第一章-学习之前的认知

影响股价的因素

1、公司自身因素
2、心理因素
3、行业因素
4、经济因素
5、市场因素
6、政治因素

金融量化投资

量化投资的优势
1、避免主观情绪，人性弱点和认知偏差，选择更加客观
2、能同时包括多角度的观察和多层次的模型
3、及时跟踪市场变化，不断发现新的统计模型，寻找交易机会
4、在决定投资策略后，能通过回测验证其效果
量化策略  通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策，自动地进行股票交易
策略的周期  实现想法、学习知识  实现策略：python  检验策略：回测、模拟交易  实盘交易  优化策略，放弃策略

第二章-科学计算基础包—numpy

量化投资和python

为什么选择python呢?

其他选择：excel、SAS/SPSS（统计软件，无编程）、R（功能太单一，制作数据分析）量化投资实际上就是分析数据从而做出决策的过程
python数据处理相关模块1、NumPy：数组批量计算2、pandas：灵活的表计算3、Matplotlib：数据可视化

怎么使用python进行量化投资

自己编写NumPy \+ pandas + Matplotlib....
在线平台聚宽、优矿、米筐、Quantopian....
开源框架RQAlpha、QUANTAXIS....

IPython的使用

pip3 install ipthon
也可以直接安装anacoda ，集成了ipython、NumPy pandas Matplotlib 等许多python的常用模块和框架

与python解释器的使用方法一致

TAB键自动完成

？内省、查看具体信息

？进行模糊匹配，命名空间搜索

！执行系统命令

某些命令不用加也能执行

？？两个问号

快捷键

IPython的魔术命令

%timeit 很费事，他要跑很多次

%paste 执行剪切板中的python代码

%pdb 在异常发生后自动进入调试模式，使用on

然后就可以使用pdb相关的命令，进行调试状态

p命令最常用，打印的意思

%魔术命令

命令的历史可以使用上下方向键，或者%hist查看命令历史

_ 表示上一次的输出

__ 表示上两个命令

_48 第多少的结果

_i48 第多少行的结果的字符串形式

%bookmark 目录标签系统

IPython Notebook-Jupyter的初识

安装jupyter

使用notebook

进入了jupyter的web界面

创建新的notebook

出现一个小问题：编写的代码不能运行且前面的提示符In[*]

查看命令行，出现错误提示

将软件降级安装后，解决问题

可以用notebook写博客，支持makedown，而且他可以将页面直接输出成很多文本形式

正戏-Numpy模块

Numpy简介

实例展示为什么要使用numpy

例子：已知若干家跨国公司的市值，将其换算成人民币

普通的函数方法

1、将公司市值存储成列表或者其他格式
2、创建变量，存储汇率
2、遍历列表
3、做乘法运算，放入新的列表

用numpy

例子2：已知每件商品的价格和每件商品的数量，计算总金额

还是用a作为价格，再创建一个数组作为每件商品的数量

计算每件商品的价格

计算总金额

ndarray-多维数组对象

ndarray-常用属性

In \[26\]: a.ndim
Out\[26\]: 1
In \[27\]: a.size
Out\[27\]: 50
In \[28\]: a.shape
Out\[28\]: (50,)
\-----------------------------
In \[30\]: b = np.array(\[\[1,2,3,\],\[4,5,6\]\])
In \[31\]: b.ndim
Out\[31\]: 2
In \[32\]: b.size
Out\[32\]: 6
In \[33\]: b.shape
Out\[33\]: (2, 3)
\-----------------------------
三维-第三个维度相当于笔记本的每一页，翻个页就到另一面
In \[35\]: c = np.array(\[\[\[1,2,3,\],\[4,5,6\]\],\[\[1,2,3\],\[1,2,3\]\]\])In \[36\]: c
Out\[36\]:
array(\[\[\[1, 2, 3\],\[4, 5, 6\]\],\[\[1, 2, 3\],\[1, 2, 3\]\]\])
In \[37\]: c.shape
Out\[37\]: (2, 2, 3)
\------------------------------------
数组的转置
In \[39\]: c = c.TIn \[40\]: c
Out\[40\]:
array(\[\[\[1, 1\],\[4, 1\]\],\[\[2, 2\],\[5, 2\]\],\[\[3, 3\],\[6, 3\]\]\])In \[41\]: c = c.TIn \[42\]: c
Out\[42\]:
array(\[\[\[1, 2, 3\],\[4, 5, 6\]\],\[\[1, 2, 3\],\[1, 2, 3\]\]\])

ndarray-数据类型

查看数据类型

In \[24\]: a.dtype
Out\[24\]: dtype('float64')

