python股票交易策略分析

Ⅰ python量化交易是否可以有策略有效識別MACD/SKDJ底背離和頂背離

macd的背離是指該指標當前所對應的股票K線圖，比如某隻股票股價創新高，但macd不但不上升，反而拐頭向下，這就是頂背離，在上證走勢K線圖中和各只股票K線圖都有MACD指標，發個圖你看看，也許你會更明白。

Ⅱ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎

問題不對，你拿股票當工科看了，理工學院里可沒有一個股票分析專業。股票或者投資這行有兩個特點，1. 除了市場數據必看，沒有什麼理論必看。理論跟你實際操作相比是垃圾，這么說不過分；2. 實際能賺錢的經驗，沒有人會公開的。公開會導致失效，會引來對手盤，沒人會跟自己過不去。能賺錢的人基本也沒什麼興趣出書或教課。所以，別嫌給你澆冷水， 如果你想要書籍或者課程的話，就在理工類裡面挑一個接近投資的專業吧，比如 quants。自己沒方向的話，恐怕想求助也難。我是做這個的，但完全是自己摸索。Python 是自學，股票分析也是自己攢經驗值。我的博客或許能給你點啟發: Jacky Liu's Blog , 但最多是啟發而已。你得想出你自己的點子，然後自己去跟市場求證，謝謝 ～

Ⅲ 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序

• 方法一

  前期的數據抓取和分析可能python都寫好了，所以差這交易指令介面最後一步。對於股票的散戶，正規的法子是華寶，國信，興業這樣願意給介面的券商，但貌似開戶費很高才給這權利，而且只有lts，ctp這樣的c++介面，沒python版就需要你自己封裝。

• 方法二

  是wind這樣的軟體也有直接的介面，支持部分券商，但也貴，幾萬一年是要的。

  
  

• 方法三

  滑鼠鍵盤模擬法，很復雜的，就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體，比如券商版交易軟體和大智慧之類的。

• 方法四

  就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改，不過T+1的規則下，預測准確率的重要性高於交易的及時性，花功夫做數據分析就好，交易就人工完成吧

Ⅳ 如何使用Python api 函數寫股票策略

利用context.now可以獲得當前策略運行的時間，返回的是datetime.datetime格式。datetime.datetime格式可以很方便的進行日期、時間操作。
比如timedelta可以很方便的在日期上做日、小時、分鍾、秒的運算。例如，需要策略運行時間1天前的時間，可以這樣寫：context.now+datetime.timedelta(days=-1)，返回的便是一天前的時間。

Ⅳ python怎麼分析所有股票

在 Python的QSTK中，是通過 s_datapath 變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過 QSDATA 這個環境變數來設置對應的數據文件夾。
具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到 s_datapath 變數所指定的文件夾中。然後可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

Ⅵ 使用python做量化交易策略測試和回驗，有哪些比較成熟一些的庫

量化交易大多用在股票交易上，量化是指將某隻股票或者摸個行業的數據進行量化，在更具各家機構自己的量化公式進行選擇，量化交易只是選擇，並不涉及交易
程序化交易也是一種量化交易，但是是更具已有的數據進行，比如各種行情指標，MACD KDJ等，無法像量化交易那樣把能涉及到的所有數據進行量化，程序化交易更側重交易的自動進行，沒有認為干預，且模型編寫簡單，個人用戶也可以進行！

