数据之美----雪球网股票组合分析

简介


因为工作需要,爬了几个大型的网站,练就一身爬取数据和分析数据的功夫。所以,在无聊的时候写了个爬取系统。主要功能是爬取雪球组合的数据,并进行分析,得出一些有价值有潜力的股票代码。实盘到没有测试,随便估计了一下,至少跟盘不会出现亏损。

先普及一下组合的概念:由雪球、微博等平台的投资主理人管理的股票持仓池。


技术架构


特点:简单可依赖

  • 多服务器多核心异步架构实时爬取
  • 机器学习、数理统计经典方法分析
  • 6000+组合数据分析的结果秒出

以上有点吹。但是爬取的效果还是准确的。


分析方法


主要是基于统计方法。机器学习也会在后面跟上,获得更多有价值的信息。

我们分析了6000+组合的数据,对每个组合的具体持仓进行了分析。得出所有组合持仓的并集,这就是持仓最多的热门股票。当然已经排除停牌股。

同时,计算组合持仓的相同的股票的仓位大小,用总仓位除以持有该股的总组合数,得出平均权重。按大小,排除最佳重仓股。有的人会想,不少主理人喜欢重仓一只股票。所以,我们会特意标出仓位较重的组合名称及他们的个数,以供参考。不得不建议,想跟风最佳重仓股,请折半投资。比如平均仓位大小是90%,那么根据自己的仓位,投资20-45%左右是最佳的方案。

6000+ 组合并不是每一个组合都作为数据的权重出现。对于关停的、僵尸的、长线的组合,对其做分析貌似没有太多的价值。所以,我们分析以下2类组合:

  • 总收益高于280%,月收益高于9%,每日收益震荡在-5% - 20%的组合,一月调仓3次以上
  • 总收益为高于45%,月收益高于15%,每日收益震荡在-3% - 20%的组合,一月调仓5次以上


对外接口


之前在做Restful的一些应用,对于相关的技术还算了解。为了能让别人访问数据,我们做了接口,将分析、处理、加工完的数据开放。

只需要用户名即可,不需要密码,因为也没有打算建立用户账户体系。


展示网站


毕竟不是大多数人都会IT技术,所以没有办法。我只好又做了一个网站,专门用于展示分析数据。

不知道这个东西有没有人会看,但是希望能帮到大家。


团队简介


谷震平

目前在某一线互联网公司,任职数据仓库工程师,专注是数据采集、ETL。也是本文作者。笔者对这个项目的感情很特别。当初,大学辅修金融,以为自己毕业后能进投行工作,但是没人要。后来做了现在的工作。可能就是心里还有一丝丝抱怨与不甘,才做了现在的事情。希望,能帮助更多的人们,鼓励更多人追求梦想。

忆梦涟

一位美少女工程师,北邮研究生,专注NLP、机器学习。数据分析、科学计算的能力了得。


结语


写到这里,还有很多想说的没有说完。如果对我们的工作感兴趣,欢迎留言继续交流。

关注微信公众号,回复你所持有的股票中文名称,就会得到从6000多人的持仓数据中分析出来的该股情况!

现在只回复4项数据:

  • 日期
  • 平均持仓,该股在当天6000多人的平均持有情况,值在0 - 100%之间
  • 总体持仓,该股在当天6000多人的全体持有情况,值大于0%
  • 所在组合数,该股在当天6000多人的总计买入人数,值大于1