我们使用的巨大部分都是数字类型，它本身就是用来做计算的

64位数的长度是多少（2**63-1）

In \[25\]: 2\*\*64\-1
Out\[25\]: 18446744073709551615

numpy-array的创建

In \[1\]: # 可以这样创建一个10位全是0的数组
In \[2\]: import numpy as np
In \[3\]: a = np.array(\[0\]\*10)
In \[4\]: a
Out\[4\]: array(\[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0\])In \[5\]: # 也可以用zeros创建
In \[6\]: b = np.zeros(10)
In \[7\]: b
Out\[7\]: array(\[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.\])In \[8\]: # 可以看见都是0.，说明他是一个浮点数，来看一下类型
In \[9\]: b.dtype
Out\[9\]: dtype('float64')In \[10\]: # 创建的时候指定类型，不使用默认的，直接用int
In \[11\]: c = np.zeros(10,dtype='int')
In \[12\]: c
Out\[12\]: array(\[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0\])
In \[13\]: c.dtype
Out\[13\]: dtype('int32')In \[14\]: # 创建全是1的数组
In \[15\]: d = np.ones(10)
In \[16\]: d
Out\[16\]: array(\[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.\])In \[17\]: # 看一下empty的用法，创建空数组，里面放的都是随机数
In \[18\]: e = np.empty(50)
In \[19\]: e
Out\[19\]:
array(\[1.23004319e-311, 1.23004150e-311, 2.95806213e-311, 1.26927730e-277,5.54041819e+228, 2.84855906e-311, 5.97288716e-299, 3.28487474e-311,9.43293441e-314, 2.26784710e-308, 1.23004306e-311, 1.23002517e-311,3.38460664e+125, 6.69053866e+151, 6.56693077e-085, 1.03564308e-308,1.33360293e+241, 1.71632673e+243, 5.96115807e+228, 1.71011791e+214,5.67517369e-311, 1.00562508e-248, 2.85308965e-313, 2.14793507e-308,1.38760675e+219, 2.92135768e+209, 2.21211602e+214, 2.28723653e-308,6.96983359e+228, 1.33360298e+241, 2.11280666e+161, 1.29883065e+219,1.11074825e-310, 1.46972270e-200, 4.97508544e-313, 4.65203811e+151,4.66820502e+180, 5.61168418e-313, 3.81674046e-308, 1.33360303e+241,1.54523733e-310, 5.03961303e-266, 3.99046880e-008, 2.08868046e-310,2.53185169e-212, 7.44726967e-251, 1.39069238e-309, 2.75926410e-306,4.90398331e-307, 5.23951796e+202\])
In \[20\]: #  这些随机值是，之前内存的残存值。这个empty有什么用呢?
In \[21\]: #  为了之后给里面赋值，因为它相对于zeros和ones创建的时候少了1个步骤，会更快一点
In \[22\]: # arange可以指定步长为小数，pyton中是不可以的
In \[24\]: f = np.arange(1,10,0.3)
In \[25\]: f
Out\[25\]:
array(\[1\. , 1.3, 1.6, 1.9, 2.2, 2.5, 2.8, 3.1, 3.4, 3.7, 4. , 4.3, 4.6,4.9, 5.2, 5.5, 5.8, 6.1, 6.4, 6.7, 7. , 7.3, 7.6, 7.9, 8.2, 8.5,8.8, 9.1, 9.4, 9.7\])In \[26\]: # linspace线性空间，和arange非常相，但是完全不一样，把指定的范围数字分成间隔相同的份数，最后一个参数是数组的长度，即份数
In \[31\]: k = np.linspace(0,5,10)  或者是  np.linespace(0,5,num=10)
In \[32\]: k  #并且linspace不像arange不包含最后一个数，它是包含最后一个数的，可以在最后看见5
Out\[32\]:
array(\[0.        , 0.55555556, 1.11111111, 1.66666667, 2.22222222,2.77777778, 3.33333333, 3.88888889, 4.44444444, 5.        \])
In \[27\]: g = np.linspace(1,100,100)
In \[28\]: g
Out\[28\]:
array(\[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,  18.,  19.,  20.,  21.,  22.,23.,  24.,  25.,  26.,  27.,  28.,  29.,  30.,  31.,  32.,  33.,34.,  35.,  36.,  37.,  38.,  39.,  40.,  41.,  42.,  43.,  44.,45.,  46.,  47.,  48.,  49.,  50.,  51.,  52.,  53.,  54.,  55.,56.,  57.,  58.,  59.,  60.,  61.,  62.,  63.,  64.,  65.,  66.,67.,  68.,  69.,  70.,  71.,  72.,  73.,  74.,  75.,  76.,  77.,78.,  79.,  80.,  81.,  82.,  83.,  84.,  85.,  86.,  87.,  88.,89.,  90.,  91.,  92.,  93.,  94.,  95.,  96.,  97.,  98.,  99.,100.\])In \[33\]: #eye 生成单位矩阵，对角线上都是1，不做线性代数，基本不会遇到
In \[37\]: w = np.eye(5)
In \[38\]: w
Out\[38\]:
array(\[\[1., 0., 0., 0., 0.\],\[0., 1., 0., 0., 0.\],\[0., 0., 1., 0., 0.\],\[0., 0., 0., 1., 0.\],\[0., 0., 0., 0., 1.\]\])

ndarray-批量运算

比较运算最后得到的是布尔值

如何快速生成一个二维数组

In \[39\]: np.arange(15).reshape((3,5))
Out\[39\]:
array(\[\[ 0,  1,  2,  3,  4\],\[ 5,  6,  7,  8,  9\],\[10, 11, 12, 13, 14\]\])

ndarray-索引

array(\[\[ 0,  1,  2,  3,  4\],\[ 5,  6,  7,  8,  9\],\[10, 11, 12, 13, 14\]\])In \[40\]: a = np.arange(15).reshape((3,5))In \[41\]: a\[2,2\]
Out\[41\]: 12

adarray-切片

也是前包后不包

In \[46\]: f
Out\[46\]:
array(\[1\. , 1.3, 1.6, 1.9, 2.2, 2.5, 2.8, 3.1, 3.4, 3.7, 4. , 4.3, 4.6,4.9, 5.2, 5.5, 5.8, 6.1, 6.4, 6.7, 7. , 7.3, 7.6, 7.9, 8.2, 8.5,8.8, 9.1, 9.4, 9.7\])In \[48\]: f\[1:3\]
Out\[48\]: array(\[1.3, 1.6\])

