大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python量化编程学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python量化编程学习的解答,让我们一起看看吧。
如何成为量化交易人才?
要成为一名量化交易人才,以下是一些建议:
1. 学习量化交易知识:了解量化交易的基本原理、策略和。学习多种技术分析、基本面分析和统计学方法,在市场行为和金融数学方面增加知识。
2. 提高编程能力:编程在量化交易中至关重要。学习编程语言如Python、R或MATLAB,并熟悉相关的量化交易软件和工具。
3. 研究和开发交易策略:掌握统计分析工具和模型,为市场行为建模并测试交易策略。通过回测和模拟交易来验证和改进策略。
4. 获取金融市场经验:了解不同资产类别和市场的特点,通过实际交易获得经验,并学习从错误中吸取教训。
许多人立志成为量化交易者,但并不是每一个都符合量化交易者的。在大型交易公司的面试中,候选者需要被认定有交易者的性情。冒险精神、接受失败的能力、抗压能力、长时间工作在面试的时候都是一些考核指标。
量化投资中,MATLAB和python哪一个好?
Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟,我曾经用Matlab和Python跑同一个算法,涉及到矩阵中Symbol求导。
Python用的是Numpy,Sympy和Scipy,感觉Sympy中Matrix虽然功能强大,但是速度很慢,而且需要专注其中各种细节。
如:其对Complex类型是无法自动expand的,常常出现(1+I)(2I+1)这种结果,这时需要调用.expand来解决。
Matlab可以使你专注于模型,Python要超过Matlab还需要时间。
但是Python在内容抓取,机器学习,等有强大的第三方包,如Scarpy,Skikit-learn等,发展很快。
Python获取股票数据?
显然可以,1:从新浪/雅虎/搜狐/东方财富等等各大门户网址里通过requests获取 ;2:各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载,比如Wind终端,3,从大智慧通达信等等股票软件中获取
人生苦短, 我用python.
要用python做一件事, 为了避免重复造轮子, 首先就可以查查看有没有能满足我们需求的库可以用. 这里我给你推荐一个现成的库Tushare, Tushare是一个开源的python财经数据接口包, 实现了对股票等金融数据从数据***集、清洗加工到数据存储的工作, 为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据, 极大地减轻他们在数据获取方面的工作, 使他们更加专注于数据分析工作, 研究出更好的策略和实现更好的模型.
(图片来源于网络, 侵删)
Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于使用当前非常火热的机器学习、神经网络方法进行处理.
Tushare除了能获取国内股票的交易数据, 还能获取很多神奇的数据, 包括诸如存***利率、GDP等详细的国内的宏观经济数据, 实时重大新闻, 甚至还有电影票房数据. 总之就是你想获取的数据他都为你爬取并整理好了, 好好利用吧.
这里推荐一个包—tushare,tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据***集、清洗加工到数据存储过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁的分析数据,极大的降低他们的工作量,可以获取到国内大部分的股票数据,兼容python2.x和python3.x,下面我简单介绍一下这个包的安装和使用,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
1.下载安装tushare,tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包,所以必须要先安装这4个包,之后安装tushare,程序才能正常运行,安装命令“pip install 包名”,如下:
2.安装成功后,我们就可以测试一下这个包的使用了,tushare可以获取和分析的数据很多,包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻***数据等,下面我从这几个方面做一些简单地示例,主要代码和截图如下:
交易数据:主要用到get_hist_data这个函数,这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据,并且将得到的数据保存到一个excel钟,之后[_a***_]了所有开盘价和收盘价,主要代码如下:
程序运行截图,数据已经成功保存到excel中,如下:
到此,以上就是小编对于python量化编程学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python量化编程学习的3点解答对大家有用。