小李、不姓李-优快云博客

原创 python量化策略——混合择时策略（动量效应+pe_ttm、pb估值+美林时钟）——股债轮动

将下面三个策略结合判断，动量策略估值策略改进美林时钟三个策略都判断股票上涨（做多股票，则股：债=0.5:0.5三个中有两个策略判断做多股票信号，则股：债=0.4:0.6三个中有一个策略判断做多股票信号，则股：债=0.3:0.7否则，股：债=0.1:0.9""" 2020.09.25 15:27@zp数据端，既用到了153数据库，也用到了Tushare Pro数据库显然，加入的条件过多，必定导致过拟合问题，(由于未留出测试集，因此，可以肯定的是过拟合问题存在，但却无法量

2020-09-25 16:55:24 2898

原创 python量化策略——多均值-趋势-股债轮动-策略

考虑两种资产，股票和债券。根据星号轮动配置。构建多个动量，当同时满足时，买入信号（股票）读取数据，并计算t1、t2、t3、t4和t5天的均值，if DF[i]>nmean3[i] and DF[i]>nmean4[i] and DF[i]>n*mean5[i] 则买入股票，else:买入债券运行下程序，需要获取财经数据库的token码，这里获取token"""@dazip"""import numpy as npimport pandas as pdimpo.

2020-09-18 16:48:44 1413 3

原创 python量化策略——基本面择时策略（pe、pb）

就用pe的值低pe 高配股票，高pe高配债券。运行需要获取token，这里获取token码import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom datetime import datetime, datefrom statsmodels.regression import linear_modelimport statsmodels.api as smimport pymysqlimport t

2020-09-15 13:49:26 2215

原创 python量化策略——最简单的动量策略，简单趋势追踪策略

趋势性动量策略有效性验证及实现1相关性验证2策略概要3其他回测结果其他量化策略1相关性验证选取上证指数000001.SH，获取收盘价以50为单位，计算每个55天的收益序列。使用shift(1),获得滞后一个时间段（50天）的时间序列数据。使用df.corr()计算相关性代码如下运行此代码，需获取token码，这里获取token码# coding=utf-8import mathimport tushare as tsimport pandas as pdimport matplo

2020-09-08 23:57:27 9985 2

原创 python量化策略——移动平均波动率策略、稳定性策略

移动平均波动率反转策略波动率策略简介策略代码分解回测结果总结波动率策略简介一个更简单的移动平均策略移动平均策略——单/双均线策略————————————————————分——————————_————————读取tushare pro财经数据，这里用到沪深300，以下程序都需注册此数据库并获得token码才能运行，这里获取token码，若自己有数据，只需换掉数据部分即可。数据预处理,计算沪深300的净值波动率，策略细则：if 100天平均波动率大于最近20天的波动率并且最近20天的波动率小

2020-09-05 00:20:19 5020 4

原创保存816

driver = webdriver.Chrome() # 谷歌浏览器。# 定位元素并提取内容。

2024-08-16 16:50:59 501

原创 html制作表例子

效果<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title&

2021-08-10 12:25:08 207

原创 java例子计算奇数偶数的个数

题目内容：你的程序要读入一系列正整数数据，输入-1表示输入结束，-1本身不是输入的数据。程序输出读到的数据中的奇数和偶数的个数。输入格式: 一系列正整数，整数的范围是（0,100000）。如果输入-1则表示输入结束。输出格式：两个整数，第一个整数表示读入数据中的奇数的个数，第二个整数表示读入数据中的偶数的个数。两个整数之间以空格分隔。输入样例： 9 3 4 2 5 7 －1 输出样例： 4 2package hello;import java.util.Scanner;

2021-08-07 22:51:36 3345

原创 Java温度转化，华氏度摄氏度

题目内容：写一个将华氏温度转换成摄氏温度的程序，转换的公式是： °F = (9/5)*°C + 32 其中C or c表示摄氏温度，F or f表示华氏温度。package hello;import java.util.Scanner;public class mooc_work { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Scanner in =new Scanne

2021-08-07 17:15:43 1045 1

原创 java 函数例子

package hello;public class mooc函数 { public static int fsum(int a,int b) //void不返回值,int返回整数 { int i; int sum=0; for (i=a;i<=b;i++) { sum=sum+i; }// System.out.println(sum); return sum; } public static void main(String[] args) {

2021-08-06 21:20:41 210

转载 java例子输入三个数求最大值，分段函数.

