3分鐘手把手寫出python量化交易策略副圖插件

                  發表于:2023-3-20 09:22

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                   作者:KellyYa    來源:稀土掘金

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                  Python
                  分享:
                    量化交易
                    量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
                    在人工智能技術飛速發展的今天,量化技術非常受到資本青睞。不論是散戶還是專業人士,掌握基本量化知識是很有必要的。
                    基本語法
                    函數
                    技術面函數種類非常多但是都很好理解,大致有引用函數、形態函數、資金流向函數、交叉信號函、序列行情函數等。
                    這里以形態函數PEAK和BUY舉例
                    PEAK
                    類型:形態函數
                    功能:波峰值
                    描述:前M個[ZIG]轉向波峰值。  
                    用法:(K,N,M) 表示之字轉向[ZIG]的前M個波峰的數值,M必須大于等于1。  
                    例如:(1,5,1) 表示%5最高價[ZIG])轉向的上一個波峰的數值。
                    BUY
                    類型:交易信號函數
                    功能:買入開倉
                    描述:多頭建倉(買入開倉)。  
                    參數1為觸發條件,參數2為標記放置位置  
                    例如:BUY(CROSS(A,B),LOW)當A上穿B時,在LOW處畫標記,同時突出提示或直接下單,如果LOW改為DRAWNULL,就不畫標記。
                    操作符
                    這很好理解,+ - * /, :=表示賦值, !=, AND, && 等這些都是常規操作符。
                    線性屬性
                    定義畫線的形態,比如顏色,粗細,形態等,以下是常見的屬性
                    COLOR        # 顏色
                    COLORBLUE    # 藍色
                    COLORYELLOW  # 黃色
                    COLORWHITE   # 白色
                    LINETHICK    # 線條粗細
                    STICK        # 柱狀線
                    LINESTICK    # 同時畫柱狀線和指標線
                    NODRAW       # 空線條
                    財務數據
                    財務數據是以按一個以升序數字序列為 key,對應財務數據為 value 的字典。
                    0 返回報告期
                    1 基本每股收益
                    2 扣除非經常性損益
                    3 每股未分配利潤
                    4 每股凈資產
                    5 每股資本公積金
                    6 凈資產收益率
                    ...
                    策略代碼語法
                    邏輯很簡單就不解釋了,注意:=表示賦值就可以了。
                    ps本文只討論代碼技術不推薦股票所以參數都是隨便寫的,不具備參考價值:
                    **  常見選股指標公式 ** 
                    ZQE:=EXIST(ZQ,5);                       # N天內出現以漲幅大于7%收盤 
                    ZWHW:=CLOSE>REF(CLOSE,1)*1.05 AND VOL/CAPITAL>0.05; # 以漲幅大于5%收盤且換手超過5% 
                    ZWHWE:=EXIST(ZWHW,5);                   # N天內出現以漲幅大于5%收盤且換手超過5% 
                    HQ:=VOL/CAPITAL>0.07;                   # 換手超過7% 
                    HQE:=EXIST(HQ,5);                       # N天內出現換手超過7% 
                    DTSZ:=CLOSE>REF(CLOSE,1)*1.015;         # 當天漲幅超過1.5% 
                    DYNAINFO(17)>0                          # 剔除停牌股 
                    FINANCE(33)>0 AND FINANCE(34)>0 AND FINANCE(18)>0 AND FINANCE(32)>0 AND FINANCE(25)>0 # 每股收益、每股凈資產、每股公積金、每股未分利潤、經營性現金流量大于零 
                    使用策略
                    常見股票app比如通達信、東方財富等都可以用。(win可以,mac不支持)這里以通達信為例,點擊icon區域,新建一個指標,取個名字,然后點擊編輯icon,把寫好的策略公式復制黏貼進去。大功告成。
                    選擇自己的策略以后就會在主圖下面生成一個副圖,比如我用顏色判斷買入賣出信號,這樣可以快速判斷一支股票是是否通過自己的策略篩選,以及當前傳遞的信號訊息。
                    如果大家想寫選股策略,那工程量稍微大些,需要先找到數據源API,調用接口消費實時數據或者緩存數據到本地,然后上python策略腳本,但這樣的問題有兩個,第一速度太慢,phthon是出了名的慢,現在A股市場4900+股票,等全部分析完早就錯過買點/賣點了。第二個數據有延遲性,即使是付費API也會限制高頻率請求。所以這個方案可行性不高。
                    技術面 VS 基本面
                    代碼只是提高選股效率的一種方式,核心是方法論。所有投資產品,包括但不限于股票、基金、債券、外匯、黃金、期貨、金融衍生品甚至虛擬貨幣的分析方法不外乎兩大類,技術面和基本面。
                    技術面是定量分析,分析過程需要大量數據支撐,運用統計學和運籌學等數學理論總結歸納股票的數據之間的關聯,比如成交量和成交價格之間的正負相關性等。這些數據指標勸退了不少炒股小白,但其實原理都很簡單,比如最常用的MA (Moving average 移動平均線), MA是用來反映價格變動趨勢的一種指標,顧名思義它是個平均數,那平均啥呢?它平均的是近N天內的收盤價,一般做短線的就分析5天10天的平均收盤價,做中線的可能分析30天或60天的,做長線的分析120天或180天的。
                    基本面就是相對應的定性分析(不完全是,這里是為了方便理解),它主要是從宏觀經濟、行業發展和公司基本情況比如財務狀況等分析公司估值和股價。這種分析方法備受韭菜散戶們青睞。(這里沒有任何貶義的意思,畢竟我本人也是韭菜)基本面分析要做的就是每天積極關注宏觀政策、財經新聞、可能還會關注某知名基金經理或者某游資大V的理論。極少數有專業金融知識背景的股民會分析財務數據,比如流通股本、市盈率、資產負債表等,通過這些數據來預測公司未來的盈利情況進而推測股價變動趨勢。
                    說到基本面就不得不提到著名股神巴菲特,價值投資也有點基本面的意思,但他的玩法是入股/收購小公司培養成大公司再賣掉,這種公司養成類游戲需要大量時間和資金,實在是不適合普通老百姓。再加上現在人們普遍急功近利,連機構也不例外,建議結合當下經濟周期和具體市場環境,摸清楚自己的交易喜好,形成自己的交易策略,然后就嚴格執行交易策略做一個無情的交易機器。
                    最后
                    公式不是萬能的只是參考,尊重經濟周期尊重市場環境,敬畏人性,希望大家理性投資都能吃上肉~
                    本文內容不用于商業目的,如涉及知識產權問題,請權利人聯系51Testing小編(021-64471599-8017),我們將立即處理
                  重磅發布,2022軟件測試行業現狀調查報告~

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