python期貨

A. 第1章 為什麼將python用於金融

python是一門高級的編程語言，廣泛應用在各種領域之中，同時也是人工智慧領域首選的語言。
為什麼將python用於金融？因為Python的語法很容易實現金融演算法和數學計算，可以將數學語句轉化成python代碼，沒有任何語言能像Python這樣適用於數學。

B. python可以讀取到國內期貨歷史tick數據嗎

歷史tick數據是需要花錢買的。和用什麼軟體沒關系。

C. 《Python金融實戰》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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書名：Python金融實戰

作者：[美] Yuxing Yan

譯者：張少軍

豆瓣評分：6.6

出版年份：2017-6

頁數：320

內容簡介：

Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要數據分析和處理大量數據的金融領域得到了廣泛而迅速的應用，並且成為越來越多專業人士**的編程語言之一。

本書通過12章內容介紹了Python在金融領域的應用，從Python的安裝、基礎語法，再到一系列簡單的編程示例，本書循序漸進地引導讀者學習Python。同時，本書還結合Python的各個模塊以及金融領域中的期權價格、金融圖形繪制、時間序列、期權定價模型、期權定價等內容，深度揭示了Python在金融行業中的應用技巧。

本書適合金融、會計等相關專業的高校師生閱讀，也適合金融領域的研究人員和從業人員參考學習。對於有一定計算機編程基礎，但想要從事金融行業的讀者，本書也是不錯的參考用書。

作者簡介：

嚴玉星，畢業於麥吉爾大學，獲金融學博士學位。他有著豐富的教學經驗，教授過各類本科學位和研究生學位的金融課程，如金融建模、期權和期貨、投資組合理論、定量財務分析、企業融資和金融資料庫等。他曾在8所全球知名的大學任教：兩所在加拿大，一所在新加坡，5所在美國。

嚴博士一直活躍於學術研究的前沿，他的研究成果在多個國際學術期刊發表。此外，他還是財務數據方面的專家。在新加坡南洋理工大學任教時，他曾為博士生講授一門名為「金融資料庫入門」的課程。

D. python回測系統 模擬回測 最簡單量化回測系統有哪些支持期貨和股票

github上有一個jdhc簡單回測 是用python寫的比較簡單，需要設置些參數。

E. 交易期貨需要學習什麼

《期貨市場技術分析》（墨菲）這是一部技術分析的工具書、教科書。本書涵蓋了技術分析自道氏以來所有重要的研究成果。因此，是期貨交易者的入門必讀書目之一。我在做期貨的前幾年也至少讀了三遍以上。

F. 期貨量化交易軟體哪個好

推薦掘金量化交易平台，支持期貨期權股票兩融的量化交易，數據豐富，tick級回測、逼真的模擬環境和合規的實盤交易通道以及豐富的風控系統。

G. 只為了自己遍自己用的炒期貨軟體,學Python還是C#

這兩個都沒用，期貨和股票之類的需要藉助於第三方平台，象TradeBlazer，你所做的編程和開發也是需要用它提供的語言來進行，與C#什麼的沒有任何關系。

H. 對於開發恆生交易API的Python封裝有什麼建議

因為一些不可抗力的原因，前一段時間開發的LTS API的Python封裝暫時用不上，目前證券API這邊剩下相對靠譜的選擇只剩恆生了，同樣是准備基於C++版本的API開發Python封裝。現在的一個問題是，恆生的API風格上和國內大多數其他API非常不同，他的請求操作和數據推送需要用戶自己發送和接收數據包並進行解析（類CTP的API會直接幫你處理好，用戶只需傳入結構體指針）。題主面臨兩個選擇：直接對恆生API進行封裝，提供數據包操作的Python介面。對恆生API進行類CTP封裝後，再封裝為Python介面，好處是可以和之前類CTP的API通用，缺點可能會損失部分恆生API獨有的功能。這個API最後同樣會整合到題主的vn.py框架中，這樣對於很多大型券商（中信、海通、招商等等），用戶也會多一個可以用Python進行量化開發的選擇。恆生的介面應用應該是最普遍的，但是用恆生介面一般都需要券商給認證文件才能使用，大多數人應該都參與不了這個項目。可以參考quantbox和wind，先在框架上統一。最好先把ctp期貨和證券做出來，畢竟興業也在用，lts也是類ctp的。恆生的介面應用應該是最普遍的，但是用恆生介面一般都需要券商給認證文件才能使用，大多數人應該都參與不了這個項目。能做到封裝後python API和現有vn.py已存在的lts和ctp的介面兼容，那就極好

I. 如何用python 接入實時行情數據

有專門的實時行情API介面，例如微盛的實時行情API介面，通過類似這樣的介面就可以接入了。

J. python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。