但是数组切片，为了省空间，在切片的时候只是浅拷贝

如果要不影响原数组，切片的时候使用copy

In \[55\]: b = f\[0:5\]In \[56\]: b
Out\[56\]: array(\[1. , 1.3, 1.6, 1.9, 2.2\])In \[57\]: b\[0\] = 5In \[58\]: b
Out\[58\]: array(\[5. , 1.3, 1.6, 1.9, 2.2\])In \[59\]: f
Out\[59\]:
array(\[5\. , 1.3, 1.6, 1.9, 2.2, 2.5, 2.8, 3.1, 3.4, 3.7, 4. , 4.3, 4.6,4.9, 5.2, 5.5, 5.8, 6.1, 6.4, 6.7, 7. , 7.3, 7.6, 7.9, 8.2, 8.5,8.8, 9.1, 9.4, 9.7\])
使用copy
b = f\[0:5\].copy（）

多行切片

In \[49\]: a
Out\[49\]:
array(\[\[ 0,  1,  2,  3,  4\],\[ 5,  6,  7,  8,  9\],\[10, 11, 12, 13, 14\]\])
In \[50\]: # 多行切片，可以看做是\[切行，切列\]
In \[54\]: a\[0:2,0:2\]
Out\[54\]:
array(\[\[0, 1\],\[5, 6\]\])

ndarray-布尔型索引

需求：选出列表中大于5的数

In \[60\]: import random
# 用列表的filter方法
In \[61\]: a = \[random.randint(0,10) for i in range(20)\]
In \[62\]: a
Out\[62\]: \[1, 2, 1, 6, 1, 8, 6, 7, 3, 0, 6, 8, 2, 6, 0, 1, 4, 10, 0, 3\]
In \[63\]: list(filter(lambda x:x>5, a))
Out\[63\]: \[6, 8, 6, 7, 6, 8, 6, 10\]
# 用数组的布尔值索引
In \[64\]: a = np.array(a)
In \[65\]: a\[a>5\]
Out\[65\]: array(\[ 6,  8,  6,  7,  6,  8,  6, 10\])In \[66\]: # 布尔型索引的原理
In \[67\]: # 第一步 a>5
In \[68\]: a>5
Out\[68\]:
array(\[False, False, False,  True, False,  True,  True,  True, False,False,  True,  True, False,  True, False, False, False,  True,False, False\])In \[69\]: # 第二步，返回每一位置为ture的位置的值
In \[70\]: b = np.array(\[1,2,3\])
In \[71\]: c = np.array(\[True,False,True\])
In \[72\]: b\[c\]
Out\[72\]: array(\[1, 3\])

需求2：选出数组中大于5的偶数

题外：and 和 & 有什么区别？

ndarray-花式索引

注意：多维数组中，花式索引和花式索引不能出现在，逗号的两边

Numpy-通用函数

abs-批量求绝对值

In \[2\]: a = np.arange(-5,5)
In \[3\]: a
Out\[3\]: array(\[-5, -4, -3, -2, -1,  0,  1,  2,  3,  4\])
# 直接用abs也可以
In \[4\]: abs(a)
Out\[4\]: array(\[5, 4, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 4\])
# 严谨的用法是np.abs
In \[5\]: np.abs(a)
Out\[5\]: array(\[5, 4, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 4\])

aqrt-开方

# 直接使用会报错，没有这个sqrt，找不到
In \[7\]: sqrt(a)
\---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-55c08d4e5fa4> in <module>()
\----> 1 sqrt(a)NameError: name 'sqrt' is not defined
# math模块下有sqrt
In \[8\]: import math
# 报错，sqrt一次只能处理一个值
In \[11\]: math.sqrt(a)
\---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-c85d302be686> in <module>()
\----> 1 math.sqrt(a)TypeError: only size\-1 arrays can be converted to Python scalars
# 使用np.sqrt ，因为负数不能求开方
In \[10\]: np.sqrt(a)
F:\\Python36\\Scripts\\ipython3:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt
Out\[10\]:
array(\[       nan,        nan,        nan,        nan,        nan,0.        , 1\.        , 1.41421356, 1.73205081, 2.        \])

把一个小数变成整数-取整和保留小数位

In \[12\]: a = 1.6
# 这种取整，叫做向0取整
In \[13\]: int(a)
Out\[13\]: 1
# 这种叫做四舍五入
In \[14\]: round(a)
Out\[14\]: 2
# 向上取整-ceil
In \[15\]: math.ceil(a)
Out\[15\]: 2
# 向下取整-floor
In \[16\]: math.floor(a)
Out\[16\]: 1
# 使用np
In \[18\]: a
Out\[18\]: array(\[-5.5, -4.5, -3.5, -2.5, -1.5, -0.5,  0.5,  1.5,  2.5,  3.5,  4.5\])
# 向下取整
In \[19\]: np.floor(a)
Out\[19\]: array(\[-6., -5., -4., -3., -2., -1.,  0.,  1.,  2.,  3.,  4.\])
# 向上取整
In \[22\]: np.ceil(a)
Out\[22\]: array(\[-5., -4., -3., -2., -1., -0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.\])
# 四舍五入
In \[23\]: np.round(a)
Out\[23\]: array(\[-6., -4., -4., -2., -2., -0.,  0.,  2.,  2.,  4.,  4.\])
# rint和round是一样的
In \[20\]: np.rint(a)
Out\[20\]: array(\[-6., -4., -4., -2., -2., -0.,  0.,  2.,  2.,  4.,  4.\])
# 向0取整
In \[21\]: np.trunc(a)
Out\[21\]: array(\[-5., -4., -3., -2., -1., -0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  4.\])

