随笔分类 - python
摘要:技术指标大比拼——AROON指标的有效性回测 Python量化交易——`AROON`技术指标的有效性研究背景介绍技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中的AROON内置策略433支股票五年回测结果-82.09% ——该指标平均产生82.09%的超额负收益-107.5%——该指标平均适应度-107.
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摘要:APO指标的有效性回测 Python量化交易——`APO`技术指标的有效性研究背景介绍技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中的APO内置策略433支股票五年回测结果-23.53% ——该指标能平均导致23.53%的超额亏损-37.0%——该指标平均适应度为负,适应度很差,如果不针对个股进行参数适
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摘要:技术指标大比拼——ADX指标的有效性回测 Python量化交易——`ADX`技术指标的有效性研究背景介绍技术指标介绍指标用法建议`qteasy`中的ADX内置策略433支股票五年回测结果12.45% ——该指标能平均产生12.45%的超额收益45.5%——该指标平均适应45.5%的股票 Python
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摘要:TA-Lib中33种技术指标回测研究 `Python`量化交易——`TA-Lib`中33种股票择时技术指标的有效性研究为什么要做这个评测技术指标清单评测方法评测工具测试方法及评价指标 期待你的意见 Python量化交易——TA-Lib中33种股票择时技术指标的有效性研究 为什么要做这个评测 技术指标
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摘要:使用matplotlib和mplfinance生成专业的数据可视化仪表盘(下篇) 投资结果的可视化(下篇)图表的布局规划及格式设定图表布局格式设定 表头和回测结果摘要信息表1:绘制收益率曲线图1,绘制投资收益率以及基准收益率2,添加买卖区间3,使用箭头标记最大回撤区间 表2:绘制对数比例的收益率曲线
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摘要:投资组合的评价和可视化(上)——评价指标的计算 投资结果评价本文示例数据下载 投资过程回顾基于收益的投资组合评价收益率、年化收益、每日收益率月度历史收益率 基于风险度量的投资组合评价Volatility波动率Max Drawdown 最大回撤MDD 综合考虑风险和收益的投资组合评价sharp夏普率C
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摘要:大小盘轮动选股策略 Python量化交易——使用`qteasy`测试一个大小盘轮动交易策略问题介绍策略思想策略的实现创建交易策略配置回测参数 策略的回测结果策略的进一步改进可视化报告的使用交易明细报告改进后的策略设置改进后的结果 策略思路的延伸 Python量化交易——使用qteasy测试一个大小盘
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摘要:Python学习笔记 改进shunting-yard调度场算法,解析含有函数式的数学表达式改进的Shunting-yard算法后缀表达式的计算 改进shunting-yard调度场算法,解析含有函数式的数学表达式 在最近的量化系统开发过程中,我遇到了一个问题,需要解析用户输入的数学/逻辑表达式,并计
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摘要:MySQL Server的安装和配置 `MySQL`的下载安装进入`MySQL`环境创建新的账户通过`localhost`方式访问数据库:通过IP地址访问数据库: 随着使用Python进行金融数据处理的经历越来越丰富、时间越来越长,我也越来越感觉到数据存储对金融数据分析和量化投资的重要性,使用的工具
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摘要:Python 量化交易 —— 使用qteasy创建并回测一个简单的双均线择时交易策略 大家知道沪深300是一个非常重要的指数、但是它的赚钱效应并不明显,如果有人从2008年初的大顶开始投资沪深300,要到今年才能解套。这也说明即便是投资指数,如果不进行择时交易的话,有可能会输的很难看。今天我们要测试
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摘要:用mplfinance实现全功能动态交互式K线图 手把手用`python`+mplfinance实现高级K线图` mplfinance`的基本K线图目标实现自定义风格和颜色图表尺寸调整、相关信息的显示添加完整移动平均线添加指标MACD实现鼠标拖动平移交互功能实现鼠标滚轮缩放实现双击切换指标使用键盘方
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摘要:Python学习笔记——Numpy数组的移动滑窗,使用as_strided实现 `Numpy`中移动滑窗的实现为何需要移动滑窗`Numpy`中的移动滑窗移动滑窗的`as_strided`实现方法 关于`as_strided`函数的详细解析使用`as_strided`函数的危险之处 Numpy中移动滑
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摘要:Python学习笔记——列表的“扁平化”,如何消除列表中的子列表 问题不同的解决方案` for-loop` 方案:列表推导式1:列表推导式2: 运行速度对比 问题 有时候我们会碰到这样的问题:需要将一个含有“子列表”的列表“扁平化,也就是说,消除子列表,将原来的列表变成一个不含子列表的列表,说起来拗
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摘要:Python量化交易——利用tushare和mplfinance生成K线图 tushare介绍mplfinance介绍获取K线数据处理数据数据的可视化更多的效果 tushare介绍 tushare是一个立足于国内的金融数据包。通过它可以相当容易地获取包括股票、基金、期货在内的大量金融数据,使用非常简
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摘要:Python学习笔记——用装饰器decorator和Memoization记忆化提高效率 装饰器Memoization记忆化运用`functools`中的`lru_cache()`函数实现记忆化局限性一、函数必须严格定义二、函数的参数必须是“不变的” ***(immutable)*** 别的应用场景
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摘要:Python学习笔记——Numpy-nditer循环的使用及效率研究 什么是```nditer```为什么要用```nditer```?```nditer```的基本用法用external loop实现逐行或逐列循环```nditer```的高效替代方案 什么是nditer nditer是NumPy
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摘要:假定我们有Date 和 Value 两个长度相同的List,现在我们需要生成一个Dict,其中的键和值分别使用Date和Value这两个List中的元素。下面是两种生成字典的方法: In [444]: keys = ['a','b','c','d','e'] In [445]: values = [
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摘要:Python学习笔记——在Numpy的ndarray数组中选择所有非Nan值 在ndarray中选择所有的nan值在ndarray中选择所有的非nan值 在ndarray中选择所有的nan值 选择所有的nan值可以使用isnan()函数: In [217]: val Out[217]: array(
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摘要:Python量化投资——时间序列数据指数平滑移动平均值的高效计算 定义EMA循环生成方法Pandas提供的方法基于Numpy的向量化方法性能对比Numpy方法的局限性及解决方案 定义 在对股票的历史价格数据进行分析的过程中,不同的移动平均值是非常常用的技术手段。在多种移动平均值中,指数平滑移动平均(
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摘要:Python学习笔记——如何高效地应用一个函数到整个矩阵 问题问题定义使用Numpy的方法Numpy方法的局限性应用函数的同时还能动态改变参数两种方法的速度比较结论 问题 如果用python做量化投资,少不了对大量股票的大量历史数据进行回测或进行交易策略的计算,如果数据量大,往往计算的效率会成为一个
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