在Python上运行的量化交易模型 python有何限制

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-01-04 10:00 标签： 股票量化交易 python
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本帖最后由 邢不行 于
20:50 编辑
引言：本系列帖子“量化小讲堂”，通过实际的案例让大家知道如何使用Python、pandas进行金融数据处理。帖子主要面向来自金融领域的入门学习者，大神请轻拍。希望能对大家有帮助。
之前的系列文章目录以及未来内容安排请见：可在帖子后面回复希望讲的内容。
注：之前文章用到的A股数据可在下载。这里可以下载到所有股票、从上市日起的交易数据、财务数据、分钟数据、分笔数据、逐笔数据等。
量化交流Q群：，欢迎加入。群中会提前公布下一期帖子的主题作为作业，感兴趣的同学可以提前编程完成作业，优秀的程序会写入下期的帖子中。每个月会有一期作业。
【量化小讲堂 - Python、Pandas系列】使用wind接口在A股进行自动交易(1)
很多研究量化的同学在群里问，当有了比较成熟的策略之后，怎么才能进行自动交易呢？毕竟不能自动交易就不能投入实战啊，策略也就没有任何意义。
其实不仅仅是对于量化投资，对于一般的投资者（特别是平时上班没有时间实时盯盘的），能够进行自动交易也是非常有帮助的：
比如可以写个股价监控程序，当某只看中股票的价格达到目标价后就自动买入；或者当某个股票跌幅大于5%后，就自动卖出止损（这点太重要了）；或者当需要一下子买入或卖出多只股票，人工下单会手忙脚乱，敲错代码买错股票也是常事。此时如果能用程序批量自动下单的话就很轻松。
目前国内还是有不少途径可以满足自动交易的，我也或多或少的尝试过，整体用下来感觉对于普通投资者，最实用的还是万得提供的自动交易接口。平台相对稳定，可以满足基本需求，文档完整，并且个人版本是免费的。以下内容就是教大家如何通过万得的接口，写python程序来进行自动交易。
万得自动交易接口的官网是是，大奖章，域名取自西蒙斯公司的名字。这网站做的不错的，安装教程、接口文档都很清晰。，从这里直接下载安装包，按照安装说明进行一步一步的安装，一路下来应该没有什么问题。
19:20:11 上传
走完以上的安装流程，只要运行下以下程序，不报错，就说明是真的安装完成了。
20:34:41 上传
万得自动交易接口支持非常多的语言，python、matlab、r、c++等，可见做的还是非常用心的。唯一不好的就是似乎只能在windows平台上运行，不能在linux或者mac os上使用。这一点让我不得不租了一台阿里云的windows的服务器来交易。其实也非常建议大家租用服务器进行自动交易。倒不是因为一般电脑性能不够，而是一般电脑网络不稳，而自动交易对网速及稳定性的要求比较高。租个阿里云服务器也不贵，最低配的就够了，记得好像是一个月200多。（我这好像是在给阿里做广告啊......算了大家还是用腾讯云吧，毕竟前东家。）
下面就是自动交易的一些简单代码，包括自动登录券商账户、按照指定价格买卖指定数量的股票、查询账户持仓等内容。这些内容看上去很简单，似乎没什么用，等下一期再补充一些内容，就能把它们灵活的用起来投入到实战了。
（此处应为代码，今天写不动了:(&&明天把程序贴上来。）
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不管去哪里 只要在路上
楼主有才！
楼主的代码没看到啊，正在学习怎么建立自动交易环镜，谢谢楼主指点
新会员限制太多了， 先mark 一下
代码呢？？等待中。。。
老师别忘了。。。。
Ψ▄┳一大卫卍卐席尔瓦
老师别忘了。。。。
现在wind交易接口使用不了了吧
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luwenlong321的博客
分类：量化交易
首先阐述下背景。
本人是python机器学习库调包师一枚，对很多具体算法一知半解。之前做过程序化交易，用TB及金字塔稍稍玩过些，对程序化交易模型一知半解，再加上在小企业做过一些运营数据及客户数据分析，对数据分析及挖掘也是一知半解。线性代数及高数基本忘的也差不多了，很多复杂的数学公式看的一知半解。
在这里开个头，希望边学边做的把这些东西都磨炼起来。
也需要一个自己去做总结提高的地方，所以在此开个博。
废话少说，开始干活（后面也请谅解想到哪写到哪的风格，因为这里很多东西是用分享的方式在自己总结）
今天的第一个任务是在TB上实现均线特征的线性回归交易。
之前这个东西我做过，但是却被某些机器学习方面的大牛批评：过多的业务框架限制了机器能学到的东西。现在对这个批评理解的都不够透彻。
其实，很多想入门做数分或机器学习的人会发现，数据源是个头疼事。我的建议是，不妨从股市或期货市场的交易数据入手，因为够好获取。
http://www.tb18.net&& 这个是TB的网站，这个是一个国内比较好的第三方程序化交易软件，它上面可以导出数据。除了可以导出常规的价格数据外，还可以用导出所有plot的自定义数据（可以自己定义一些标签，可以直接plot出来后导出哦）
当然，还有很多获取数据的方式，但这个比较直观，而且训练的模型可以直接在上面实盘操作（感觉自己在安利TB，不过现在很多人都根据CTP接口自己写程序交易软件喽）
在TB上实现一个线性模型。
Y = wX+b
这里的X可以自己定义，我们采用了均线来定义（我不知道这是不是在各类挖掘或机器学习中叫的特征的概念）。
Numeric n(10);
NumericSeries ma8;
NumericSeries ma13;
NumericSeries diffma8;
NumericSeries diffma13;
ma8 = Average(close, 8);
ma13 = Average(close, 13);
diffc = (close[-1] - close)/close * 10000;
diffma8 = (close - ma8)/close * 10000;
diffma13 = (close - ma13)/close * 10000;
df = (-0.434*diffma8 + 0.161*diffma13)*100;
condbuy = df &
condsellshort = df & n*-1;
//PlotNumeric(&ma8&,ma8);
//PlotNumeric(&ma13&,ma13);
PlotNumeric(&diffma8&,diffma8);
PlotNumeric(&diffma13&,diffma13);
PlotNumeric(&diffc&,diffc);
PlotNumeric(&df&,df);
if (condbuy)
Buy(1,close);
if (condsellshort)
SellShort(1,close);
代码不注释的。哈哈。是段TB代码，可以直接复制到TB里测试。
diffma8 和 diffma13是特征，下一根K线的涨跌幅是需要去预测的量。通过w=(x'*x)^-1*x'*y的公式可以求w参数。然后带回到TB里。
大的框架就是这样的。现在问题是，好的X和Y有哪些？自己定义的框架是不是像批评者说的，限制了机器的learn。怎么突破？
如何用python实现批量的回测？
今天暂且先到这，这个框架以前搭过，需要持续研究的优化。
有兴趣一同探讨的朋友可以联系我。
PS：好久没撸matlab的代码和TB的代码了。今天为了写博先开了个头，后面会不断更新。
luwenlong321
排名：千里之外
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