手把手带你用Python实现一个量化炒股策略，小白也能看得懂！_python量化交易教程

玩Python这么久了，小编写过Python基础教程，写过技巧经验，写过爬虫，数据库，数据分析，趣味案例等等。今天我们来写一个量化的小策略，一起领略一下Python的强大魅力。

01.金融股市基础知识介绍

金融工具主要包括了股票，期货，黄金，外汇，基金等几种手段。对于个人来讲，基金和股票是大家接触到最多的金融工具。基金是指将自己的钱财交付给基金经理，由基金经理帮助我们来实现理财。这样的理财方式优点就是比较稳妥，但是收益一般较小。而股票则是个人通过购买上市公司的股份，来获得该公司的收益，从而获得利益。

这里，我们按照地区来对股票进行分类。

按照地区分类，股票分为了A股，B股等几种常见的股票类型，其中“T+1”指的是当天买入的股票，要到下一个交易日才能卖出，同时A股还设置了涨跌幅，避免了股票过快的上涨和下跌。

上图中展现的就是K线图，其中，收盘价高于开盘价的被称为阳线，反之则被称为为阴线。在很多的股票软件上，我们都可以看到K线图的身影。

MA线（均线）：MA线指的是移动平均线，它是由一段时间的开盘价(也可以是收盘价)之和除以这段时间的交易日总天数得到的数据连接成一条线得到的，例如日线MA5指的是前5个交易日的开盘价的和除以5。

可以看到，计算的交易日越长，MA线呈现出更加平滑的状态，波动幅度也就越小。根据计算的交易日数量的不同，又可分为日均线指标，季均线指标以及年均线指标。

• 5天和10天的是短线操作的参照指标，叫做日均线指标；

• 30天和60天的是中期均线指标，叫做季均线指标；

• 120天和240天的是长期均线指标，叫做年均线指标。

02.量化策略

对金融以及股票的基础知识有了一个了解之后，接下来就进入到我们的量化投资主题。所谓的量化投资，是利用计算机技术并且用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。而量化投资也有以下的几点优势：

• 能够避免主观情绪，人性的弱点和认知偏差，更加客观

• 能够同时包括多角度的观察和多层次的模型

• 及时跟踪市场变化，不断发现新的统计模型，寻找交易机会。

• 在决定投资策略后，通过回测验证量化策略的效果。

所谓的一个量化策略，就是指通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策，自动化的进行股票交易。

而量化策略的周期也包含了五个部分：

A：产生策略想法，学习相关的知识；

B:利用程序实现量化策略；

C:进行量化策略的回测/模拟交易

D:实盘交易

E:根据表现来判断是优化策略还是放弃策略。

03.实战分析

接下来，我们就先简单的实现一个策略，看一下效果如何。

本次的量化策略，我们针对的是茅台的股票(代码：600519)。这里，菜鸟哥向大家介绍一个非常好用的库Tushare。我们可以借助Tushare库来获取到指定股票的开盘价，收盘价，最高价以及最低价的信息。

为了养成良好的量化策略周期意识，我们按照量化策略的周期，来进行策略的执行。

1).策略的制定

我们的策略很简单，从2015年1月1日开始，每月的第一个交易日都买入100股的股票，每年的最后一个交易日卖出所有的股票，到今天为止，收益是多少钱？

2).程序实现量化策略

明确策略之后，接下来就是对于策略的实现，程序用到的库如下图所示。

首先，我们利用Tushare库来获取茅台股票的信息，然后通过pandas保存到本地，并进行读取。

上图的程序中，需要注意的是在读取csv文件时，将date列作为我们的索引，同时将date列按照日期格式进行读取，并只读取开盘价，收盘价等四列内容，因为我们后续的策略只需要用到这四列的内容。读取到内容可以看到，茅台股票的第一个交易日是从2001年的8月27日开始。

通过对于策略的分析，我们首先需要将股票的数据缩小到2015年以后，然后获取到每月第一个交易日的信息，以及每年最后一个交易日的信息。程序如下图所示。

接下来就是对于策略的实现，程序如下图所示:

