NCKU DSAI课程作业：使用Python实现自动交易策略

资源摘要信息:"DSAI_HW2_AutoTrading:NCKU DSAI课程作业" 知识点： 1. 课程作业：本次文件所涉及的内容是一门名为“DSAI_HW2_AutoTrading”的课程作业。DSAI可能是某个大学开设的“数据科学与人工智能（Data Science and Artificial Intelligence）”课程的一部分，HW2表示这是课程的第二次作业。 2. NCKU：此作业可能来自台湾成功大学（National Cheng Kung University, NCKU），该校在工程、科技领域尤其在数据科学与人工智能的研究和教育上具有较强实力。 3. 自动交易系统：作业的主要目标是通过编写程序来实现一个自动交易系统。自动交易系统（Auto Trading System）是一种使用计算机算法来决定购买和出售金融资产（如股票、期货、外汇）的系统。这种系统通常用于股票市场，其目的是在不需要人工干预的情况下，根据预设的条件和规则进行交易，以期获得利润。 4. Python编程：作业要求使用Python语言编写交易算法。Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，在数据科学、机器学习、网络开发等领域得到广泛应用。作业中特别提到使用Python 3.6或更高版本，这表明对编程环境有明确的要求，必须使用较新的Python特性，以便能够使用最新的库和语言特性。 5. 获利最大化：作业的目标是设计一个能够每天进行交易的系统，并且希望系统能够在交易中获得最大的利润。这可能涉及到金融市场分析、交易策略的设计、风险管理等复杂概念。为了实现这一目标，程序可能需要考虑历史价格数据、市场趋势、技术指标、基本面分析等多方面的信息，并结合机器学习模型进行预测。 6. 环境配置：由于作业要求使用Python 3.6或更高版本，这意味着需要配置一个合适的开发环境。常见的Python开发环境包括Jupyter Notebook、PyCharm、Visual Studio Code等。在这样的环境中，开发者可以编写、测试和调试代码，进行数据探索和可视化，以及运行和监控自动交易策略。 7. 数据科学与人工智能：由于课程名称中包含DSAI，该作业可能是数据科学与人工智能课程的一部分，因此在完成作业时可能需要应用数据分析、机器学习、深度学习等领域的知识，比如使用深度学习模型来预测市场走势，或者应用统计分析方法来优化交易策略。 8. 金融市场的基本原理：由于作业是关于自动交易系统，了解金融市场运作的基本原理对于成功实现作业目标至关重要。这包括对股票、期权、期货和外汇等金融工具的理解，市场上的供需关系，以及影响市场的宏观经济因素等。 总结：本次课程作业要求学生使用Python编写一个自动交易系统，并力求在模拟交易中获得最大利润。学生需要利用数据科学和人工智能的知识来分析市场，设计交易策略，并在配置好Python开发环境的基础上进行编程实践。这项作业不仅考验学生的编程技能，还测试了他们在金融市场、数据分析和人工智能等领域的综合应用能力。