教程见:https://www.joinquant.com/post/13149

一、初识量化交易

概括:量化是全自动、编程化的交易模式。

二、量化策略的基本框架

概括:写python代码,周期执行即可。

三、python基本语法与变量

四、下单、函数、API

概括:调相关API

五、获取context数据、条件判断

概括:context相当于一个系统变量。主要学习访问context对象中的数据。

六、循环、多股票策略

概括:会用list 和 for 即可。

七、获取典型常用数据

概括:调相关API

八、综合之前所学写一个策略

概括:前七章的总结,感觉直接照着这个模板写就好了。

九、策略评价与建立模拟

概括:主要评价指标有年化收益(越大越好),最大回撤率(越小越好)、交易次数(越多越好)、Alpha(代表与系统走势无关的收益,越大越好)与Beta(系统相关风险),夏普比率(所承担的单位风险所带来的收益,越大越好)。建立模拟要注意。

十、投资研究功能

概况:介绍了Jupyter Notebook的使用以及一些数据可视化。

十一、成长指路

概况:指出量化交易是需要自学以及自己钻研的,同时由于和利益直接挂钩,因此也不适合分享。并推荐了如下四篇文章(见于https://joinquant.com/post/14094):

这四个公式是四大量化策略,相当于“hello world”了。

 

感觉量化交易是一个很容易上手,但很重实践的东西,恩,本质上就是炒股咯。

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