注：这里的round用的是"四舍六入五成双，奇进偶不进"的方法。对于大量的计算而言，比普通的四舍五入要更科学

modf-把小数和整数部分分开获取

In \[26\]: np.modf(a)
Out\[26\]:
(array(\[\-0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5\]),array(\[\-5., -4., -3., -2., -1., -0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  4.\]))In \[27\]: x,y = \_In \[28\]: x
Out\[28\]: array(\[-0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5\])In \[29\]: y
Out\[29\]: array(\[-5., -4., -3., -2., -1., -0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  4.\])

isnan和isinf-浮点数特殊值的判定

In \[31\]: a = np.ones(5)In \[32\]: a
Out\[32\]: array(\[1., 1., 1., 1., 1.\])In \[33\]: a\[1\] = 0In \[34\]: a
Out\[34\]: array(\[1., 0., 1., 1., 1.\])In \[36\]: b = a/a
F:\\Python36\\Scripts\\ipython3:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in true\_divideIn \[37\]: a
Out\[37\]: array(\[1., 0., 1., 1., 1.\])In \[38\]: b
Out\[38\]: array(\[ 1., nan,  1.,  1.,  1.\])In \[39\]: 1 in b
Out\[39\]: True
# 这样判断对nan是无用的
In \[40\]: np.nan in b
Out\[40\]: False
# isnan的作用
In \[41\]: np.isnan(b)
Out\[41\]: array(\[False,  True, False, False, False\])

isnan用来取值

In \[42\]: b\[np.isnan(b)\]
Out\[42\]: array(\[nan\])In \[43\]: b\[~np.isnan(b)\]
Out\[43\]: array(\[1., 1., 1., 1.\])

inf-比任何数都大

In \[44\]: np.inf > 1000000000000000000000000000000
Out\[44\]: TrueIn \[45\]: float('inf') > 1000000000000000000000000000000000
Out\[45\]: True

inf和isinf的使用

In \[46\]: a = np.array(\[3,4,5,6,7\])
In \[47\]: b = np.array(\[3,0,5,0,7\])
In \[48\]: a/b
F:\\Python36\\Scripts\\ipython3:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true\_divide
Out\[48\]: array(\[ 1., inf,  1., inf,  1.\])
# 和np.nan不一样，是相等的
In \[49\]: np.inf == np.inf
Out\[49\]: TrueIn \[50\]: c = a/b
F:\\Python36\\Scripts\\ipython3:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true\_divide
In \[51\]: c
Out\[51\]: array(\[ 1., inf,  1., inf,  1.\])
# 取出不是inf的值
In \[52\]: c\[c!=np.inf\]
Out\[52\]: array(\[1., 1., 1.\])
# 取出不是inf的值，用~
In \[53\]: c\[~np.isinf(c)\]
Out\[53\]: array(\[1., 1., 1.\])

二元函数

add 加
substract 减
multiply 乘
divide 除
power 乘方
mod 取模

maximum-对两个数组的每一个都取一个最大值

In \[58\]: a
Out\[58\]: array(\[3, 4, 5, 6, 7\])In \[59\]: b
Out\[59\]: array(\[1, 6, 8, 9, 2\])In \[60\]: np.maximum(a,b)
Out\[60\]: array(\[3, 6, 8, 9, 7\])

mininum-和maxinum一样的用法，只是对比取最小的值

更改数组形状-reshape和resize和ravel

a = np.random.random((3,2))
a# reshape 并不改变原始数组
a.reshape(2, 3)
array(\[\[0.91122299, 0.93234796, 0.86025081\],\[0.33770259, 0.13627525, 0.78460434\]\])#  查看 a
array(\[\[0.91122299, 0.93234796\],\[0.86025081, 0.33770259\],\[0.13627525, 0.78460434\]\])# resize 会改变原始数组
a.resize(2, 3)
#   查看 a
array(\[\[0.91122299, 0.93234796, 0.86025081\],\[0.33770259, 0.13627525, 0.78460434\]\])  \# 展平数组-数组变成一行
a.ravel()

array(\[0.91122299, 0.93234796, 0.86025081, 0.33770259, 0.13627525,0.78460434\])

拼合数组-vstack和hstack

a = np.random.randint(10,size=(3,3))
b \= np.random.randint(10,size=(3,3))
a,b
out:
(array(\[\[1, 4, 7\],\[5, 6, 6\],\[6, 4, 5\]\]),
array(\[\[8, 3, 1\],\[1, 5, 8\],\[5, 0, 6\]\]))
# 垂直拼合
np.vstack((a,b))
out：
array(\[\[1, 4, 7\],\[5, 6, 6\],\[6, 4, 5\],\[8, 3, 1\],\[1, 5, 8\],\[5, 0, 6\]\])
# 水平拼合
np.hstack((a,b))
array(\[\[1, 4, 7, 8, 3, 1\],\[5, 6, 6, 1, 5, 8\],\[6, 4, 5, 5, 0, 6\]\])

分割数组-vsplit和hsplit

# 沿横轴分割数组
np.hsplit(a,3)
\[array(\[\[1\],\[5\],\[6\]\]),
array(\[\[4\],\[6\],\[4\]\]),
array(\[\[7\],\[6\],\[5\]\])\]# 沿纵轴分割数组
np.vsplit(a,3)
\[array(\[\[1, 4, 7\]\]), array(\[\[5, 6, 6\]\]), array(\[\[6, 4, 5\]\])\]

