python数据交易

1. 用python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？

Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？

空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配

Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包

Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档

TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

2. 如何在yahoo-finance这个Python包中获取上证的交易数据

yahoo-finance是美股的，国内有另外一个库，叫tushare
使用前提
安装Python
安装pandas
lxml也是必须的，正常情况下安装了Anaconda后无须单独安装，如果没有可执行：pip install lxml

3. python量化交易半个月可以学会吗

比较难。

python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。

python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。

4. Python和金融分析的关系量化交易内容深度

链接：http://pan..com/s/1djPqbCXnQrRpW0dgi2MCJg

华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

课程目录：

Python在金融资管领域中的应用

安装anaconda步骤

Python基础知识

Python基础金融分析应用

成为编程能手：Python知识进阶

利用Python实现金融数据收集、分析与可视化

......

5. python数据挖掘是什么

数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信
息和知识的过程。
python数据挖掘常用模块
numpy模块：用于矩阵运算、随机数的生成等

pandas模块：用于数据的读取、清洗、整理、运算、可视化等

matplotlib模块：专用于数据可视化，当然含有统计类的seaborn模块

statsmodels模块：用于构建统计模型，如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等

scipy模块：专用于统计中的各种假设检验，如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等

sklearn模块：专用于机器学习，包含了常规的数据挖掘算法，如决策树、森林树、提升树、贝叶斯、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等
数据分析和挖掘推荐的入门方式是？小公司如何利用数据分析和挖掘?
关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地（前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等），这个过程需要
你多阅读相关的数据和查阅社区、论坛。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问，此时再去查看统计学和数据
挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法，如果将入门顺序搞反了，可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓
了。

对于小公司来说，你得清楚的知道自己的痛点是什么，这些痛点是否能够体现在数据上，公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是
否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量，数据分析侧重于历史的描述，数据挖掘则侧重于未来
的预测。

差异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说，就是懂分析的人能够从数据中看出破绽，解决问题，甚至用数据创造价值；
不懂分析的人，做不到这些，更多的是描述数据。
更多技术请关注python视频教程。

6. 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

万得的Python API，可以用来获取实时数据、历史数据以及下单交易 优点：万得大而全 缺点：下单交易功能不是事件驱动（例如成交回报需要用户去查询，而不是主推）
同花顺iFinD的Python API，类似万得的API 优点：比万得便宜，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案）
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
Zipline（策略开发回测）
TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据，包括行情、基本面、经济数据等等。完全免费，简洁易用，API设计得非常友好，提取的数据格式是Pandas的DataFrame。同时可以获取非高频实时数据（取决于网站更新速度，同事经验大约是15秒），一个极好的非高频股票策略数据解决方案。
恒生电子的量化赢家平台，提供Python接口，链接我点进去后没看到具体的使用教程，希望回头补一下。
米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有Java的API，后来也支持了Python，期待2016有新的突破。

7. python都可以干什么

Python的应用方向

1. 常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2. 科学计算

随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

3. 自动化运维

这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

4. 云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

5. WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

6. 网络爬虫

也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

7. 数据分析

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8. 人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

参考：网页链接

8. python pandas 如何获取同一用户、同一日期、收付标志分别是进/出，交易总金额相等的数据

如果每个用户一天只有一条进、一条出，我觉得你可以把交易总金额和收付标志这两列重新组织成一列收款金额"earn"、一列付款金额"pay"，这样的话一个条件就筛选出你需要的数据记录了： df.earn == df.pay。

9. python主要可以做什么

现在互联网发展迅速，众多行业巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，所以学好Python能够从事的工作还是很多的，而且前景非常不错。

学完python可以应用于以下领域：

①Web 和 Internet开发

②科学计算和统计

③人工智能

④桌面界面开发

⑤软件开发

⑥后端开发

⑦网络爬虫

可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

10. python的量化代码怎么用到股市中

2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析

在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：

• 第一，A股市场上都有哪些行业；

• 第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？

第一个问题
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。

第二个问题
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。

我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。

我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。

那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）

从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。

“2010-2017”投资于优质行业龙头的收益表现

选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。

3.1按营业收入规模构建的行业龙头投资组合

首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：

结论

通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：

• 先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。

• 在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显着优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率

• 市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要。

出自：JoinQuant 聚宽数据 JQData