集合竞价选股量化PTrade源码
时间: 2024-08-19 16:00:23 浏览: 66
集合竞价选股量化是一种利用金融市场的集合竞价信息,通过编写算法程序(如Python中的PTrade源码)来辅助投资者做出决策的过程。PTrade源码通常涉及到以下几个步骤:
1. 数据抓取:获取证券交易所的集合竞价数据,包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等关键指标。
2. 筛选条件:设置预设的筛选规则,比如股票价格波动范围、市场热度、基本面分析等指标。
3. 算法策略:基于统计学、技术分析或机器学习模型,对收集到的数据进行处理和分析,以确定哪些股票有较高的投资价值。
4. 决策与执行:根据策略生成买入或卖出信号,并将自动化交易指令应用到实际的交易平台。
5. 监控与优化:持续监控策略效果,根据市场反馈调整和优化算法。
请注意,PTrade源码通常是私密的,开发者不会公开分享完整代码,因为这涉及到商业秘密和合规问题。如果你需要学习这类量化投资,可以关注相关的量化交易教程、开源库(如Quantopian, Backtrader),或者参考已有的公开API文档和示例。
相关问题
按集合竞价选股编写聚宽代码
好的,以下是一个简单的按集合竞价选股的聚宽代码示例:
```python
# 导入所需库
import jqdata
# 初始化函数,设定基准等等
def initialize(context):
# 设定股票池
g.stocks = get_stock_pool()
# 设置手续费与滑点
set_commission(slippage=Slippage(), commission=Commission())
# 定义股票池函数
def get_stock_pool():
# 获取所有A股股票
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
# 过滤掉ST股票和上市时间不足一年的股票
q = query(
valuation.code
).filter(
valuation.code.in_(stocks),
# 排除ST股票
valuation.is_st == False,
# 上市时间超过一年
valuation.list_date < (context.current_dt - datetime.timedelta(days=365))
)
stocks = [s for s in get_fundamentals(q).iloc[:,0]]
# 返回剩余股票
return stocks
# 定义选择股票函数
def select_stocks(context):
# 获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票
q = query(
valuation.code
).filter(
valuation.code.in_(g.stocks),
# 当日集合竞价涨跌幅前50%
valuation.change_pct > 0
).order_by(
valuation.change_pct.desc()
).limit(
len(g.stocks) // 2
)
stocks = [s for s in get_fundamentals(q).iloc[:,0]]
# 返回选出的股票
return stocks
# 定义调仓函数
def rebalance(context):
# 清空现有持仓
for stock in context.portfolio.positions:
order_target(stock, 0)
# 选择新的股票
stocks = select_stocks(context)
# 平均分配资金买入选中的股票
if stocks:
weight = 1.0 / len(stocks)
for stock in stocks:
order_target_percent(stock, weight)
```
这个示例代码中,我们首先定义了一个 `get_stock_pool()` 函数来获取所有A股股票,并过滤掉了ST股票和上市时间不足一年的股票。然后,在 `initialize()` 函数中,我们调用了这个函数来设定股票池。接着,在 `select_stocks()` 函数中,我们获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票,作为选股结果。最后,在 `rebalance()` 函数中,我们清空现有持仓,然后买入选中的股票,让资金平均分配到每个股票的头寸上。
集合竞价逐步上升选股代码怎么写
集合竞价是指在每个交易日的开盘前,交易所会公布当天的开盘价,并且在此价位上进行集中报价和匹配交易。如果有大量买盘或卖盘,就会导致开盘价偏离预期,形成“涨停”、“跌停”等情况。
要编写集合竞价逐步上升选股代码,需要以下步骤:
1. 获取股票的历史行情数据,包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等信息。
2. 计算每个交易日的开盘价,并按照从小到大的顺序排列。
3. 选取开盘价最低的几只股票,比如选择前10只股票。
4. 在集合竞价时段,观察这些股票的卖盘情况,如果卖盘数量逐步下降,而买盘数量逐步上升,就可以认为市场对这些股票的需求在增加,可以考虑买入。
5. 根据个人的风险偏好和交易策略,制定相应的买入点位和止损点位,并进行交易。
以下是一个简单的Python代码示例,可以根据实际情况进行调整:
```
import tushare as ts
# 获取股票的历史行情数据
data = ts.get_hist_data('600000', start='20210101', end='20210630')
# 计算每个交易日的开盘价,并按照从小到大的顺序排列
open_prices = data['open'].sort_values()
# 选取开盘价最低的10只股票
target_stocks = open_prices.head(10).index.tolist()
# 在集合竞价时段,观察股票的卖盘和买盘情况,根据策略进行交易
# ...
```
需要注意的是,以上代码只是一个简单示例,实际交易需要综合考虑多种因素,如市场走势、股票基本面、资金流向等。同时,也需要注意风险控制,避免因为贪心或情绪化交易而造成损失。
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