数组排序

# 生成示例数组
a = np.array((\[1, 4, 3\], \[6, 2, 9\], \[4, 7, 2\]))
a
array(\[\[1, 4, 3\],\[6, 2, 9\],\[4, 7, 2\]\])#  返回每列最大值
np.max(a, axis=0)
array(\[6, 7, 9\])# 返回每行最小值
np.min(a,axis=1)
array(\[1, 2, 2\])# 返回每列最大值索引
np.argmax(a,axis=0)
array(\[1, 2, 1\])# 返回每行最小值索引
np.argmin(a,axis=1)
array(\[0, 1, 2\])

numpy-统计方法和随机数生成

# 统计中位数
np.median(a, axis=0)# 统计各行的算术平均值
np.mean(a, axis=1)# 统计各列的加权平均值
np.average(a, axis=0)# 统计各行的方差
np.var(a, axis=1)# 统计数组各列的标准偏差
np.std(a, axis=0)

数学时间

1 2 3 4 5
平均数： 3
方差 ：每个数\-3的值的平方，加在一起，再除以数字的个数

标准差:对方差开平方根

方差用来计算数组内数值的范围

平均数加减两倍方差的结果活落在90%的范围上

矩阵乘法

矩阵乘法运算（注意与a*b的区别）

A = np.array(\[\[1,2\],\[3,4\]\])
B = np.array(\[\[5,6\],\[7,8\]\])  np.dot(A,B)
array(\[\[19, 22\],\[43, 50\]\])

数学函数

# 求三角函数
a = np.array(\[10,20,30,40,50\])np.sin(a)
array(\[\-0.54402111,  0.91294525, -0.98803162,  0.74511316, -0.26237485\])#   以自然对数为底数的指数函数
np.exp(a)
array(\[2.20264658e+04, 4.85165195e+08, 1.06864746e+13, 2.35385267e+17,5.18470553e+21\])# 方根的运算-开平方
np.sqrt(a)
array(\[3.16227766, 4.47213595, 5.47722558, 6.32455532, 7.07106781\])# 方根的运算-求立方
np.power(a,3)
array(\[  1000,   8000,  27000,  64000, 125000\])

随机数

# 创建二维随机数组
np.random.rand(2, 3)
array(\[\[0.46181641, 0.06400509, 0.93763711\],\[0.67133387, 0.0801051 , 0.81633397\]\])# 创建二维随机整数数组
np.random.randint(5, size=(2, 3))
array(\[\[4, 2, 2\],\[4, 0, 0\]\])

In \[61\]: np.random.randint(0,10,10)
Out\[61\]: array(\[6, 4, 8, 4, 0, 4, 9, 1, 5, 7\])
# 生成多维随机数组
In \[62\]: np.random.randint(0,10,(3,5))   或者如上一个例子所示 使用size参数
Out\[62\]:
array(\[\[4, 5, 7, 7, 8\],\[4, 1, 5, 1, 4\],\[2, 3, 9, 6, 8\]\])# 0-1之间的随机数
In \[63\]: np.random.rand(10)
Out\[63\]:
array(\[0.97926997, 0.17454168, 0.52831388, 0.28070782, 0.2715298 ,0.2749287 , 0.44007621, 0.56472258, 0.53291951, 0.30727733\])# 指定数组中的随机数
In \[64\]: np.random.choice(\[1,2,3,4,5,6\],10)
Out\[64\]: array(\[1, 2, 5, 5, 2, 1, 5, 1, 3, 1\])In \[65\]: np.random.choice(\[1,2,3,4,5,6\],(2,3))
Out\[65\]:
array(\[\[5, 2, 3\],\[3, 4, 4\]\])# uniform 平均分布，出现每一个小数的概率都一样
In \[67\]: np.random.uniform(2.0,4.0,10)
Out\[67\]:
array(\[3.30135597, 2.5034658 , 3.80415042, 3.58323964, 2.82819204,3.45701693, 2.51628589, 3.94588971, 2.46530701, 3.269412  \])In \[68\]: np.random.uniform(2,4,10)
Out\[68\]:
array(\[3.99532675, 2.27704994, 2.44378248, 2.33492658, 3.79537452,2.6754694 , 3.04022564, 2.12863367, 3.27047096, 3.70261513\])In \[69\]: # random中所有的方法都被numpy重写过

fromfunction-依据自定义函数创建数组

\>>> def f(x,y):
...         return 10\*x+y
...
\>>> b = fromfunction(f,(5,4),dtype=int)
\>>> b
array(\[\[ 0,  1,  2,  3\],\[10, 11, 12, 13\],\[20, 21, 22, 23\],\[30, 31, 32, 33\],\[40, 41, 42, 43\]\])#
np.fromfunction(lambda i,j:i+j,(3,3))
array(\[\[0., 1., 2.\],\[1., 2., 3.\],\[2., 3., 4.\]\])
# 生成的规则就是数组中每一个元素所在位置的索引值作为x和y的值

还有很多高级功能没有说，numpy相对于pandas来说是比较基础的包

接下来请领教pandas

第三章-数据分析核心包—pandas

series-一维数据对象

In \[72\]: import pandas as pdIn \[73\]: pd.Series(\[2,3,4,5\])
Out\[73\]:
0    2
1    3
2    4
3    5
dtype: int64In \[74\]: pd.Series(\[2,3,4,5\],index=\['a','b','c','d'\])
Out\[74\]:
a    2
b    3
c    4
d    5
dtype: int64In \[75\]: # 所以说serries更像是列表和字典的结合体
In \[76\]: pd.Series(np.arange(5))
Out\[76\]:
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int32In \[77\]: # 在制定了索引之后，用原来的下标还是能访问
In \[82\]:  sr = pd.Series(\[2,3,4,5\],index=\['a','b','c','d'\])In \[83\]: sr
Out\[83\]:
a    2
b    3
c    4
d    5
dtype: int64In \[84\]: sr\[2\]
Out\[84\]: 4
# 所以他有两种索引方式，一种是下标，一种是标签，像字典的key

