股票python量化交易024-动量策略(中)

本文接续上篇,介绍如何使用Python进行股票量化交易的动量策略计算。主要内容包括计算月收益率作为动量因子,通过DataFrame操作如iterrows(), loc, nlargest等确定买卖信号,并探讨了astype()和isin()函数的应用。" 134176094,778331,配置Strongswan IPSec在Fedora 37上的教程,"['网络安全', 'Linux系统管理', 'IPSec配置']

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  • 前言

接上一篇股票python量化交易023-动量策略(上),目前已经获取了 交易策略的数据。也就完成了下图中的第1点。

接下来我们需要继续完成2,3,4步骤

  • 计算以月为周期的收益率,也叫动量因子。根据每个月的收益率决定买卖信号
def momenturm(concat_data, shift_N=1, top_n=2):
    '''
    根据股票池数据计算动量因子,也就是以月周期内的收益率
    :param data:
    :param shift_N:
    :return:
    '''
    # 目前传过来的concat_data是日股价数据,我们策略是以月为周期的策略,需要转换周期
    concat_data.index = pd.to_datetime(concat_data.index)  # 要用转换周期,index日期需要转换,要不报错
    concat_data_month = concat_d
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