用python做一個股票交易模型
1. 怎樣用python處理股票
用Python處理股票需要獲取股票數據,以國內股票數據為例,可以安裝Python的第三方庫:tushare;一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料,或者在tushare的官網上查詢說明文檔。

2. 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。

(2)用python做一個股票交易模型擴展閱讀:
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。
3. 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
用文化財經軟體,編寫程序化交易系統,具體參考官網教程
4. 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態,其最重要手段的概率取勝,最重要的技術是概率統計,最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時,也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去,因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方,我們看病,中醫與西醫的診療方法是不同,中醫是望、聞、問、切,最後判斷出的結果,很大程度上基於中醫的經驗,主觀定性程度大一些;西醫就不同了,先要病人去拍片子、化驗等,這些都要依託於醫學儀器,最後得出結論,對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高,他們的主觀判斷往往決定了治療效果,而西醫則要從容得多,按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫,它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路:選定某些技術指標(我們稱之為參數,往往幾個組成一組),並將每一個參數的數據范圍進行分割,成幾等份。然後,用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序,連接至大型資料庫進行統計計算,自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用,因為這里涉及到一個概率陷阱的問題,比如說,有1到100這一百個數字放在那裡,現在讓你選擇,請問你選到100的可能性是多大?是的,就是1/100,如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明,而是概率的必然。所以,在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證,只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略:我們選用96年後的市場數據,因為96年股市有過一次交易政策改革(你可以自己查詢了解一下),為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備:高計算性能電腦,家用電腦也可以,不過運算時間會很長,我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法:可以選用遺傳演算法,但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型,所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體:我採用的是免費的大型資料庫MYSQL,ASP網路編程語言,以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
5. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
概率炒股法:
下面方法買漲不買跌,同時避免被套,缺點,手續費比較高,但完全可以吃完整個牛市,熊市不會被套。
用python獲取股票價格,如tushare,如果發現股票當天漲幅在大盤之上(2點30到2點50判斷),買入持有一天,下跌當天就別買,你可以用概率論方法,根據資金同時持有5支,10支或20支,這樣不怕停盤影響,理論上可以跑贏大盤。好處:避免人為沖動,缺點手續費高
還有一種是操作etf,如大盤50etf,etf300,中小板etf,創業板etf,當天2.30分判斷那個etf上漲就買入那支,買入漲幅最大的,不上漲什麼都不買,持有一天,第二天上午判斷一下,如果下跌超過2%賣掉。好處:不會踩地雷,缺點:漲隨大盤,我比較推薦這個方法,外圍的風險比較小。
具體的python程序我有,比上面復雜,有止贏止損位,資金管理,監視管理,我用在實盤當中,自動化下單也已解決。
我覺得程序的成敗不在一日之功,在於長期穩定賺錢,如運行十年,過多的數據分析也無意義,因為預測未來永遠是一個概率問題,不是百分之百確定的,如果你的程序能在長時間多次數上戰勝市場,你的程序就能趨向大數定理。
否則一時的回撤會讓你停止程序自動執行,而無法趨向大數定理中的穩定概率。
如果有一個程序能百分之99確定,那麼基本上肯定是分析了內幕交易數據,和徐x一樣,每次重倉一支股,這種手法應該是得到了內幕,也就不需要什麼程序來交易了。
巴菲特的交易模式實質上也是內幕交易的一種,因為他靠的是外在分析,實地考查,估計這是尋找內幕的手段,現在做大了,這種效果就不靈了,收益也下降了,美國經濟也下滑了,所以巴菲特的未來是必定是暗淡的,因為內幕交易的池子有限,資金量大了不好操作。
想想如果巴菲特生在蘇聯,印度,日本等等其他國家,他可能在街頭要飯,美國二戰後經濟環境加傾向內幕造就了他,而不是炒股技術有多神。所以巴菲特不屑於程序化交易。
巴菲特及不少美國式的股神實際上是倖存者偏差造成的,你想想蘇聯的股神在那裡?為什麼一個都沒有?(「沉默的數據」、「死人不會說話」)
我覺得未來真正能成股神必定是程序,不是人,因為一個好的程序策略可以用一輩子,實現長期穩定增長,當然前提是社會經濟環境穩定,不會出現類似蘇聯的動亂,也不會出現日本式的惡性通脹(對貨幣m2有點擔心)。
太多的股票讓股民每天沉浸在選股的游戲中,選股造就了券商的行情軟體,實際上很多數據都是沒有用的,所有的關鍵是按操作方法永遠執行下去才能趨向穩定概率,否則今天換一種明天換一種方法,今天按kdj,明天按macd,後天按boll,大後天按ddx,大大後天按自編指標,多條件選股,最後錢都交手續費或止損不及時被套牢了。這時券商收傭金的目的也就達到了,每年券商收的傭金比股市分紅要高。不管行情如何,只要多請幾個股評員,總有方向說對的,玩個概率游戲讓大家頻繁交易,券商的收入只會增不會降。所以千萬別信股評,玩的是概率游戲,如同預測硬幣的正反,請十個股評師必定有個能預測三次正確的神股評。你信這個神股評,後面可能是三次都不準,呵呵。所以券商和行情軟體總會在收盤或午休時彈出各種消息或評價,說實在的這種東西沒有一分錢的價值。可能早就寫好了上漲的說法是模塊a,下跌的說法是模板b,平市的說法是模板c,只是填上當天數據即可,都是八股文,都是馬後炮,一樣的事件上午說成是上漲理由,下午說成是下跌理由。
程序的策略經過測試後的關鍵在於穩定執行,長期穩定執行,長期長期穩定穩定執行執行,重要的事說三遍。
人性無法戰勝的弱點是執行力,小學生都懂的天天向上,每日進步,世間有幾人能做到?而穩定幾十年執行更是難上加難,如同背英語單詞一樣,理論上一天背一百個,一百天就可以一萬詞,但十年,二十年過去了,你可能還是三千詞以下。
用程序的目的就是百分之百執行到位,沒有折扣,真正戰勝人性的弱點,和t+1沒有關系。
另外通過一定方法降低手續費也可以使你的資金活得更久,如把上面的日模型改為周或月模型。
6. 怎樣用 Python 寫一個股票自動買賣的程序
方法一
前期的數據抓取和分析可能python都寫好了,所以差這交易指令介面最後一步。對於股票的散戶,正規的法子是華寶,國信,興業這樣願意給介面的券商,但貌似開戶費很高才給這權利,而且只有lts,ctp這樣的c++介面,沒python版就需要你自己封裝。
方法二
是wind這樣的軟體也有直接的介面,支持部分券商,但也貴,幾萬一年是要的。
方法三
滑鼠鍵盤模擬法,很復雜的,就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體,比如券商版交易軟體和大智慧之類的。
方法四
就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改,不過T+1的規則下,預測准確率的重要性高於交易的及時性,花功夫做數據分析就好,交易就人工完成吧
7. 如何用Python炒股
如果想直接執行python程序的話可以寫一個.bat新建一個記事本,然後寫一段下面的代碼,最後存成.bat文件,以後直接執行這段代碼就可以了。其實也可以直接執行.py文件c:\program files\python file.py
8. 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
個人覺得這問題問的不太對,說句不好的話,你是來搞編程的還是做股票的。
當然,如果題主只是用來搜集資料,看數據的話那還是可以操作一波的,至於python要怎麼入門,個人下面會推薦一些入門級的書籍,通過這些書籍,相信樓主今後會有一個清晰的了解(我們以一個完全不會編程的的新手來看待)。
《Learn Python The Hard Way》,也就是我們所說的笨辦法學python,這絕對是新手入門的第一選擇,裡面話題簡練,是一本以練習為導向的教材。有淺入深,而且易懂。