1.输入三个数求最大package hello;import java.util.Scanner;public class mooc判断 {public static void main(String[] args) {Scanner in =new Scanner(System.in); int x=in.nextInt(); int y=in.nextInt(); int z=in.nextInt(); int max=0; if (x>=y) { i

2021-08-05 21:48:56 961

原创 python 爬取数据(CBA所有球队数据) -爬虫

获取CBA官网各个球队的相关信息。import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport csvname=[]defen=[]lanban=[]zugong=[]gaimao=[]qiangduan=[]shiwu=[]fangui=[]list1=[]data=[]def fun(url): def getHMLText(url): try: headers = {

2021-01-24 01:18:13 3089 5

原创 python量化策略——大类资产配置模型（最小方差模型）

最小方差模型寻求风险最小的大类资产组合。模型中规定需要每个资产至少配置10%。max⁡=XTΣX \max=X^{T}\Sigma Xmax=XTΣXs.t.ΣX=1,Xi≥0.1,i=1,2,3...s.t. \quad \Sigma X=1 ,X_{i} \ge 0.1,i=1,2,3...s.t.ΣX=1,Xi≥0.1,i=1,2,3...#其中XXX表示资产配置权重向量，Σ\SigmaΣ表示各个资产间的协方差矩阵，我们将选取三个大类资产进行配置，分别是：股票（沪深300），债券（上证国

2020-12-10 22:17:43 5278

原创读取表格

pd.DataFrame(get_data(r"C:\Users\Administrator\Desktop\新建文件夹\111.xlsx")["Sheet1"])[1:]

2020-10-21 09:08:33 133

原创 Python画图进阶_动态图——imageio制作GIF

# coding=utf-8import mathimport tushare as tsimport pandas as pdimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport talibimport pandas as pdimport datetime matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseplt.rcParams['font.sa

2020-09-30 11:43:37 885

原创权重堆积图

def weight_plot(sig1,sig2): plt.stackplot(sig1.index, sig1, sig2, baseline='zero', labels=['沪深300权重', '上证国债权重'], colors=['r', 'b']) plt.legend(loc='upper right') plt.ylim(0, 1.2) plt.grid(axis='y', color='gray', linestyle=':', linewidth=2)

2020-09-28 14:13:28 239

原创 python魔法命令绘制取票图等，两个y轴

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、魔法是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据结果前言魔法命令提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、魔法是什么？画图更专业、股票走势等二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：代码运行需安装tushar pro 并获取TOKEN码，这里获取token码# coding=utf-8import mathimport tushare as tsimport pandas as pd

2020-09-04 16:22:02 253

原创股票的波动率、股票收益率、股票最大回撤、股票夏普比率

输入（cum）净值即可#############################策略的年化统计######################################def Tongji(cum): cum=cum.sort_index() NH=(cum[-1]-1)*100*252/len(cum.index) BD=np.std(np.log(cum/cum.shift(-1)))*np.sqrt(252)*100 SR=(NH-4)/BD return

2020-08-31 11:17:11 1978

原创 python量化策略——Fama-French三因子模型（回归获取alpha）阿尔法α策略。

简单的alpha策略，选取某一时间点所有股票的相关信息ps、pb、pe等。用三因子回归获取alpha，分别用每只股票计算。选取排名靠前的n只股票计算组合净值计算结果和画图注:代码运行需安装tushar pro 并获取TOKEN码，这里获取token码# coding=utf-8import mathimport tushare as tsimport pandas as pdimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltim

2020-08-29 14:08:53 11176 1

原创 python量化策略——改进的美林时钟介绍（0）

1.传统美林时钟美林时钟是 2004 年由美林证券（Merrill Lynch）通过对超过 30 年的数据统计分析得出的资产配置模型，通过将资产轮动及行业策略与经济周期联系起来，指导经济周期不同阶段的资产配置。模型将经济周期分为四个阶段：复苏、过热、滞胀、衰退，并使用产出缺口（GDP）和 CPI 来识别经济。四个阶段对应的优质资产分别为股票、商品、货币、债券。经典的繁荣至萧条的经济周期在四个阶段间依序轮动，不过现实并不会简单按照经典的经济周期进行轮动，有时时钟会向后移动或者向前跳过一个阶段。图片来..

