Python量化交易入门与3GPP 23501 G10示例
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更新于2024-08-05
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本资源是一份关于Python量化交易的教程,主要针对金融领域的初学者和进阶者。首先,作者介绍了如何利用通联DataAPI获取行情数据,以平安银行为例,展示了从1990年至2015年的收益率变化情况。通过`pandas`库对数据进行处理,计算收益率并绘制图表,以便进行后续的分析。
在"新手入门"部分,教程详细地涵盖了量化投资的学习路径,包括观看量化投资视频课程,以及一系列Python基础知识的讲解。作者通过"量化分析师的Python日记"系列,逐步介绍了Python的关键库,如NumPy(数值计算)、SciPy(科学计算工具)、Pandas(数据处理库)以及QQuant(用于量化交易的框架)的使用。日记中的每一天都聚焦于不同的主题,例如函数插值、二叉树、偏微分方程、因子生成与回测、Alpha对冲模型的创建和 Wealthfront 类似的财富管理工具。
在"股票量化相关"部分,教程深入探讨了基本面分析方法。"alpha多因子模型"被用来解释阿尔法(Alpha)策略,即超额收益的来源,通过结合《量化分析师Python日记》中的相关内容,读者可以理解如何设计和实施这种策略。"基本面因子选股"则侧重于如何结合财务指标如现金比率、负债现金和现金保障倍数,以及市盈率等来进行股票选择。
此外,还有针对Alpha对冲策略的实战指导,包括如何在优矿(可能是一个量化交易平台)上构建和优化Alpha模型,以及模拟类似Wealthfront的投资组合管理。整个教程不仅提供理论知识,还通过实例演示了如何将理论应用到实际的量化交易中,适合希望在金融市场中运用Python技术进行数据分析和策略执行的读者。
2019-07-28 上传
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论文
李_涛
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