其它的像什麼,《Python源碼剖析》,《集體智慧編程》,《Python核心編程(第二版)》等題主都可以適當的選擇參讀下,相信都會對題主有所幫助。
最後,還是要重復上面的話題,炒股不是工程學科,它有太多的變數,對於現在的智能編程來說,它還沒有辦法及時的反映那些變數,所以,只能當做一種參考,千萬不可過渡依賴。
結語:pyhton相對來說是一種比較高端的學科,需要有很強的邏輯能力。所以入門是非常困難的,如果真的要學習,是需要很大的毅力去堅持下去的,而且不短時間就能入門了,要有所心理准備。
9. 有沒有會用Python編寫一個簡單的建模股票價格的小程序能夠對股票數據進行簡單預測即可!求助!
雖然懂python 但是不懂股票,
採用random()可以么,哈哈
10. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
方法一
前期的數據抓取和分析可能python都寫好了,所以差這交易指令介面最後一步。對於股票的散戶,正規的法子是華寶,國信,興業這樣願意給介面的券商,但貌似開戶費很高才給這權利,而且只有lts,ctp這樣的c++介面,沒python版就需要你自己封裝。
方法二
是wind這樣的軟體也有直接的介面,支持部分券商,但也貴,幾萬一年是要的。

方法三
滑鼠鍵盤模擬法,很復雜的,就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體,比如券商版交易軟體和大智慧之類的。
方法四
就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改,不過T+1的規則下,預測准確率的重要性高於交易的及時性,花功夫做數據分析就好,交易就人工完成吧