2020-08-28 22:21:05 3489 1

原创 python量化策略——改进的美林时钟代码（代码版）

改进美林时钟代码1.python量化——alpha股票-指数期货对冲策略2.多因子选股策略3.海龟交易策略4.移动平均策略——单/双均线策略5.改进的美林时钟策略（一）5.改进的美林时钟策略（二）6.改进的美林时钟策略（三）这里获取token码""" 2020.08.28 9:57zp宏观经济指标和大类资产收益的相关性"""# coding=utf-8import mathimport tushare as tsimport pandas as pdimport ma

2020-08-28 22:11:25 1435

原创 python——plt.figure（）画子图（双轴图）双Y轴实例

话对比图，如果两个数量级的纵坐标，我们要进行趋势比较，放在同一坐标轴，某一个往往被压缩的的很小。所以需要左右双Y轴画图。1.随便获取数列，对应的索引化成一样就可以了，下面是量化的数据处理，可以不用看，只要能化成这里的输出类型就可以了。# coding=utf-8import mathimport tushare as tsimport pandas as pdimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

2020-08-28 21:55:43 6697

转载 python小练习，// %的用法

水仙花数练习，一个三位数等其个位的三次方+十位的那个数的三次方+百位那个数的三次方，eg:371=333+777*+111// 表示去除低位位数，保留高位数。输入135//10输出13输入135//100输出12.% 除后取余数输入135%10输出5for n in range(100,1000): j=n//100%10 k=n//10%10 m=n%10 if n==+j**3+k**3+m**3:

2020-08-24 22:17:38 598

原创 python量化策略——Fama-French三因子模型

介绍：Fama-French三因子模型，是Fama和French 1992年对美国股票市场决定不同股票回报率差异的因素的研究发现，股票的市场的beta值不能解释不同股票回报率的差异，而上市公司的市值、账面市值比、市盈率可以解释股票回报率的差异。Fama and French 认为，上述超额收益是对CAPM 中β未能反映的风险因素的补偿。这三个因子是:市场资产组合(Rm− Rf)、市值因子(SMB)、账面市值比因子(HMI)。这个多因子均衡定价模型可以表示为:E(Rit)−Rft=βiE[Rmt−Rft].

2020-08-22 23:00:28 4996 3

原创 python量化策略—— alpha 策略股票-融资融券对冲（3）

将反向操作由1.python量化——alpha股票-指数期货对冲策略的股指期货，换成筛选的后T只股票的做空（融资融券业务）。大概思路就是选择排名前T只股票做多，后T只做空。所用库# coding=utf-8import mathimport tushare as tsimport pandas as pdimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport talibmatplotlib.r

2020-08-22 17:20:55 1618

原创 python量化策略——改进的美林时钟轮动策略（三）

策略实现前面，有了统计的的结果改进的美林一/二，现在用最近10年的数据进行回测1.所需的库# coding=utf-8import mathimport tushare as tsimport pandas as pdimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport talibimport pandas as pdfrom datetime import datetime, datema

2020-08-22 15:16:39 2412

原创 python量化策略——改进的美林时钟轮动策略（二）

这里是在改进美林时钟一的基础上做了一些优化，改进。只要针对经济变动（差分），通货膨胀变动（差分），（发布数据需要一个月）来判断接下来三个月的大类资产的选择。定期3个月判断一次，既然现在国内是“美林电风扇”一样紊乱，那我们就不管时钟顺序，就看上个季度的宏观经济状态，为接下来的配置做依据。肯定先要统计历史数据表现情况，然后策略才设置对应的资产配置。这里先用历史数据找各个情况的大类资产排序。1.需要用到的库# coding=utf-8import mathimport tushare as tsi

