快速 python量化 python编程 双均线模型教程

快速学会python编程及python量化

用python实现双均线模型，总共分为三步。

第一步：数据的获取。
通达信终端、新浪财经数据接口、经纪商的交易软件都能导出数据。
本次以中证1000指数的日线收盘数据为例。
使用第三方库pandas读取数据
数据文件如下图：

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作者：Leo
微信：470770753
完整教程：https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.96.79c91aa8quZLX1&id=693510318381&ns=1&abbucket=16#detail
'''
import pandas as pd
file_name=’xxx.xls’
dataframe = pd.read_excel(file_name, header=0)  
print(dataframe )
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在使用pandas打开excel如果遇到如下报错安装xrld三方库即可

第二步：数据可视化。
使用matplotlib三方库做数据可视化。

画线

import matplotlib.pyplot as plt
list= [6, 2, 13, 10]
plt.plot(list)
plt.show()
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双坐标

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(list1)
ax2.plot(list2)
plt.show()
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画点

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y, s=10, c='red', marker='s')
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第三步：实现双均线模型，并做简单的交易信号标记记录分析。

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

file_name='data.xls'
dataframe = pd.read_excel(file_name, header=0)
close_data=dataframe['close']

close_list=list(close_data)

#计算双均线
arg1=10
arg2=20

data_list=[]

ma1_list=[]
ma2_list=[]

open_price=None

profit_list=[0]

#将数据模拟成逐个回放
for close in close_list:
    data_list.append(close)

    if len(data_list)>=arg2:
        #用numpy来计算均值，mean()
        av1=np.mean(data_list[-arg1:])
        av2 = np.mean(data_list[-arg2:])

        ma1_list.append(av1)
        ma2_list.append(av2)

        #计算收益
        if open_price==None:
            profit_list.append(profit_list[-1])
        else:
            profit=profit_list[-1]+close-data_list[-2]
            profit_list.append(profit)

        if len(ma1_list) > 1 and len(ma2_list) > 1:
            #当金叉，开仓
            if ma1_list[-1]>ma2_list[-1] and ma1_list[-2]<ma2_list[-2]:
                open_price=close

            #当死叉，平仓
            if ma1_list[-1] < ma2_list[-1] and ma1_list[-2] > ma2_list[-2]:
                open_price=None


# plt.plot(close_list)
# plt.plot(ma1_list)
# plt.plot(ma2_list)
# plt.plot(profit_list)


fig, ax1 = plt.subplots()

ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(close_list)
ax1.plot(ma1_list)
ax1.plot(ma2_list)
ax2.plot(profit_list,color='red')

plt.show()


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最终实现的结果：