06. 量化交易，简单的炒股策略实现

最新推荐文章于 2025-06-04 00:15:00 发布
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分类专栏： 茶桁的AI秘籍#BI 茶桁的 AI 会员专栏 文章标签： 人工智能 BI 量化交易
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茶桁的 AI 秘籍 核心 BI 06

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Hi，你好。我是茶桁。

上一节课中，咱们详细的分解了 Fintech 的应用场景，也是将相关的一些业务给大家好好的梳理了一遍。

那么本节课中，咱们来一起做一个实战，关于 Python 的量化交易的一个板块。

先来了解一下咱们用到的工具，首先必须是 Python，Python 的数据会放到一个数据表里面，结构咱们用的是 dataFrame。以前介绍过，dataFrame 就是 Pandas 这个包内的数据格式。

在之前的 Python 基础课程有详细的给大家梳理过 Pandas，有相关基础不太好的小伙伴可以回过头去再好好看看我那一篇内容 [[27. Pandas]]。

Rolling 函数

这里咱们要用到 dataFrame 内的一个相关函数，rolling, 这是一个窗口的滚动，设置了时间窗口的大小，可以帮你去滚动几个窗口的数据。

DataFrame.rolling
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量化交易简要入门（一）
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02-24 3018
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量化交易入门，看这篇就够了
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一位量化交易程序员手把手教你入门 市面上教量化交易的资料五花八门，我们希望能用最少的篇幅，最少的文字，在最短时间内让大家可以尝试量化交易。 量化交易不是什么新鲜名词了，自从计算机出现在金融交易领域之后，就有越来越多的交易员从传统的人工交易转到计算机自动交易。 那些从事量化交易的交易员，本身也是很优秀的制图师，他们需要分析大量的市场数据，得到不同的指标之后作为判断依据。从这个方式出发诞生了很多理论，像波浪理论，动量理论。 量化交易其实就是通过计算机代替人力分析大量的市场数据。对于千亿甚至万亿的金融市场来说，这
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Python自动化炒股：如何利用量化交易策略实现稳定收益的深度解析
云策量化的博客
02-18 328
在当今的金融市场中，量化交易已经成为一种主流的投资策略。通过编写Python代码，我们可以自动化地执行交易策略，以实现稳定收益。本文将深入解析如何利用Python进行量化交易，并提供实用的代码示例。
米匡框架实现量化交易炒股
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# 可以自己import我们平台支持的第三方python模块，比如pandas、numpy等。 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归算法正规方程求解 # 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何...
在程序化交易里，简单量化交易策略如何设计与实现？
股票程序化接口
10-31 662
量化交易策略对程序化交易意义重大，涉及策略设计要素、实现步骤等内容，了解这些有助于构建有效的量化交易策略。
python实现量化交易策略
.
08-20 4895
相信大家都听说过股票，很羡慕那些炒股大佬，觉得量化投资非常高深，本文教大家用python实现简单的量化交易策略。在这强调一下，本文仅供交流学习参考，不构成任何投资建议。炒股有风险，投资需谨慎。本文用相关性构建一个简单的交易策略，但还有许多工作没有完成，有兴趣的读者可以进行改善。比如调参，本文用1年数据来测试1个季度，读者们可以用2年数据测试1个季度，用1年数据测试1个月等等。或者用今天和前天数据计算相关性，或者用所有上市公司代替沪深300，或者取相关性最大的5组股票等等。
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绝对干货3000字，手把手带你用Python实现一个量化炒股策略，小白也能看得懂！...
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我一直都知道我会变得富有。我认为自己从来没对此产生过一丝怀疑。——巴菲特“菜鸟学Python”，第“520”篇原创玩Python这么久了，菜鸟哥写过Python基础教程，写过技巧经...
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本文介绍了Neo4j图数据库的安装与基本操作。主要内容包括：1) 使用py2neo连接Neo4j数据库；2) 通过Python实现节点创建、删除、属性修改等操作；3) 建立节点间关系的方法；4) 使用NodeMatcher和RelationshipMatcher进行节点和关系查询；5) 通过实例演示如何创建人物节点及其关系网络。文章还对比了Neo4j社区版和企业版的差异。全文提供了完整的代码示例，涵盖从连接到CRUD操作的完整流程。
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frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
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基础单元：句子/评论/文档（如图中4条手机评论）。扩展单元：实体（如“相机”、“电池”）。关系类型构建规则示例实体共现两节点提及相同实体评论A和B都讨论“电池”语义相似概念向量余弦相似度 > 阈值两条夸“拍照效果”的评论句法依赖基于依存解析的语法关系评论中“电池”修饰“续航”工具NetworkX或PyG（Python库）。
【2025年5月】AI生产力再探再报：各家智能体持续内卷，前沿应用不断细分
Seon_Pan的记录库
