回复内容:
最近发起了一个开源项目,A股版的pyalgotrade,在原版的基础上,增加了A股的历史行情和实时行情,可以用来做回测和实盘模拟。这个项目会定期更新,正在测试CTP接口和交易监控等功能。希望借助开源的力量,能打破机构投资者在工具上的优势,让中小投资者也能分享程序化的红利。https://github.com/Yam-cn/pyalgotrade-cn
------------------------------------------------2016.03.17----------------------------------------------------
更新一下pyalgotrade-cn的项目进度:
1. 首先,大家反映学习资料比较少的,问题,我现在已经做一个系列的视频教程。
[pyalgotrade-cn基础]
2. 中文文档翻译已经基本完成,感谢群里的茄子同学~
3. 股票实时行情接入已经完成了,现在可以进行模拟交易。
我在群里发起了一个投票,了解一下现在这个平台的使用情况。之后会根据这个投票结果来决定视频课程的安排,和平台的更新进度。
------------------------------------------------2016.01.28----------------------------------------------------
看到大家对这个项目的兴趣,十分感动~~~今天一定要多熬几个小时在这个项目上
集中回答一下一些问题:
1. 是否可以进行多标的的回测。
这个是可以的,strategy和eventprofiler都是支持多股票的。
2. 什么时候开放交易接口。
CTP接口计划在下一个版本放出,再加上一些测试和调整,计划在今年一季度可以跑稳CTP。
股票接口这个择机放出吧,技术上问题不大,现在主流的券商都可以兼容,不过你懂得,现在开放股票接口并不是一个好时候。。
3. 是否有文档
现在有英文版的文档,中文版的文档正在制作中,最近在这个项目上花的时间比较多,所以文档进度就差一点,我会在春节假期补上新增模块的文档,原版的文档翻译工作,也会慢慢做起来。
PS: 有些朋友反映github访问不了,可以加群300349971,群共享里面也有。
PPS: 如果有希望承担一部分文档翻译,代码测试工作的朋友,可以直接私信我,或者在群里M我。 在数据获取方面强烈推荐使用TuShare,简单易用,速度很快,而且只写一行代码就能将数据存储在本地了,支持csv、excel、hdf5和关系型数据库和NoSQL。
TuShare -财经数据接口包 http://Myquant.cn我觉得不错,足够开放性,我个人非常看好。申请了几次也不给审批,不知道是怎么回事? 补充一个:tinysoft
Python通过pywin32调用天软COM,主要是调用天软的数据,利用天软在数据整合上面的优势快速获得数据,并且有大量积累的金融方法函数!
dll方式的调用正在丰富中。 Ricequant - Beta Ricequant量化策略平台,米筐科技。支持Python和Java编写和测试策略。有良好的API设计,从一线数据商采购的数据提供给用户使用,现在有A股市场逾十年的市场数据和财务数据,美股数据等。Ricequant 马上推出的模拟实盘和实时微信推送策略选股择时的功能。
现在上面的量化社区也比较活跃了。 btw,社区很重要!社区很重要!社区很重要!还请大牛们多给量化爱好者们灌些肥水。
Tushare 我也要给大大的赞! 解决了大部分市场数据的获取的问题。 恒生电子新推出了一个叫量化赢家的量化终端,听说可以做量化选股、程序化交易还有对冲交易之类的,以前是C++的策略平台,现在好像对接Python了,可以去他们的论坛找他们要Python接口。
量化赢家策略语言Python教程
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2015.7.10更新
量化赢家的PY版本已经正式推出了,不过暂时只支持种子用户试用,对使用Python开发策略的量化交易者可以关注一下。
量化赢家策略开发版使用手册(python)-恒生量化社区
如何成为量化赢家种子用户 个人用过tushare,接口简单,而且免费,适合拿来练练手。 还有这个:
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
我自己也在基于python开发自用的量化平台 我一直用的是JoinQuant:聚宽,人人皆为宽客
回测在策略里;
统计分析在研究里;
全程在线操作,比好的是没有明显的内的限制。
网站好像还成立不久,所以数据方面有些局限,在上面主要还是做国内股票。
不过进步还挺快的。 试用过下面这个:
4. 通联数据的量化平台是一个Python环境的研究,回测,交易平台,除了可以使用题主提到的pandas,scipy,numpy等第三方库之外,还可以使用通联提供的量化分析库(可以看做是quantlib的中国加强版),以及行情数据(有通联自己的数据,如果购买了聚源等第三方的数据,也可使用)。
今年年中应该会对外开放注册了。
已经开放注册了.
https://uqer.io

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

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