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零基础量化交易:Python入门_python量化交易入门_量化交易python培训

量化交易python培训

前言

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悄悄告诉你图片

这是一门基于Python的量化交易基础学习的内容,针对于不具备Python编程基础、准备踏入金融市场的人和商科学生提供的。

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通过详细的案例讲解Python第三方基础工具Pandas、Numpy、ccxt、Matplotlib等在股票及数字货币数据的获取和处理,以深入浅出的方式帮助大家从基础学习开启Python量化交易之路。

python数据分析需要学习python基本语法和编程基础、numpy数据处理,pandas数据分析,matplotlib数据可视化,scipy数据统计分析。

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量化交易的发展,量化交易的认识

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学习Python编程基础

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金融数据的获取

掌握三方库API接口下载、金融类网站下载股票数据的方法。

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对金融数据的分析处理

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量化策略

量化投资中常用的策略,包括阿尔法策略,CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合,挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势,追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异,空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子,它们是量化公司的量化投资的核心竞争力,其他外部人无法知道其中的秘密。没有万能和一成不变的策略,即使一种非常成功的策略在使用的人多了以后就会失效,所以需要不断对策略进行改进, 算法的背后是真正的交易哲学。需要我们对市场保持敬畏,保持冷静。

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看到这,你是不是懵的状态里带着一点:哇哦,这个好像有点牛逼的感觉图片

量化交易比手工交易的优势

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。在国外的期货交易市场,程序化渐渐地成为主流,国内的起步较晚。

量化交易到底有何种魅力?

所谓量化交易,是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,减少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。

量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略

现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似,可也玩出了新的花样,搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”,是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法,由于政策原因,同股异地搬砖并不常见,但在数字货币市场,大大小小的交易所数不胜数,不同交易所之间的价格也常有差异,利用价格差低买高卖,就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。

量化交易的优势

01、严格的纪律性

量化交易有着严格的纪律性,这样做可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的,特别是有数据支持的。如果有人质问我,某年某月某一天,你为什么购买某支股票的化,我会打开量化交易系统,系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况,而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。

02、完备的系统性

完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度,量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据,就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有100只股票,这对定性投资基金经理是有优势的,他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场,比如有成千上万只股票的时候,强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势,能捕捉更多的投资机会,拓展更大的投资机会。

03、妥善运用套利的思想

量化交易正是在找估值洼地,通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业,那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同,量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一个品种被低估了,买入低估的,卖出高估的。

04、靠概率取胜

这表现为两个方面,一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中,运用概率分析,提高买卖成功的概率和仓位控制。

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