python3实现量化交易策略时调用pandas的rolling_mean遇到的错误处理

在使用Python3实现量化交易策略时,调用pandas的rolling_mean函数会出现FutureWarning,提示该函数将被弃用,建议使用Series.rolling(window=10, center=False).mean()替代。以沪深300指数为例,通过修正代码避免警告,实现10日均线计算。" 128654375,16048907,MinIO实战:构建分布式文件系统,"['后端', '开发语言', '服务器', '分布式存储']

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

python3实现量化交易策略时调用pandas的rolling_mean遇到的错误处理

以沪深300为例的简单策略代码

import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

hs300 = ts.get_hist_data('hs300')

# 简单的交易策略
spread =3
hs300['short'] = np.round(pd.rolling_mean(hs300['close'],window=10),2) # 10日均线
hs300['long'] = np.round(pd.rolling_mean(hs300['close'],window=40),2)  # 40日均线

hs300['sho
### 使用Python实现量化交易策略的概述 量化交易是指通过数学模型和统计方法来制定并执行交易策略的过程。以下是有关如何使用Python实现量化交易策略的一些核心概念和技术细节。 #### 获取历史数据 为了构建有效的量化交易策略,第一步是从可靠的数据源获取高质量的历史金融数据。这可以通过调用第三方API或下载CSV文件完成[^1]。例如: ```python import pandas as pd import yfinance as yf # 下载苹果公司的股票数据 data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2023-01-01') print(data.head()) ``` 上述代码片段展示了如何利用`yfinance`库从Yahoo Finance获取Apple Inc. (AAPL) 的股价数据。 #### 开发简单移动平均线策略 一种常见的量化交易策略是基于移动平均线的技术指标。此策略的核心在于比较短期与长期均线之间的交叉点作为买入/卖出信号。 ```python short_window = 40 long_window = 100 signals = pd.DataFrame(index=data.index) signals['signal'] = 0.0 signals['short_mavg'] = data['Close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean() signals['long_mavg'] = data['Close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean() # 创建买卖信号 signals['signal'][short_window:] = np.where(signals['short_mavg'][short_window:] > signals['long_mavg'][short_window:], 1.0, 0.0) # 计算持仓状态 signals['positions'] = signals['signal'].diff() ``` 以上代码实现了双均线交叉策略,并计算了相应的仓位变化情况。 #### 趋势跟踪策略的应用 除了均值回归外,另一种广泛使用的策略称为趋势跟踪策略。它依赖于识别市场中的持续方向性运动来进行投资决策[^3]。具体而言,当资产价格突破某个预设阈值触发相应订单。 ```python def calculate_atr(df, period): df['H-L'] = abs(df['High'] - df['Low']) df['H-C'] = abs(df['High'] - df['Close'].shift(1)) df['L-C'] = abs(df['Low'] - df['Close'].shift(1)) df['TR'] = df[['H-L','H-C','L-C']].max(axis=1) df['ATR'] = df['TR'].rolling(period).mean() return df.dropna() atr_data = calculate_atr(data.copy(), 14) ``` 这里定义了一个辅助函数用于计算真实波幅范围(True Range),这是许多经典技术指标的基础组成部分之一。 #### 自动化交易系统的搭建 一旦验证过所选策略的有效性之后,则可考虑将其部署至实际交易平台之上。通常情况下,我们会借助券商所提供的RESTful API接口或者WebSocket服务来下达实指令。 ```python from ib_insync import * ib = IB() ib.connect('127.0.0.1', 7497, clientId=1) contract = Stock('AAPL', 'SMART', 'USD') order = MarketOrder('BUY', 100) trade = ib.placeOrder(contract, order) print(trade) ``` 上例演示了怎样运用Interactive Brokers TWS Gateway模拟账户下单购买一百股苹果公司股份的操作过程。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值