Ⅶ 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序

概率炒股法：
下面方法買漲不買跌，同時避免被套，缺點，手續費比較高，但完全可以吃完整個牛市，熊市不會被套。
用python獲取股票價格，如tushare，如果發現股票當天漲幅在大盤之上（2點30到2點50判斷），買入持有一天，下跌當天就別買，你可以用概率論方法，根據資金同時持有5支，10支或20支，這樣不怕停盤影響，理論上可以跑贏大盤。好處：避免人為沖動，缺點手續費高
還有一種是操作etf，如大盤50etf,etf300,中小板etf,創業板etf，當天2.30分判斷那個etf上漲就買入那支，買入漲幅最大的，不上漲什麼都不買，持有一天，第二天上午判斷一下，如果下跌超過2%賣掉。好處：不會踩地雷，缺點：漲隨大盤,我比較推薦這個方法，外圍的風險比較小。
具體的python程序我有，比上面復雜，有止贏止損位，資金管理，監視管理，我用在實盤當中，自動化下單也已解決。
我覺得程序的成敗不在一日之功，在於長期穩定賺錢，如運行十年，過多的數據分析也無意義，因為預測未來永遠是一個概率問題，不是百分之百確定的，如果你的程序能在長時間多次數上戰勝市場，你的程序就能趨向大數定理。
否則一時的回撤會讓你停止程序自動執行，而無法趨向大數定理中的穩定概率。
如果有一個程序能百分之99確定，那麼基本上肯定是分析了內幕交易數據，和徐x一樣，每次重倉一支股，這種手法應該是得到了內幕，也就不需要什麼程序來交易了。
巴菲特的交易模式實質上也是內幕交易的一種，因為他靠的是外在分析，實地考查，估計這是尋找內幕的手段，現在做大了，這種效果就不靈了，收益也下降了，美國經濟也下滑了，所以巴菲特的未來是必定是暗淡的，因為內幕交易的池子有限，資金量大了不好操作。
想想如果巴菲特生在蘇聯，印度，日本等等其他國家，他可能在街頭要飯，美國二戰後經濟環境加傾向內幕造就了他，而不是炒股技術有多神。所以巴菲特不屑於程序化交易。
巴菲特及不少美國式的股神實際上是倖存者偏差造成的，你想想蘇聯的股神在那裡？為什麼一個都沒有？（「沉默的數據」、「死人不會說話」）
我覺得未來真正能成股神必定是程序，不是人，因為一個好的程序策略可以用一輩子，實現長期穩定增長，當然前提是社會經濟環境穩定，不會出現類似蘇聯的動亂，也不會出現日本式的惡性通脹（對貨幣m2有點擔心）。

太多的股票讓股民每天沉浸在選股的游戲中，選股造就了券商的行情軟體，實際上很多數據都是沒有用的，所有的關鍵是按操作方法永遠執行下去才能趨向穩定概率，否則今天換一種明天換一種方法，今天按kdj，明天按macd，後天按boll，大後天按ddx，大大後天按自編指標，多條件選股，最後錢都交手續費或止損不及時被套牢了。這時券商收傭金的目的也就達到了，每年券商收的傭金比股市分紅要高。不管行情如何，只要多請幾個股評員，總有方向說對的，玩個概率游戲讓大家頻繁交易，券商的收入只會增不會降。所以千萬別信股評，玩的是概率游戲，如同預測硬幣的正反，請十個股評師必定有個能預測三次正確的神股評。你信這個神股評，後面可能是三次都不準，呵呵。所以券商和行情軟體總會在收盤或午休時彈出各種消息或評價，說實在的這種東西沒有一分錢的價值。可能早就寫好了上漲的說法是模塊a，下跌的說法是模板b，平市的說法是模板c,只是填上當天數據即可，都是八股文，都是馬後炮，一樣的事件上午說成是上漲理由，下午說成是下跌理由。
程序的策略經過測試後的關鍵在於穩定執行，長期穩定執行，長期長期穩定穩定執行執行，重要的事說三遍。

人性無法戰勝的弱點是執行力，小學生都懂的天天向上，每日進步，世間有幾人能做到？而穩定幾十年執行更是難上加難，如同背英語單詞一樣，理論上一天背一百個，一百天就可以一萬詞，但十年，二十年過去了，你可能還是三千詞以下。

用程序的目的就是百分之百執行到位，沒有折扣，真正戰勝人性的弱點，和t+1沒有關系。

另外通過一定方法降低手續費也可以使你的資金活得更久，如把上面的日模型改為周或月模型。

Ⅷ Python和金融分析的關系量化交易內容深度

Python是一種腳本語言，就是程序員用的代碼語言。
Python的功能不可以說不大，在金融數據分析裡面有著很方便的應用。
但是需要你專門去學Python，不然看到一堆代碼只會懵逼。

Ⅸ 新人發帖求助，python使用tushare股票分析包方法報錯

常用以下幾種：
TSocket—使用阻塞式 I/O 進行傳輸，是最常見的模式
TFramedTransport—非阻塞方式，按塊的大小進行傳輸，類似於 Java 中的 NIO
若使用 TFramedTransport 傳輸層，其伺服器必須修改為非阻塞的服務類型，客戶端只需替換 TTransport 部分
TNonblockingTransport —— 使用非阻塞方式，用於構建非同步客戶端！

Ⅹ 如何利用Python預測股票價格

預測股票價格沒有意義。
單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網路來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之後無利可圖。

純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的，人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去，那套系統研發費用數千萬，硬體（主要是獨立光纜）費用以億計。