Series-使用特性

# 字典创建Series
In \[85\]: sr = pd.Series({'a':1,'b':2})
In \[86\]: sr
Out\[86\]:
a    1
b    2
# 键索引
dtype: int64
In \[88\]: sr\['a'\]
Out\[88\]: 1
# in的用法
In \[89\]: 'a' in sr
Out\[89\]: True
# 通过字典创建，也能使用下标索引
In \[87\]: sr\[1\]
Out\[87\]: 2
# 和字典有一点不一样，写for循环的时候，for字典循环的是key，而Series遍历的是值
In \[90\]: for i in sr:...:     print(i)...:
1
2# 获取索引
In \[91\]: sr.index
Out\[91\]: Index(\['a', 'b'\], dtype='object')
In \[93\]: sr.index\[0\]
Out\[93\]: 'a'
# 获取值
In \[94\]: sr.values
Out\[94\]: array(\[1, 2\], dtype=int64)In \[95\]: sr.values\[0\]
Out\[95\]: 1
# 花式索引
In \[101\]: sr = pd.Series(a,index=\['a','b','c','d','e'\])In \[102\]: sr
Out\[102\]:
a    3
b    4
c    5
d    6
e    7
dtype: int32In \[103\]: sr\[\['a','e','c'\]\]
Out\[103\]:
a    3
e    7
c    5
dtype: int32
# 标签索引来切片，它是前包后也包的
In \[106\]: sr\['b':'d'\]
Out\[106\]:
b    4
c    5
d    6
dtype: int32

Series-整数索引问题

In \[107\]: sr = pd.Series(np.arange(10))In \[108\]: sr
Out\[108\]:
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int32In \[111\]: sr2 = sr\[5:\].copy()
In \[112\]: sr2
Out\[112\]:
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int32
# 问题开始了，sr2的下标索引并不是从0开始的
In \[113\]: sr2\[5\]
Out\[113\]: 5
# 因为这个时候是有歧义的，所以，如果索引是整数类型，则根据整数进行下标取值的时候，总是面相标签的

解决办法：loc和iloc

In \[114\]: sr2.loc\[5\]
Out\[114\]: 5In \[115\]: sr2.iloc\[-1\]
Out\[115\]: 9
# 因为长度只有5，所以使用sr.iloc\[5\]会报错

Series-数据对齐

按照标签索引进行计算

In \[117\]: sr1 = pd.Series(\[12,23,34\],index=\['c','a','d'\])
In \[118\]: sr2 = pd.Series(\[11,20,10\],index=\['d','c','a'\])In \[119\]: sr1+sr2
Out\[119\]:
a    33
c    32
d    45
dtype: int64

pandas中长度不一样也可以计算，并引入NaN数据作为数据缺失值

In \[120\]: sr1 = pd.Series(\[12,23,34\],index=\['c','a','d'\])In \[121\]: sr2 = pd.Series(\[11,20,10,16\],index=\['d','c','a','b'\])In \[122\]: sr1+sr2
Out\[122\]:
a    33.0
**b     NaN**
c    32.0
d    45.0
dtype: float64

In \[123\]: sr1 = pd.Series(\[12,23,34\],index=\['c','a','d'\])In \[124\]: sr2 = pd.Series(\[11,20,10\],index=\['c','a','b'\])In \[125\]: sr1+sr2
Out\[125\]:
a    43.0
b     NaN
c    23.0
d     NaN
dtype: float64

但是有的时候，我不需要他出现NaN

In \[126\]: sr1.add(sr2,fill\_value=0)
Out\[126\]:
a    43.0
b    10.0
c    23.0
d    34.0
dtype: float64

Series-缺失数据和处理确实数据

处理缺失数据有两种思路-删除和填充

判断有没有缺失数据-isnull和notnull

In \[127\]: sr.isnull()
Out\[127\]:
0    False
1    False
2    False
dtype: bool

删掉缺失数据的方法

# 恶意直接利用索引取值的方法
In \[132\]: sr\[sr.notnull()\]
Out\[132\]:
a    43.0
c    23.0
dtype: float64
# 使用dropna 删除
In \[134\]: sr.dropna()
Out\[134\]:
a    43.0
c    23.0
dtype: float64

填充的方法

# 使用fillna填充
In \[133\]: sr.fillna(0)
Out\[133\]:
a    43.0
b     0.0
c    23.0
d     0.0
dtype: float64

有的时候，不喜欢看见0 ，我们可以填充一个平均值

In \[135\]: sr.fillna(sr.mean())
Out\[135\]:
a    43.0
b    33.0
c    23.0
d    33.0
dtype: float64

pandas在计算平均值的时候，会跳过nan。如果不想跳过去，可以加一些参数

Series小结

Series的特性-数组+字典的结合体-
整数索引的问题\-loc和iloc
数据对齐\-面向标签和缺失值
缺失值的处理\-删除和填充
pandas的mean求平均值的特点的使用

DataFrame-二维数据对象

# 第一种创建范式
In \[137\]: df=pd.DataFrame({'one':\[1,2,3,\],'two':\[4,5,6\]})In \[138\]: df
Out\[138\]:one  two
0    1    4
1    2    5
2    3    6
# 第二种创建方式
In \[140\]: pd.DataFrame({'one':pd.Series(\[1,2,3\],index=\['a','b','c'\]),'two':pd.Series(\[4,5,6,7\],index=\['a','b','c','d'\])})
Out\[140\]:one  two
a  1.0    4
b  2.0    5
c  3.0    6
d  NaN    7
# 还有很多种创建的方式...

