1.学习量化的第一个例子

import tushare as ts
import talib
import matplotlib.pyplot as plt
#通过tushare获取股票信息
df=ts.get_k_data('300580',start='2017-01-12',end='2017-05-26')
#提取收盘价
closed=df['close'].values
#获取均线的数据,通过timeperiod参数来分别获取 5,10,20 日均线的数据。
ma5=talib.SMA(closed,timeperiod=5)
ma10=talib.SMA(closed,timeperiod=10)
ma20=talib.SMA(closed,timeperiod=20)

#打印出来每一个数据
print(closed)
print(ma5)
print(ma10)
print(ma20)

    #通过plog函数可以很方便的绘制出每一条均线
plt.plot(closed)
plt.plot(ma5)
plt.plot(ma10)
plt.plot(ma20)
    #添加网格,可有可无,只是让图像好看点
plt.grid()
    #记得加这一句,不然不会显示图像
plt.show()

### Ptrade量化交易平台初学者学习指南 #### 一、平台特性概述 Ptrade内置了多种交易工具,包括但不限于ETF趋势交易、网格交易、拐点交易等功能模块,这些特色服务能够适应多样化的市场环境以及投资者的需求[^1]。 #### 二、准备工作建议 对于初次尝试量化交易的新手而言,在正式操作之前应该深入了解所使用的软件特性及其具体应用方式。官方通常会提供详尽的教学资料和支持文档来帮助用户熟悉界面布局与核心功能的操作流程[^2]。 #### 三、简易策略实践——双均线模型介绍 为了便于理解如何构建自己的量化策略,这里选取了一个较为常见的例子:“双均线交叉”。当短期均线上穿长期均线形成“金叉”时买入;反之则卖出。尽管这一理念看似简单直白,但在实际运用中仍需考虑诸多因素的影响,因此非常适合作为新手入门练习的对象[^3]。 ```python import pandas as pd from ptrade import BacktestEngine, SMAIndicator def simple_ma_strategy(data): short_window = 40 long_window = 100 data[&#39;short_mavg&#39;] = SMAIndicator(close=data[&#39;close&#39;], window=short_window).sma_indicator() data[&#39;long_mavg&#39;] = SMAIndicator(close=data[&#39;close&#39;], window=long_window).sma_indicator() signals = pd.DataFrame(index=data.index) signals[&#39;signal&#39;] = 0.0 # Generate buy signal when the shorter-term MA crosses above longer-term MA. signals.loc[(data[&#39;short_mavg&#39;].shift(1) <= data[&#39;long_mavg&#39;].shift(1)) & (data[&#39;short_mavg&#39;] > data[&#39;long_mavg&#39;]), &#39;signal&#39;] = 1.0 engine = BacktestEngine(initial_balance=10000) for index, row in signals.iterrows(): if row[&#39;signal&#39;] == 1 and not engine.position: engine.buy(row.name, price=row.close) elif row[&#39;signal&#39;] != 1 and engine.position: engine.sell(row.name, price=row.close) return engine.performance_summary() ``` 这段Python代码展示了怎样利用`pandas`库处理历史行情数据,并借助`SMAIndicator()`函数实现两条移动平均线的计算过程。随后定义买卖信号逻辑并调用回测引擎完成整个测试周期内的模拟下单动作。最终输出绩效统计摘要供分析评估之用。 #### 四、持续教育支持 考虑到部分学员可能会遇到诸如编程技巧等方面的障碍,开发者承诺将免费分享完整的源码文件,并计划推出配套视频课程以辅助那些完全没有技术背景的人士逐步掌握必要的知识点和实操技能[^4]。
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