python數字貨幣量化交易教程

1. Python量化教程：不得不學的K線圖「代碼復制可用」

不管是對量化分析師還是普通的投資者來說，K線圖（蠟燭圖）都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中，它會繪制每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價，這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。

一般來說，我們會從各大券商平台獲取K線圖，但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整，也不能適應復雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪制K線圖。

需要說明的是，這里mpl_finance是原來的matplotlib.finance，但是現在獨立出來了（而且好像沒什麼人維護更新了），我們將會使用它提供的方法來繪制K線圖；tushare是用來在線獲取股票數據的庫；matplotlib.ticker中有個FuncFormatter()方法可以幫助我們調整坐標軸；matplotlib.pylab.date2num可以幫助我們將日期數據進行必要的轉化。

我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。

我們先使用mpl_finance繪制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的節假日包括周末，在這里都會顯示為空白，這對於我們圖形的連續性非常不友好，因此我們要解決掉他們。

可以看到，空白問題完美解決拍衡宏，這里我們解釋一下。由於matplotlib會將日期數據理解為 連續數據 ，而連續數據之間的間距是有意義的，所以非交易日即使沒有數據，在坐標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日，在坐標軸上就對應了多少個小格子，但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭襲冊圖。

明白了它的原理，我們就可以對症下葯了。我們可以給橫坐標（日期）傳入連續的、固定間距的數據，先保證K線圖的繪制是連續的；然後生成一個保存有正確日期數據的列表，接下來，我們根據坐標軸上的數據去取對應的正確的日期，並替換為坐標軸上的標簽即可。

上邊format_date函數就是這個作用。由於前邊我們給dates列生成了從0開始的序列連續數據攔腔，因此我們可以直接把它當作索引，從真正的日期列表裡去取對應的數據。在這里我們要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允許我們指定一個格式化坐標軸標簽的函數，在這個函數里，我們需要接受坐標軸的值以及位置，並返回自定義的標簽。

你學會了嗎？

當然，一個完整的K線圖到這里並沒有結束，後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素，感興趣的同學歡迎關注哦！

2. 用python怎麼做量化投資

《07 Python股票量化投資課程（完結圓昌鬧）》網路網盤資源免費下載

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3. Python學習，量化交易的應該怎麼學

掘金量化社區就有很多寬客互動交流學習，再說掘金有很多針對新手入門的指引，可以讓您從0到1一步步成為一個合格的quant.

4. 用python做量化交易要學多久

5個月。

python憑借其突出的語言優勢與特性，已經融入到各行各業的每個領域。一般來說，python培訓需要脫產學習5個月左右，這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能，還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠，則需要不斷的積累和學習。

python培訓的5個月時間里，有相當大一部分時間是在實戰做項目，第一階段是為期一個月學習python的核心編程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容，學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。

(4)python數字貨幣量化交易教程擴展閱讀：

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密 e正則logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。

5. 怎麼學習python量化交易

下面教你八步寫個量化交易策略——單股票均線策略

1 確定策略內容與框架

若昨日收盤價高出過去20日平均價今天開盤買入股票
若昨日收盤價低於過去20日平均價今天開盤賣出股票

只操作一隻股票，很簡單對吧，但怎麼用代碼說給計算機聽呢？

想想人是怎麼操作的，應該包括這樣兩個部分

既然是單股票策略，事先決定好交易哪一個股票。

每天看看昨日收盤價是否高出過去20日平均價，是的話開盤就買入，不是開盤就賣出。每天都這么做，循環下去。

對應代碼也是這兩個部分

definitialize(context):
用來寫最開始要做什麼的地方
defhandle_data(context,data):
用來寫每天循環要做什麼的地方

2 初始化

我們要寫設置要交易的股票的代碼，比如 兔寶寶（002043）

definitialize(context):
g.security='002043.XSHE'#存入兔寶寶的股票代碼

3 獲取收盤價與均價

首先，獲取昨日股票的收盤價

#用法：變數=data[股票代碼].close
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價，命名為last_price

