随笔分类 - 量化投资
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: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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摘要:Python量化投资——包含NA值的时间序列移动平均值计算效率比较 目的基于pandas迭代器的方法基于list的方法基于apply的方法基于numpy结合pandas的方法基于纯Numpy的方法速度比较总结 目的 之所以要提出这个题目,是因为处理包含NA值的时间序列移动平均值计算在量化投资领域中是
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