python金融量化思维导图

本文介绍了学习金融领域的必要性,重点讲解了Python在量化交易中的应用,如市值因子策略示例和常用工具如AKshare、numpy等。还涵盖了量化交易的流程和注意事项,以及提供CQF量化金融分析师的学习资源链接。

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学习金融领域,需要无穷无尽的知识进行填补!

python常用库的统计及所需金融知识填充,大家部分感兴趣,可以和我留言进行详细沟通。标*部分是我自己量化系统中所用的技术,此导图持续更新,有更好的包,可以推荐给我,好的工具会让工作效率提高很多,让正在入坑的小伙伴,少走弯路。你对2023年的金融市场看好吗?

什么是量化交易

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下,作出非理性的投资决策。

那什么是量化策略那?

量化投资策略就是利用量化的方法,进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。

举例说明市值因子实际买卖方式: 每月末选股、买入、持有一个月.具体内容: 在每个月的最后一个交易日,将所有股票按照市值从小到到排序,买入市值最小的10只股票。持有接下来的一个月,到下个月底的时候,按照同样的规则,买入另外10只股票,如此往复。看这个策略在从2020年至今的表现

量化交易流程

数据获取-构建策略-回测-实盘测试-实盘

注意:

  1. 坚决按照策略执行交易

  2. 根据实际反馈优化策略

常用工具及软件

数据服务:AKshare、Tushare、efinance、baostock

数据分析:numpy、pandas

画 图:matplotlib、plotly、pyecharts、cufflinks

爬 虫:requests、aiohttp、Beautiful Soup

微信分析:uiautomation、wxauto、nonebot2

研 报:stock.us、萝卜投研

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