文件读写操作

vim test.csv

a,b,c
1,2,3
4,5,6
7,8,9

读取csv文件

In \[145\]: pd.read\_csv('test.csv')
Out\[145\]:a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

保存文件为csv

In \[147\]: df
Out\[147\]:a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9In \[148\]: df.to\_csv('test2.csv')

DataFrame-常用属性

index用来获取行索引，values获取的值是二维数组, 这是和Series一样的地方

In \[156\]: df = \_140In \[157\]: df
Out\[157\]:one  two
a  1.0    4
b  2.0    5
c  3.0    6
d  NaN    7In \[158\]: df.index
Out\[158\]: Index(\['a', 'b', 'c', 'd'\], dtype='object')In \[159\]: df.values
Out\[159\]:
array(\[\[ 1.,  4.\],\[ 2.,  5.\],\[ 3.,  6.\],\[nan,  7.\]\])

转置T-把行变成列，列变成行，且一列都成了一个属性（所有的转置默认都会）

可以指定属性dtype

In \[160\]: df.T
Out\[160\]:a    b    c    d
one  1.0  2.0  3.0  NaN
two  4.0  5.0  6.0  7.0

获取列索引columns

In \[163\]: df.columns
Out\[163\]: Index(\['one', 'two'\], dtype='object')

快速统计

In \[165\]: df.describe()
Out\[165\]:one       two
count  3.0  4.000000　　个数
mean   2.0  5.500000　　平均数     　　 std    1.0  1.290994　　标准差
min    1.0  4.000000　　最小值
25%    1.5  4.750000　　25%位置的数
50%    2.0  5.500000　　中位数
75%    2.5  6.250000　　75%位置的数
max    3.0  7.000000　　最大数

DataFrame-索引和切片

# 先选列。再选行
In \[168\]: df
Out\[168\]:one  two
a  1.0    4
b  2.0    5
c  3.0    6
d  NaN    7In \[169\]: df\['one'\]\['a'\]
Out\[169\]: 1.0In \[170\]: df\['one'\]\[1\]
Out\[170\]: 2.0In \[171\]: df\['one'\]\[0\]
Out\[171\]: 1.0

建议使用loc或者iloc指定，并不建议使用双中括号

In \[172\]: df.loc\['a','one'\]
Out\[172\]: 1.0In \[173\]: df.loc\['a',:\]
Out\[173\]:
one    1.0
two    4.0
Name: a, dtype: float64

灵活搭配使用

In \[174\]: df.loc\[\['a','c'\],:\]
Out\[174\]:one  two
a  1.0    4
c  3.0    6

DataFrame-数据对齐与缺失数据

DataFrame在使用dropna时，如果一行有一个缺失值，会将整行都删除

指定how=‘all’，删除全部是nan的行

In \[177\]: df.loc\[\['c','d'\],'two'\] = np.nanIn \[178\]: df
Out\[178\]:one  two
a  1.0  4.0
b  2.0  5.0
c  3.0  NaN
d  NaN  NaNIn \[179\]: df.dropna(how='all')
Out\[179\]:one  two
a  1.0  4.0
b  2.0  5.0
c  3.0  NaN
# how 默认的值是any，也就是只要有nan就都会删除

如何把有一列中有缺失值的那一列都删除？

axis参数意思是-轴，默认是0，是0的时候，指定的是行，1指定的是列

In \[184\]: df
Out\[184\]:one  two
a  1.0  4.0
b  2.0  5.0
c  3.0  NaN
d  5.0  NaNIn \[185\]: df.dropna(axis=1)
Out\[185\]:one
a  1.0
b  2.0
c  3.0
d  5.0

pandas-其他常用方法

排序中的ascending=False是倒序，by是指定排序的行（列）

当排序的列（行）有nan的时候，都默认放在了最后，不参与排序

numpy的所有通用函数都适于用pandas

pandas-时间对象处理

datetime中将时间字符串转化成时间对象

In \[186\]: import datetimeIn \[187\]: datetime.datetime.strptime('2010-01-01','%Y-%m-%d')
Out\[187\]: datetime.datetime(2010, 1, 1, 0, 0)
记忆strptime   p--parse 解析
记忆strftime   f--format 格式化

但是不是所有人写时间的格式都像这样的，有一个库可以帮我们做这件事

import  dateutilIn \[191\]: dateutil.parser.parse('02/03/2010')
Out\[191\]: datetime.datetime(2010, 2, 3, 0, 0)In \[192\]: dateutil.parser.parse('02-03-2010')
Out\[192\]: datetime.datetime(2010, 2, 3, 0, 0)In \[193\]: dateutil.parser.parse('2010-JAN-10')
Out\[193\]: datetime.datetime(2010, 1, 10, 0, 0)

pandas中的to_datetime就是引用了这个模块，进行批量转换

In \[194\]: pd.to\_datetime(\['02-03-2010','2010-JAN-10'\])
Out\[194\]: DatetimeIndex(\['2010-02-03', '2010-01-10'\], dtype='datetime64\[ns\]', freq=None)

注意：得到对象第DatetimeIndex

时间对象生成-date_range

In \[195\]: pd.date\_range('2010-01-01','2010-05-01')
Out\[195\]:
DatetimeIndex(\['2010-01-01', '2010-01-02', '2010-01-03', '2010-01-04','2010-01-05', '2010-01-06', '2010-01-07', '2010-01-08','2010-01-09', '2010-01-10',...'2010-04-22', '2010-04-23', '2010-04-24', '2010-04-25','2010-04-26', '2010-04-27', '2010-04-28', '2010-04-29','2010-04-30', '2010-05-01'\],dtype\='datetime64\[ns\]', length=121, freq='D')