持仓的数据,请自己脑补%(百分号),忘记单位可就不好了。

快快添加关注公众号—-谷震平的专栏吧,也可扫二维码下方二维码:
谷震平的专栏  炒股

^-^

<think>好的,用户想从零基础免费学习股票量化交易技术,我得仔细想想该怎么回答。首先,用户可能是一个完全没有编程和金融背景的新手,所以需要从最基础的开始讲起。我需要分步骤来,让用户能够循序渐进地学习。 首先,用户需要了解量化交易的基本概念。这部分可能包括定义、优势、常见的策略类型等。这时候可能需要推荐一些免费的资源,比如知乎、B站上的入门视频,或者电子书,比如《Python与量化投资》。这些资源能帮助用户建立基础的理论知识。 接下来是编程基础,因为量化交易离不开编程,尤其是Python。用户可能需要学习Python的基本语法、数据处理库如Pandas和NumPy,以及可视化工具Matplotlib。这里可以推荐一些免费的学习平台,比如菜鸟教程、廖雪峰的Python教程,或者Coursera上的免费课程。同时,实战练习也很重要,比如用Pandas分析股票数据,这样用户能边学边练。 然后是金融知识部分。用户需要了解股票市场的基本概念,比如K线、成交量、技术指标(如MACD、RSI),以及风险管理方法,比如止盈止损、仓位管理。推荐一些书籍,比如《聪明的投资者》和《海龟交易法则》,这些书虽然是经典,但可能需要购买,但用户可能更倾向于免费资源,所以可能需要找一些免费的PDF或者博客文章。 数据获取也是关键的一步。用户需要知道从哪里获取免费的数据源,比如Tushare、AKShare、Yahoo Finance等。同时,可能需要教他们如何使用API获取数据,并进行数据清洗和预处理,比如处理缺失值、标准化数据。这里可以推荐一些相关的教程或者文档,帮助用户实际操作。 策略开发是核心部分。用户需要学习如何将交易思路转化为代码,比如均线策略、动量策略等。这时候需要介绍回测框架,如Backtrader和Zipline,这些工具可以帮助用户测试他们的策略。同时,风险管理模块的实现也很重要,用户需要学会如何在策略中加入风险控制的方法。 实盘模拟和优化是下一步。用户可能需要使用模拟交易平台,比如JoinQuant、RiceQuant,这些平台提供免费的环境进行模拟交易。策略优化部分需要介绍参数优化和过拟合的问题,避免用户陷入过度优化的陷阱。 学习社区和资源的推荐也很重要。用户可能希望加入一些社群或者论坛,比如QuantConnect、聚宽社区,与其他学习者交流。同时,GitHub上的开源项目也是很好的学习资源,用户可以参考别人的代码来提升自己。 最后,持续学习和实践是关键。量化交易是一个不断发展的领域,用户需要持续关注最新的论文、行业动态,并不断优化自己的策略。同时,要提醒用户保持理性,不要盲目追求高收益,重视风险控制。 现在需要检查是否有遗漏的步骤,或者是否有部分内容对于零基础用户来说太难。例如,编程部分可能需要更多的细节指导,或者推荐更基础的教程。另外,免费资源是否真的可用,比如Tushare是否需要注册,或者某些课程是否仍然免费。需要确保推荐的资源都是当前可访问且免费的。 可能还需要提醒用户,量化交易并非快速致富的途径,需要耐心和持续的学习。同时,实盘交易前一定要充分测试,避免资金损失。这些注意事项也应该包含在回答中,帮助用户建立正确的期望和风险意识。 总结一下,整个思考过程需要从基础知识到实践步骤,分阶段引导用户,同时确保推荐的资源免费且适合新手。还要注意提醒用户风险管理和持续学习的重要性,避免他们走弯路或者产生不切实际的期望。</think>从零基础学习股票量化交易技术需要系统性地掌握金融知识、编程技能和策略开发能力。以下是免费学习的路径和资源推荐: --- ### **一、基础知识储备** 1. **量化交易基础** - **概念理解**:量化交易是通过数学模型和算法自动执行交易策略,核心是数据、策略和回测。 - **常见策略类型**:趋势跟踪(如均线突破)、统计套利(如配对交易)、机器学习模型等。 - **免费资源**: - 知乎/B站搜索“量化交易入门”系列视频(如“量化投资入门:从零搭建一个策略”)。 - 电子书《Python与量化投资:从基础到实战》(部分章节可在GitHub免费获取)。 2. **编程基础(Python为主)** - **必学内容**: - Python基础语法(变量、循环、函数)。 - 数据处理库:Pandas(数据清洗)、NumPy(数值计算)。 - 可视化工具:Matplotlib/Seaborn(绘制K线、收益曲线)。 - **免费教程**: - 菜鸟教程(Python基础)、廖雪峰Python教程。 - Coursera免费课程《Python for Everybody》(密歇根大学)。 - **实战练习**: - 用Pandas加载股票数据,计算移动平均线。 - 用Matplotlib绘制股票价格与成交量图表。 --- ### **二、金融知识学习** 1. **股票市场基础** - 理解K线、成交量、技术指标(MACD、RSI、布林带等)。 - 学习基本面分析(PE、PB、ROE)与财报解读。 - **免费资源**: - 书籍《聪明的投资者》(本杰明·格雷厄姆,可找PDF版)。 - Investopedia(英文网站,免费金融术语词典)。 2. **风险管理** - 学习仓位管理、止盈止损、夏普比率等概念。 - **实战工具**: - 用Python模拟计算投资组合的最大回撤和年化波动率。 --- ### **三、数据获取与处理** 1. **免费数据源** - **国内数据**: - Tushare(注册后获取基础数据,API文档详细)。 - AKShare(开源库,涵盖股票、基金、宏观经济数据)。 - **国际数据**: - Yahoo Finance(通过`yfinance`库获取数据)。 - Alpha Vantage(免费API,支持多种金融数据)。 2. **数据处理技巧** - 数据清洗:处理缺失值、异常值(如用Pandas的`fillna()`)。 - 特征工程:构建技术指标(如用`ta-lib`库计算RSI)。 --- ### **四、策略开发与回测** 1. **策略设计** - **简单策略示例**: - **双均线策略**:当短期均线上穿长期均线时买入,反之卖出。 - **动量策略**:选择过去N天涨幅最高的股票买入。 - **代码实现**: ```python # 示例:用Backtrader实现双均线策略 import backtrader as bt class DoubleMAStrategy(bt.Strategy): params = (('short_period', 10), ('long_period', 30)) def __init__(self): self.sma_short = bt.indicators.SMA(period=self.p.short_period) self.sma_long = bt.indicators.SMA(period=self.p.long_period) def next(self): if self.sma_short > self.sma_long and not self.position: self.buy() elif self.sma_short < self.sma_long and self.position: self.sell() ``` 2. **回测工具** - **Backtrader**:适合本地运行,灵活性强(文档:[backtrader.com](https://www.backtrader.com/))。 - **聚宽(JoinQuant)**:在线平台,提供免费历史数据和回测环境。 --- ### **五、模拟交易与优化** 1. **模拟盘测试** - 使用免费平台(如JoinQuant、RiceQuant)接入模拟交易接口。 - 记录交易日志,分析滑点、手续费对收益的影响。 2. **策略优化** - 避免过拟合:用Walk-Forward Analysis(滚动窗口测试)。 - 参数调优:使用网格搜索(Grid Search)或遗传算法优化参数。 --- ### **六、免费学习资源整合** 1. **社区与开源项目** - GitHub搜索“quant”或“algorithmic-trading”关键词,参考开源策略代码。 - 知乎专栏《量化交易学徒》、雪球网量化板块(关注实战经验分享)。 2. **进阶学习** - MOOC课程:EdX上的《Machine Learning for Trading》(佐治亚理工学院)。 - 论文:阅读经典论文如《A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation》。 --- ### **注意事项** 1. **风险控制**:实盘前需充分回测,初期建议用极小资金试错。 2. **持续迭代**:市场风格会变化,需定期更新策略逻辑。 3. **理性心态**:量化交易不是“圣杯”,合理预期年化收益(10%-30%已属优秀)。 通过以上步骤,结合理论与实践,即使零基础也能逐步掌握量化交易技术。关键是多动手写代码、多回测、多总结!
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