Ⅰ 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
Ⅱ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢
Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。
Ⅲ 怎麼開始python 在股票中的一些使用技巧
（1）設置環境變數:我的電腦-右鍵-屬性-高級-環境變數 在Path中加入
;c:\python26 （注意前面的分號和路徑）
（2）此時，還是只能通過"python *.py"運行python腳本，若希望直接運行*.py，只需再修改另一個環境變數PATHEXT:
;.PY;.PYM
3，測試是否安裝成功
cmd進入命令行 輸入python –v 若是輸出版本信息，則表示安裝完畢
4，建一個hello.py
print ("hello world")
5,cmd 進入命令行 找到文件路徑 hello.py
會輸出"hello world"
6,接受用戶輸入
x= input("x:")
y= input("y:")
print (x * y)
Ⅳ 怎樣用 Python 寫一個股票自動買賣的程序
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 股票交易策略具體有哪些
股票交易策略常見的是趨勢型策略，通俗說,就是追漲殺跌。從眾心理是趨勢的主要基礎。趨勢也是股市運行的最明顯特徵。雖然牛市即具有明顯上漲趨勢的時間只佔總時間的15％左右,但由於它的特徵顯著,還是受到眾多的投資者偏愛。CMC Markets提醒交易者，股票交易策略是一種在理想模型中抽象概括出的東西。在實際中,大可不必說只用一種基本策略。把不同的策略組合進一個交易系統一般能得到更好的甚至是出奇好的效果穩定盈利是一種境界。
Ⅵ 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。
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 怎樣用python處理股票
用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。
Ⅸ 怎麼學習python量化交易
下面教你八步寫個量化交易策略——單股票均線策略
1 確定策略內容與框架
若昨日收盤價高出過去20日平均價今天開盤買入股票
若昨日收盤價低於過去20日平均價今天開盤賣出股票
只操作一隻股票，很簡單對吧，但怎麼用代碼說給計算機聽呢？
想想人是怎麼操作的，應該包括這樣兩個部分
既然是單股票策略，事先決定好交易哪一個股票。
每天看看昨日收盤價是否高出過去20日平均價，是的話開盤就買入，不是開盤就賣出。每天都這么做，循環下去。
對應代碼也是這兩個部分
definitialize(context):
用來寫最開始要做什麼的地方
defhandle_data(context,data):
用來寫每天循環要做什麼的地方
2 初始化
我們要寫設置要交易的股票的代碼，比如 兔寶寶（002043）
definitialize(context):
g.security='002043.XSHE'#存入兔寶寶的股票代碼
3 獲取收盤價與均價
首先，獲取昨日股票的收盤價
#用法：變數=data[股票代碼].close
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價，命名為last_price
然後，獲取近二十日股票收盤價的平均價
#用法：變數=data[股票代碼].mavg(天數，『close』)
#獲取近二十日股票收盤價的平均價，命名為average_price
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
4 判斷是否買賣
數據都獲取完，該做買賣判斷了
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入，否則賣出
iflast_price>average_price:
買入
eliflast_price<average_price:
賣出
問題來了，現在該寫買賣下單了，但是拿多少錢去買我們還沒有告訴計算機，所以每天還要獲取賬戶里現金量。
#用法：變數=context.portfolio.cash
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金量，命名為cash
5 買入賣出
#用法：order_value(要買入股票股票的股票代碼，要多少錢去買）
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
#用法：order_target(要買賣股票的股票代碼，目標持倉金額）
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0，即全賣出
6 策略代碼寫完，進行回測
把買入賣出的代碼寫好，策略就寫完了，如下
definitialize(context):#初始化
g.security='002043.XSHE'#股票名:兔寶寶
defhandle_data(context,data):#每日循環
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價
#取得過去二十天的平均價格
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入，否則賣出。
iflast_price>average_price:
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
eliflast_price<average_price:
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0，即全賣出
現在，在策略回測界面右上部，設置回測時間從20140101到20160601，設置初始資金100000，設置回測頻率，然後點擊運行回測。
7 建立模擬交易，使策略和行情實時連接自動運行
策略寫好，回測完成，點擊回測結果界面（如上圖）右上部紅色模擬交易按鈕，新建模擬交易如下圖。 寫好交易名稱，設置初始資金，數據頻率，此處是每天，設置好後點提交。
8 開啟微信通知，接收交易信號
點擊聚寬導航欄我的交易，可以看到創建的模擬交易，如下圖。 點擊右邊的微信通知開關，將OFF調到ON，按照指示掃描二維碼，綁定微信，就能微信接收交易信號了。
Ⅹ 股票量化交易策略是什麼意思
股市是一門經濟學，哲學，概率學，心理學的綜合體，想要成功，需要不斷去感悟去總結每一次的失敗，這樣才能走的更好更遠。
第一個理念：
順勢而為
股市的大趨勢決定個股的走勢，當指數大漲時個股更容易爆發，這個時候適合重倉介入，當然要注意獲利就出;當市場處於弱勢時，就要考慮輕倉介入，不盲目追漲。
第二個理念：
選定有價值的公司
在投資中，選定有價值的公司很重要，因為這些公司有很強的上漲潛力，一旦市場有好的信號，或者公司有大利好時，股價就會飛速上漲，所以這樣的公司更容易讓普通股民賺到錢。
第三個理念：
分批建倉 堅持到底
在投資中，投資者要住的是要做好投資策略，一般的策略就是分批建倉，在市場下跌時以倒金字塔形態建倉，在市場上漲時，以金字塔形態減倉。如果股票短期被套，市場情況還可以的話，則要選擇堅持持倉。
天字一號量化交易系統通過設定不同的各種指標條件，一旦市場交易情況滿足這些條件時就自動彈出一些操作指示；設定值達到開倉條件，系統會彈出買入信號、設定值達到減倉條件賣出一半或者全部賣出等。