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### Java 炒股量化交易代码示例 以下是基于 SAR 指标的简单量化交易策略的 Java 实现。此代码旨在展示如何通过技术指标（SAR）来构建基础的量化交易逻辑[^4]。 #### 技术背景 SAR（Stop and Reverse，抛物线转向）是一种常用的技术分析工具，用于判断市场的趋势方向以及潜在的趋势反转点。当价格高于 SAR 值时，表示当前处于上升趋势；反之，则可能进入下降趋势。 --- ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class QuantitativeTradingExample { public static void main(String[] args) { List<Double> prices = new ArrayList<>(); // 示例价格数据 (需替换为真实行情数据) prices.add(100.0); prices.add(102.0); prices.add(103.5); prices.add(101.8); prices.add(99.7); double initialSar = calculateInitialSAR(prices); // 初始 SAR 计算 System.out.println("初始 SAR: " + initialSar); boolean isUptrend = true; // 默认假设向上趋势 double accelerationFactor = 0.02; // 加速因子初始化 double maxPrice = prices.get(0); // 当前周期最高价 double minPrice = prices.get(0); // 当前周期最低价 for (int i = 1; i < prices.size(); i++) { double currentPrice = prices.get(i); double previousSar = getPreviousSAR(isUptrend, prices.subList(0, i), initialSar); if (isUptrend && currentPrice < previousSar) { // 趋势反转条件 isUptrend = false; System.out.printf("第 %d 天 发生向下趋势反转%n", i + 1); } else if (!isUptrend && currentPrice > previousSAR) { // 向上趋势反转 isUptrend = true; System.out.printf("第 %d 天 发生向上趋势反转%n", i + 1); } updateMaxMinPrices(currentPrice, isUptrend, &maxPrice, &minPrice); adjustAccelerationFactor(&accelerationFactor, isUptrend, currentPrice, maxPrice, minPrice); } } private static double calculateInitialSAR(List<Double> prices) { return Math.min(prices.get(0), prices.get(1)); // 初始化 SAR 为前两个价格中的较小值 } private static double getPreviousSAR(boolean isUptrend, List<Double> historicalPrices, double initialSar) { if (historicalPrices.isEmpty()) return initialSar; double prevExtremePoint = isUptrend ? getMax(historicalPrices) : getMin(historicalPrices); double prevSar = historicalPrices.get(historicalPrices.size() - 1); return prevSar + 0.02 * (prevExtremePoint - prevSar); // SAR 更新公式 } private static void updateMaxMinPrices(double price, boolean isUptrend, Double maxPriceRef, Double minPriceRef) { if (isUptrend) { if (price > maxPriceRef) maxPriceRef = price; } else { if (price < minPriceRef) minPriceRef = price; } } private static void adjustAccelerationFactor(Double factorRef, boolean isUptrend, double price, double extremePoint, double sarValue) { if ((isUptrend && price > extremePoint) || (!isUptrend && price < extremePoint)) { factorRef += 0.02; // 动态调整加速因子 } } private static double getMax(List<Double> list) { return list.stream().mapToDouble(v -> v).max().orElseThrow(); } private static double getMin(List<Double> list) { return list.stream().mapToDouble(v -> v).min().orElseThrow(); } } ``` --- #### 关键说明 上述代码实现了以下功能： 1. **SAR 的计算**：根据历史价格动态更新 SAR 值。 2. **趋势检测**：利用 SAR 和当前价格的关系判断市场是否发生趋势反转。 3. **参数管理**：引入 `加速度因子` 来增强算法适应性，并实时跟踪极值点以优化 SAR 输出。 注意：以上仅为简化版实现，实际生产环境中还需考虑更多因素，例如滑点控制、资金分配比例及风险管理机制等[^5]。 ---
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