python量化交易教程

Ⅰ python开发EA外汇交易怎么开发

1.首先，你要有一个EA，必须要有以ex4为扩展名的，如果只有mq4文件的话，就要用MetaTrader自带的编辑器MetaEditor打开，将mq4通过编译(compile)并且要不出现错误，才能在原存放mq4的文件夹下面得到一个同名的ex4文件。
2.将这个ex4文件复制到MetaTrader 4所在的文件夹下面的experts文件夹下，比如：D:Program FilesACTC MetaTrader 4experts，关闭并重新打开MetaTrader 4。
3.在“导航”下面的“智能交易系统”下面右键点击你想要使用的EA。
拓展资料：
1、 对于想要在 mt5+python 发展 ea 的交易者，最大会立即遇到的困难是，mt5 现在还没有提供 python 可以调用 mt5 backtest 的接口，也就是在 python 上开发 ea 是无法在 mt5 上作复盘测试的，只能另外再找 python 的第三方 backtest 库再多写接口来达成。 复盘不是只有验证策略的有效性，也扮演调试策略参数的重要工作，所以复盘对于开发 ea 是相当重要的环节。
2、另外在执行速度上，mt5+python ea 的速度自然是无法和纯在 mt5 开发的 ea 相比，这个是实际执行压力测试后得到的结论。因为 mt5+python ea 在调用当前价格和 K 线数据作为信号计算，和调用交易记录，需要透过 mt5 python 官方库与 mt5 建立在本地的一个加密的 socket 连接来作，读写速度自然是比不过 mt5 ea 直接从 mt5 内存读取行情数据和订单信息。虽然 python 是脚本编程语言，与其他编译型的编程语言程序比自然是不快，但是对于 ea 的应用，这样的慢是不太感受的到，可以直接感受到与相同 mt5 ea 的慢，主要是慢在与 mt5 间的大量数据传送和 io 读写差异上，尤其是连续调用行情数据比较多时，这样的速度差异就相当明显了。
3、这还是有优化方式的，可以仿 mql5 指标对于初始和后续的行情读取，采取精简量的读取方式。 既然有这些缺点，在 mt5 开发 python ea 还是在有些领域有不可替代的优点，所以 metaquotes 才会在 2020 年最终还是把 python 接口和函数库提供出来。因为现在许多衍生性交易平台都已经具备了 python api，而经过这些年，python 已经成为量化交易程序最有人气的编程语言，这也让许多交易团队在建构量化交易的环境，会优先考虑 python。 另外在人工智能的量化交易，python 的机器学习和统计数组处理的第三方库大概是最丰富的编程语言。对于交易策略里有用到 tensorflow 这类机器学习库，使用 python 来开发自动交易程序是最佳的选择。 mt5 或是 mt4 ea 受限于当时 metaquotes 自定的限制，只能作单线程运行，当同时触发事件函数如 OnTimer OnTick OnChartEvent，mt5 底层会作互斥锁限制一个线程运行。
操作环境： 浏览器 电脑端：macbookpro mos14打开goole版本 92.0.4515.131

Ⅱ 用python做期货要学哪些东西

第一部分 Python基础：
第1章 语法基础
第2章 常用数据类型
第3章 函数式编程
第4章 常用数据类型的运算
第5章 循环（遍历、迭代）
第6章 面向对象编程
第7章 装饰器
第8章 错迹扒辩误和异常处理
第9章 模块、包和文件
第10章 时间日期处理
第11章 多进程multiprocess模块
第12章 多线程threading模块
第13章 异步asyncio库
第二部此键分 期货量化交易：
第14章 天勤姿缺量化框架
第15章 pandas模块
第16章 TqSdk的使用
第17章 TqSdk部分函数解读
第18章 量化策略示例
第19章 用GUI库开发界面程序
第20章 K线与技术指标绘图
第21章 定量分析初步

Ⅲ 有没有python应用于量化交易的实战课

丁鹏主讲的《量化投资-策略与技术》
有空来掘金量化社区逛逛，与各位宽客互动交流学习

Ⅳ 《零起点Python大数据与量化交易》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《零起点Python大数据与量化交易》（何海群）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：零起点Python大数据与量化交易

作者：何海群

豆瓣评分：3.9

出版社：电子工业出版社

出版年份：2017-2

页数：444

内容简介：

《零起点Python大数据与量化交易》是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创图书，配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习，是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材，可直接用于实盘交易。《零起点Python大数据与量化交易》有三大特色：第一，以实盘个案分析为主，全程配有Python代码；第二，包含大量的图文案例和Python源码，无须专业编程基础，懂Excel即可开始学习；第三，配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包。

《零起点Python大数据与量化交易》内容源自笔者的原版教学课件，虽然限于篇幅和载体，省略了视频和部分环节，但核心内容都有保留，配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。考虑到广大入门读者的需求，笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。

Ⅳ Python量化教程：不得不学的K线图“代码复制可用”

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！