然後，獲取近二十日股票收盤價的平均價

#用法：變數=data[股票代碼].mavg(天數，『close』)
#獲取近二十日股票收盤價的平均價，命名為average_price
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')

4 判斷是否買賣

數據都獲取完，該做買賣判斷了

#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入，否則賣出
iflast_price>average_price:
買入
eliflast_price<average_price:
賣出

問題來了，現在該寫買賣下單了，但是拿多少錢去買我們還沒有告訴計算機，所以每天還要獲取賬戶里現金量。

#用法：變數=context.portfolio.cash
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金量，命名為cash

5 買入賣出

#用法：order_value(要買入股票股票的股票代碼，要多少錢去買）
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
#用法：order_target(要買賣股票的股票代碼，目標持倉金額）
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0，即全賣出

6 策略代碼寫完，進行回測

把買入賣出的代碼寫好，策略就寫完了，如下

definitialize(context):#初始化
g.security='002043.XSHE'#股票名:兔寶寶
defhandle_data(context,data):#每日循環
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價
#取得過去二十天的平均價格
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入，否則賣出。
iflast_price>average_price:
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
eliflast_price<average_price:
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0，即全賣出

現在，在策略回測界面右上部，設置回測時間從20140101到20160601，設置初始資金100000，設置回測頻率，然後點擊運行回測。

7 建立模擬交易，使策略和行情實時連接自動運行

策略寫好，回測完成，點擊回測結果界面（如上圖）右上部紅色模擬交易按鈕，新建模擬交易如下圖。 寫好交易名稱，設置初始資金，數據頻率，此處是每天，設置好後點提交。

8 開啟微信通知，接收交易信號

點擊聚寬導航欄我的交易，可以看到創建的模擬交易，如下圖。 點擊右邊的微信通知開關，將OFF調到ON，按照指示掃描二維碼，綁定微信，就能微信接收交易信號了。

6. 如何做數字貨幣的量化交易

1、趨勢套利策略。2、期現套利。3、搬磚套利。
1、趨勢套利策略。趨勢套利即在交易曲線的此起彼伏的趨勢中通過高拋低吸的方式增加收益。在趨勢的判斷中，需要對項目有一定了解，對項目近期進展有一定了解，以及對交易的某些指標有了解，例如止跌線，長引線等較為有代表性的形狀。2、期現套利。其中是期貨和現貨的綜合操作，兩者分開操作均存在風險，但用相對的收益給風險對沖，就可以賺取其中的差額收益。期貨合約中規定在未來的某個指定時間按照事先確定的價格買入或賣出某種商品、貨幣或其他產品。合約到期時，可以選擇用實物交割或直接現金結算。3、搬磚套利。搬磚套利是在數字貨幣交易中一種常見的玩法。基本原理是在幣值相對較低的數字貨幣交易所買入某種幣，在幣值相對較高的交易所再賣出同樣數量的某種幣，從中賺取價差收益。

7. python量化交易半個月可以學會嗎

python量化交易半個月可以學會的。

如果已經有了Python基礎，半個月可以入門的，如果沒有Python基礎，就先學Python，學一兩個月有了基礎後，再結合量化交易的模型，邊學Python語言，邊學以Python實現量化模型，上手也會很快的。

大家可能覺得搞量化的人就是整天和大量數據打交道，用一行行代碼寫出復雜的模型，然後沒完沒了地Run，在回測和優化中掙扎，沉浸在數學和統計海洋里的一群人。

實際上，這只是表面現象。雖然每個搞量化的人必須會寫代碼，也必須具備扎實的數學功底，在開發策略的過程中，的確需要分析大量數據，不斷做回測和優化，但是，這一切的背後是強大的金融思維和對金融市場的深刻理解在支撐的。

換句話說，如果你沒有經濟、金融的完整知識體系和工作經驗，或者沒有正確的、科學的思維方式，無論數學多麼地好，也很可能在做無用功；即便編程多麼在行，也只能淪為碼農一枚（沒有歧視程序員的意思哦）。

反過來說，如果你具備科學的思維和邏輯，並發現了經濟、金融的某些規律，想做Quant就不難了。接下來，你只需花點時間學習編程工具，好好利用數據和代碼為你實現自己的想法。