• 程序的第5行是从2015年开始进行循环；

• 第6行计算的是当年买股票所花的成本；

• 第7行计算的则是一年所购买的股票总量。

• 如果当年不是2021年的话，就在当年最后一个交易日将一年所买到的股票全部卖出，并计算所赚的收益（8-12）；

• 第14行和第15行代码分别给出的是2021年的股票收益以及将2021年购买股票所花的钱加到总开销上去；

程序最后输出的结果可以看到。自2015年开始到现在，买股票花费了618.7万元，收益则是达到了92.5万元。

这一个最为简单的策略，也能够得到正的收益，这也是得益于茅台股票的好行情，要是换一个股票，很可能这种简单的策略就会得到负的收益。

双均线策略

在简单的策略验证完成后，接下来，我们就来实现一个经典的量化策略：双均线策略。

双均线策略可以概括为两句话：

金叉：短期均线上穿长期均线，买入信号

死叉：短期均线下穿长期均线，卖出信号

那么何为金叉，何为死叉呢？我们来看下面这张图。

上图中，MA5在8月5日附近从下向上穿过MA60的线，这叫做上穿长期均线，两条线的交汇称为金叉，是买入的信号；在8月26日左右，MA5在从上向下穿过MA60的线，叫做下穿长期均线，两条线的交汇称为死叉，是卖出的信号。

而金叉和死叉利用的就是短期均线的波动幅度大于长期均线。同时，金叉和死叉的日期一定是按照101010的方式出现的，即金叉后面一定是死叉，然后后面又是金叉。否则的话，两条线是不可能存在交点的，大家可以仔细想想是不是这个道理呢?

04.模拟交易

明确了双均线策略的原理后，接下来就是量化策略的制定。

初始资金10万元，从2015年1月1日开始，每碰到一次金叉，就尽可能的买入股票(按照100股为计算单位，例如买100股，200股，300股)，每碰到一个死叉就将所有的股票卖出，到今天为止，收益是多少钱？

我们还是以茅台股票为例。为了让大家更加清楚程序，菜鸟哥使用python语法来实现量化的策略，不去使用高阶的pandas函数。

首先，我们的短期均线采用ma5，长期均线采用ma30。下图程序就是ma5以及ma30的节点计算。

程序中的第3行和第6行，分别以前5天以及前30天的交易日数据来计算均线数值，并保存到df当中。然后我们画出ma5和ma30以及收盘价的曲线，来直观的观察金叉和死叉。

图中展示的是2015年4月到8月一段时间内的ma5和ma30的曲线。接下来我们通过程序来将金叉和死叉的日期提取出来。

程序中，通过判断前一个交易日与后一个交易日中，ma5和ma30的数值对比来判断交易日是否为金叉或者是死叉，然后将它们的时间分别添加到相应的列表中去。

最后，我们根据策略来进行模拟交易，程序如下图所示。

第6行程序按照一个金叉一个死叉的规律，将金叉日期和死叉日期进行了融合；

然后针对每一个交叉点(第8行)，计算当日的股价（第9行）；

如果当天是金叉，则尽可能多的买入股票，并将本金减去买入的股票金额，同时计算买入了多少股。（10-13行）

如果当天是死叉，则将全部的股票卖出，并将本金加上卖出股票所赚的钱，同时将持股数量清零。（14-16行）

最后是计算到今天的交易日为止，卖出所有股票，将所有的资金进行计算后，减去最初的本金10万元后，就是赚取的金钱（18-20行）。

可以看到，利用双均线策略的量化交易，从2015年至今，依靠10万元本金，就能赚取57万元。相比于第一个随意指定的策略，收益提高了很多。体现了量化交易策略的重要性和强大的能力。

5.总结

小编今天从基础的金融和股票的知识介绍，再到量化策略的制定，手把手的带领大家进行了一个经典的量化策略的实现。上面的分享只是给大家展现了Python的强大魅力，并不能作为投资参考。

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