06. 量化交易，简单的炒股策略实现

最新推荐文章于 2025-12-12 18:01:47 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(window, min_periods=None, center
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量化交易策略代码java_3.量化交易策略基本框架
weixin_40009026的博客
02-24 3086
摘要策略编写的基本框架及其实现回测的含义及其实现初步学习解决代码错误周期循环的开始时间自测与自学通过前文对量化交易有了一个基本认识之后，我们开始学习做量化交易。毕竟就像学游泳，有些东西讲是讲不懂，做过就会懂。从一个非常简单的交易策略开始先看一个非常简单的交易策略：每天买100股的平安银行。为了让这个策略能让计算机执行，首先，要使策略符合“初始化+周期循环”框架，像这样：初始化：选定要交易的股票为平...
米匡框架实现量化交易炒股
weixin_42218868的博客
09-29 1082
# 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...
量化交易简要入门（一）
一个20年码农的博客空间
05-28 2248
帮助小白初试量化交易
量化交易入门，看这篇就够了
瞎猫实验室
04-12 1万+
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
DataFrame 窗口函数rolling()
热门推荐
chinacmt的博客
03-09 2万+
在数据开发最经常会用到将最近几个值相加、求平均等操作，使用rolling操作简单、计算效率高 官方文档链接 DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) 参数说明： window:时间窗的大小,数值int,即向前几个数据(可以理解将最近...
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
02-18 463
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。
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
10-31 834
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 5021
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。
量化交易中的统计套利策略是如何实现的？
股票量化的博客
03-17 1360
其中，统计套利（Statistical Arbitrage，简称Stat Arb）是一种流行的量化策略，它基于历史数据和统计学原理来寻找并利用市场中的定价错误。本文将详细介绍统计套利策略的基本原理、实现步骤以及一个简单的示例代码。统计套利策略是一种基于统计学原理的量化交易方法，它通过识别和利用资产价格之间的长期稳定关系来实现盈利。随着技术的发展和市场条件的变化，统计套利策略也在不断进化，以适应新的市场环境。请注意，这个示例非常简化，实际的统计套利策略会更复杂，涉及更多的数据处理、模型建立和风险管理步骤。
对抗噪声！基于强化学习的量化交易策略实战
量化风云
06-26 1172
与监督学习不同，强化学习不会在每一步都只接受标准答案，它会尝试、忍受短期的损失，博取长期的收益。这就使得它有了对抗金融数据噪声的能力。奖励是强化学习的灵魂。我们可以直接把投资组合的收益率作为奖励。在监督学习中，损失函数是其核心，但我们却无法把收益率作为损失函数。
15天搭建ETF量化交易系统Day9—玩大A必学网格策略
hangzhouyx的博客
06-22 2480
搭建过程每个交易者都应该形成一套自己的交易系统。很多交易者也清楚知道，搭建自己交易系统的重要性。现实中，从０到１往往是最难跨越的一步。 授人鱼不如授人以渔，为了帮助大家跨出搭建量化系统的第一步，我们决定推出这个主题系列。 这个系列中，我们用Python从０开始一步步搭建出一套ETF量化交易系统（选择ETF标的是因为对于普通交易者来说，ETF相对于选强势股难度要小，而且没有退市风险）。大家可以跟随着...
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
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深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
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若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
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本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
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本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
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摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
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大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
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网络设备每天在后台发出巨量的可观测性数据，它们大多数被丢弃、被忽略、被埋没在日志平台里。Syslog、Flow、Telemetry 是三类最常用的基础信号，但它们一直没有在企业里发挥出该有的价值——所谓“看起来都有，出了问题却找不到原因”。过去几年里，我几乎把所有大型网络的事故复盘都做过一遍，最后得出的共同结论是：事故不是因为没有可观测性，而是因为信号太分散、太原始，而人类根本处理不过来。这篇文章的目标很直接：把 Syslog、Flow、Telemetry 三种信号，做成可输入 AI 的高质量特征，进而构建
量化炒股策略
05-02
### 量化交易与炒股策略的核心要素 量化交易是一种依赖于数学模型和技术指标来自动化执行买卖决策的方法。它通过计算机算法分析金融市场数据，从而发现潜在的盈利机会[^4]。以下是几个关键方面： #### 数据挖掘与信息处理 在现代量化交易中，自然语言处理技术（如ChatGPT）可以帮助从大量非结构化数据中提取有用的信息。这些信息可以来自新闻报道、社交媒体帖子或其他公开渠道，用于增强对市场情绪的理解和预测能力[^1]。 #### 策略开发与优化 构建有效的量化交易策略通常涉及以下几个阶段： - **历史数据分析**：利用过往的价格变动记录评估不同条件下的表现。 - **回测验证**：在一个虚拟环境下运行所设计好的逻辑流程，观察其在过去时间段内的效果如何。 - **参数调整**：依据实验结果微调各项设置直至达到最佳平衡点。 例如，在Python环境中实现简单的移动平均线交叉信号生成器可以通过如下代码完成： ```python import pandas as pd def generate_signals(data): short_window = 40 long_window = 100 signals = pd.DataFrame(index=data.index) signals['signal'] = 0.0 # 计算短周期均线 signals['short_mavg'] = data['Close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean() # 计算长周期均线 signals['long_mavg'] = data['Close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean() # 创建买入卖出信号 signals['signal'][short_window:] = \ np.where(signals['short_mavg'][short_window:] > signals['long_mavg'][short_window:], 1.0, 0.0) # 差分得到最终操作指示 signals['positions'] = signals['signal'].diff() return signals ``` 此函数接收收盘价序列作为输入，并返回包含两个新列的数据框——一个是代表当前状态(持有多头还是空头卡位)，另一个则是具体动作标记(+/-表示开仓/平仓)[^2]. #### 风险管理 成功的量化投资者总是高度重视风险控制措施的设计实施情况。这包括但不限于设定止损限额、分散资产配置比例以及定期审查整个系统的健康状况等方面的工作内容[^3]。 另外值得注意的是配对交易这种特殊形式的统计套利方法也很受欢迎。这种方法假设两支高度关联但暂时偏离正常关系的证券将会重新收敛回到原来的路径上去；因此当检测到异常分离现象发生时就可以考虑建立相应方向上的仓位等待修复过程结束获利退出[^5]。 ---
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