2020-08-22 13:00:34 1952

原创 python——小例子及 end=““ 和“t“的用法

end="" 表示循环内部不换行，执行完此循环过后换行”\t“ 表示空格的意思制作99乘法表i=0j=0while i<9: i+=1 while j<9: j+=1 print("{}X{}={}".format(j,i,i*j),"\t",end="")#"\t"表示空格 end=""表示在循环内部不换行 if i==j: j=0 print("") .

2020-08-22 12:25:02 4531

原创 python ——小练习斐波数列

数列：1，1，2，3，5，8，，，，前两个相加得到新的提供三种第一种a=input("希望输出第几位斐波那契数：")import pandas as pdfbo=pd.Series(0)fbo[0]=0fbo[1]=1for i in range(int(a)): fbo[i+2]=fbo[i]+fbo[1+i] if i==int(a)-3: print(fbo[i+2])希望输出第几位斐波那契数：15377第二种def fbo(n):

2020-08-22 11:54:40 718

原创 python小练习数字排序问题

题目：输入三个整数x,y,z，请把这三个数由小到大输出。a0=input("请输入第一个数：")a1=input("请输入第二个数：")a2=input("请输入第三个数：")if a0>=a1: if a1>=a2: ma=a0 mid=a1 mi=a2 elif a0>a2 and a2>a1: mi=a1 mid=a2 ma=a0 else:

2020-08-21 23:19:05 225

原创京东秋招（秋季招聘）笔试，python小练习

每日一练题目描述小Q的数学老师给小Q一个整数N，问小Q能否将N分解为两个整数X和Y相乘，并且满足X为奇数，Y为偶数。即能否找到奇数X和偶数Y满足X*Y=N。小Q被这个问题难住了，希望你能来帮助他计算。示例：1.输入的第一行包含一个正整数 t (1<=t<=1000)，表示测试样例数。2.接下来的t行，每行一个正整数N（2<=N<2^63），表示给出的N，保证N不是2的幂次。if在满足条件的X*Y=N，输出 X Y，else:若不存在，输出 No.样例（inptu）输入

2020-08-21 22:46:32 256

原创 python基础——简单学习模块（函数/封装）例子

函数1.函数有先后调用须在定义函数的后面years=int(input())def Year(x): if x>17: print("成年人") else: print("小不点")Year(years) 输入17，结果：17小不点2.报错函数，输入非整数，提示错误def Error(x): if type(x)!=int: raise TypeError ('请输入整数') print

2020-08-19 21:45:13 479

原创 python量化策略——改进的美林时钟轮动策略（一）

股票-债全-商品轮动策略——基于美林时钟模型##这部分是先确定周期最优配置资产选取2006.01.01-2018.01.01的GDP，CPI，沪深300（000300.SH），上债指数（000012.SH），南华商品指数（NHCI.NH）思路很简单。通过季度的宏观经济变量，统计对应时间段的三种大资产的平均收益，选取最高的收益作为策略待选资产。先看结果：经济↑+通货↓时，股票：37.23%，商品：-19.58%，债券：0.68%经济↑+通货↓时，股票：0.84%，商品：-22.89%，债券：0.5

2020-08-18 22:53:13 3752

原创 python量化策略—— alpha 策略（2）指期对冲

alpha多因子选股对冲策略在前面写的alpha多因子策略的基础上，加入了沪深300股指期货空头。策略思路：筛选沪深股票池中的一篮子股票，比如20只潜力股做多，同时在期货市场做空沪深300的股指期货合约。利用对冲消除β风险，获取α收益。组合收益=α收益+β风险收益，现在利用对冲消除β，赚取稳定的α收益。细节上，只上篇的基础上加入了对冲。代码如下：（若没有tushare pro的token码，无法直接运行，获取地址：https://tushare.pro/register?reg=385920，当然

2020-08-16 16:09:20 6252

m0_46665608的博客