8. 《零起點Python大數據與量化交易》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《零起點Python大數據與量化交易》（何海群）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：零起點Python大數據與量化交易

作者：何海群

豆瓣評分：3.9

出版社：電子工業出版社

出版年份：2017-2

頁數：444

內容簡介：

《零起點Python大數據與量化交易》是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創圖書，配合zwPython開發平台和zwQuant開源量化軟體學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。《零起點Python大數據與量化交易》有三大特色：第一，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；第二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須專業編程基礎，懂Excel即可開始學習；第三，配有專業的zwPython集成開發平台、zwQuant量化軟體和zwDat數據包。

《零起點Python大數據與量化交易》內容源自筆者的原版教學課件，雖然限於篇幅和載體，省略了視頻和部分環節，但核心內容都有保留，配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。考慮到廣大入門讀者的需求，筆者在各個核心函數環節增添了函數流程圖。

9. python開發EA外匯交易怎麼開發

1.首先，你要有一個EA，必須要有以ex4為擴展名的，如果只薯轎有mq4文件的話，就要用MetaTrader自帶的編輯器MetaEditor打開，將mq4通過編譯(compile)並且要不出現錯誤，才能在原存放mq4的文件夾下面得到一個同名的ex4文件。
2.將這個ex4文件復制到MetaTrader 4所在的文件夾下面的experts文件夾下，比如：D:Program FilesACTC MetaTrader 4experts，關閉並重新打開MetaTrader 4。
3.在「導航」下面的「智能交易系統」下面右鍵點擊你想要使用的EA。
拓展資料：
1、 對於想要在 mt5+python 發展 ea 的交易者，最大會立即遇到的困難是，mt5 現在還沒有提供 python 可以調用 mt5 backtest 的介面，也就是在 python 上開發 ea 是無法在 mt5 上作復盤測試的，只能另外再找 python 的第三方 backtest 庫再多寫介面來達成。 復盤不是只有驗證策略的有效性，也扮演調試策略參數的重要工作，所以復盤對於開發 ea 是相當重要的環節。
2、另外在執行速度上，mt5+python ea 的速度自然是無法和純在 mt5 開發的 ea 相比，這個是實際執行壓力測試後得到的結論。因為 mt5+python ea 在調用當前價格和 K 線數據作為信號計算，和調用交易記錄，需要透過 mt5 python 官方庫與 mt5 建立在本地的一個加密的 socket 連接搜廳來作，讀寫速度自然是比不過 mt5 ea 直接從 mt5 內存讀取行情數據和訂單信息。雖然 python 是腳本編程語言，與其他編譯型的編程語言程序比自然是不快，但是對於 ea 的應用，這樣的慢是不太感受的到，可以直接感受到與相同 mt5 ea 的慢，主要是慢在與 mt5 間的大量數據傳送和 io 讀寫差異上，尤其是連續調用行情數據比較多時，這樣的速度差異就相當明顯了。
3、這還是有優化方式的，可以仿 mql5 指標對於初始和後續的行情讀取，採取精簡量的讀取方式。 既然有這些缺點，在 mt5 開發 python ea 還是在有些領域有不可替代的優點，所以 metaquotes 才會在 2020 年最終還是把 python 介面和函數庫提供出來。因為現在許多衍生性交易平台都已經具備了 python api，而經過這些年，python 已經成為量化交易程序最有人氣的編程語言，這也讓許多交易團隊在建構量化交易的環境，會優先考慮 python。 另外在人工智慧的量化交易，python 的機器學習和統計數組處理的第三方庫大概是最豐數漏肆富的編程語言。對於交易策略里有用到 tensorflow 這類機器學習庫，使用 python 來開發自動交易程序是最佳的選擇。 mt5 或是 mt4 ea 受限於當時 metaquotes 自定的限制，只能作單線程運行，當同時觸發事件函數如 OnTimer OnTick OnChartEvent，mt5 底層會作互斥鎖限制一個線程運行。
操作環境： 瀏覽器 電腦端：macbookpro mos14打開goole版本 92.0.4515.131

10. 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library