的5日局限和60日均线 3、matplotlib包可视化历史数据的收盘价和历史均线 4、分析输出所有金叉日志和死叉日期 5、如果我从2010年1月1日开始，初始资金为100000元，金叉尽量买入，死叉全部
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摘要：一、Matplotib-绘图和可视化简介 Matplotib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包 1、安装方法 2、引用方法 3、绘图函数 4、显示函数 二、plot函数 1、导入函数库 2、图形单独弹窗 方法一 ：自动显示（%matplotlib auto） 方法二、使用显示函数 3、
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摘要：一、分组与聚合 在数据分析中，我们有时需要将数据拆分，在每一个特定的组里进行运算 1、实验数据准备 数据如下： 2、示例 3、分组与聚合的步骤 分组：拆分数据为若干组 聚合：组内应用某个函数 二、分组 1、按一列分组 2、按多列分组 3、自定义分组 4、获取分组信息 三、聚合 分组之后需要聚合函数来
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摘要：一、时间对象处理 1、start 开始时间 2、end 结束时间 ......... 3、periods 时间长度 4、freq 时间频率 二、时间序列 时间序列就是以时间对象为索引的Series或DataFrame datetime对象作为索引时是存储在DatetimeIndex对象中的 1、传入
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摘要：一、DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列 DataFrame可以被看作是有Series组成的字典并且工用一个索引 1、创建方式 2、csv文件读取与写入 二、DataFrame读取与写入 1、写入到文件 2、sep 3、na_rep 指定缺失值转换的字符串，
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摘要：一、实验文档准备 1、安装 tushare 2、启动ipython 3、ts.get_k_data使用帮助 4、获取股票信息 5、把获取的数据下载到本地 一、DataFrame索引和切片 DataFrame有行索引和列索引 DataFrame同样可以通过标签和位置两种方法进行索引和切片 1、Data
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摘要：一、pandas简介安装 pandas是一个强大的python数据分析的工具包 pandsa是基于NumPy构建的 1、pandas的主要功能 1、具备对其功能的数据结构DataFrame、Series 2、集成时间序列功能 3、提供丰富的数学运算和操作 4、灵活处理缺失数据 2、安装方法 3、引用
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