python量化平台

1.python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架:回测+模拟+实盘

Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前,必须对量化交易策略进行回测和模拟,以确定策略是否有效,并进行改进和优化。作为一般人而言,你能想到的,一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架: Zipline :事件驱动框架,国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade : 事件驱动框架,最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场,应用python 2.7开发,最大的bug在于不支持3.5的版本,以及不支持强大的pandas。 pybacktest :以处理向量数据的方式进行回测,最新更新日期为2个月前,更新不稳定。 TradingWithPython:基于pybacktest,进行重构。参考资料较少。 ultra-finance:在github的项目两年前就停止更新了,最新的项目在谷歌平台,无奈打不开网址,感兴趣的话,请自行查看吧。 RQAlpha:事件驱动框架,适合A股市场,自带日线数据。是米筐的回测开源框架,相对而言,个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易,同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件,半小时之内亏损上亿,对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易,重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误,数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下,个人看到的,喜欢用的开源平台是雪球模拟交易,其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的,由于只能在线上平台测试,不甚自由,并无太多感觉。 雪球模拟交易:在后续实盘交易模块,再进行重点介绍,主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易:若没有机构版的话,可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接:.百度知道[引用时间2018-3-28]

3.中国的 Python 量化交易工具链有哪些

1. 万得的Python API

2. 同花顺iFinD的Python API

3. 掘金的量化平台

4. 通联数据的量化平台

5. QuickFix的Python API

6. Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas(量化分析)

7. IPyhon/Spyder(适合做量化分析的IDE环境)

8. Zipline(策略开发回测)

9. TuShare财经数据接口

10. 恒生电子的量化赢家平台

11. 米矿ricequant

12. 海风的python交易平台:at_py

4.国内主流的量化平台都有哪些

掘金量化交易平台V3.0

地址:/home.html

点宽网

地址:

数库(人工智能驱动金融创新)

免费开源python财经数据接口包

地址:

特点:只有数据,非量化策略平台

5.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。

6.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

python量化平台

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