使用periods指定长度

pd.date_range? 查看帮助中的参数帮助信息

start : str or datetime-like, optionalLeft bound for generating dates.
end : str or datetime-like, optionalRight bound for generating dates.
periods : integer, optional   **长度**Number of periods to generate.
freq : str or DateOffset, default 'D'  **频率 H-小时 W-周 W-MON W-WEN**Frequency strings can have multiples, e.g. **'**5H'. See  //**B-工作日**:ref:\`here <timeseries.offset\_aliases>\` for a list of //**1H20min**frequency aliases.
**date\_range的参数freq可以各种花式定义时间间隔**
tz : str or tzinfo, optionalTime zone name for returning localized DatetimeIndex, for example'Asia/Hong\_Kong'. By default, the resulting DatetimeIndex istimezone\-naive.
normalize : bool, default FalseNormalize start/end dates to midnight before generating date range.
name : str, default NoneName of the resulting DatetimeIndex.
closed : {None, 'left', 'right'}, optionalMake the interval closed with respect to the given frequency tothe 'left', 'right', or both sides (None, the default).

得到的是Timestamp对象，可以将其用to_pydatetime转换成时间对象

还可以转成字符串

date_range的参数freq可以各种花式定义时间间隔

时间序列

生成的时间对象可以用来构建时间序列的

In \[198\]: sr = pd.Series(np.arange(5),index=pd.date\_range('2010-01-01',periods=5))In \[199\]: sr
Out\[199\]:
2010-01-01    0
2010-01-02    1
2010-01-03    2
2010-01-04    3
2010-01-05    4
Freq: D, dtype: int32

那么有什么作用呢？直观的好处就是以时间为索引获取指定范围的数据

In \[200\]: sr = pd.Series(np.arange(100),index=pd.date\_range('2010-01-01',periods=100))In \[201\]: sr\['2010-03'\]
Out\[201\]:
2010-03-01    59
2010-03-02    60
2010-03-03    61
2010-03-04    62
2010-03-05    63
2010-03-06    64
2010-03-07    65
2010-03-08    66
2010-03-09    67
2010-03-10    68
2010-03-11    69
2010-03-12    70
2010-03-13    71
2010-03-14    72
2010-03-15    73
2010-03-16    74
2010-03-17    75
2010-03-18    76
2010-03-19    77
2010-03-20    78
2010-03-21    79
2010-03-22    80
2010-03-23    81
2010-03-24    82
2010-03-25    83
2010-03-26    84
2010-03-27    85
2010-03-28    86
2010-03-29    87
2010-03-30    88
2010-03-31    89
Freq: D, dtype: int32

还比如 sr[‘2017’:‘2018’]

特别方便

resample函数–重新取样

# 以周为单位取和
In \[203\]: sr.resample('W').sum()
Out\[203\]:
2010-01-03      3
2010-01-10     42
2010-01-17     91
2010-01-24    140
2010-01-31    189
2010-02-07    238
2010-02-14    287
2010-02-21    336
2010-02-28    385
2010-03-07    434
2010-03-14    483
2010-03-21    532
2010-03-28    581
2010-04-04    630
2010-04-11    579
Freq: W\-SUN, dtype: int32

truncate是类似切片的函数，意义不大，因为都可以通过切片操作来取值

pandas-文件处理

读取文件

例子：

header= none

names的使用

在一个数据表中，如果某一列中有None，这整个列的类型都会变成object，变成了字符串

本来应该是float的

但是因为有none，变成了字符串

nan可以解释成浮点数，但是none无法解释，

解决：用na_values

写入文件

写入文件示例：

Python中读取excel的时候需要安装模块xlrd

…还有很多内容

要多多练习，才能掌握，变成自己的

第四章-数据可视化工具包—matplotlib

如果在命令行或者pycharm中运行，会弹出对话框，可以进行拖动、放大等操作…

plot函数

plot用来绘制点图或者线图，两个参数（即x和y）

还有第三个参数，一个字符串，来决定线的样式（示例：v是小三角，用短线和点连接，显示红色）

也可以使用参数传递（color=‘red’，marker=‘^’,linestyle=‘-.’）

我想画多条线？该如何操作

show函数，调用之后，之前的plot都出现在一张图上了

Matplotlib-图像标注

plt.legend的用法之一

pandas和Matplotlib

直接使用

作业：绘制数学函数图像

画布与子图

fig.add_subplot(2,2,1) 其中 2，2的意思就是把画布分成2x24份，最后的1是第一个位置

Matplotlib支持的图类型

条形图

饼图

折线图-matplot.finance

matplotlib.finance.子包中有许多绘制金融相关图的函数接口

绘制K线图：matplotlib.finance.candlestick_ochl函数

参数的帮助信息

导入模块并给数据添加了一个time字段

第五章-金融数据分析基础实战

tushare包介绍

Tushare是一个免费、开源的财经数据接口包。

练习1-股票数据分析

1、使用tushare包获取某股票的历史行情数据
2、输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期
3、输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期（用shift错位）
4、加入我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入一手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，
到今天为止，我的收益如何？

tushare接口的使用和shift函数，resample的使用

练习2-查找历史金叉死叉的日期

编写代码

第一个量化策略

基于聚宽编码和回测

initialize函数

handle_data函数，每个单位时间执行一次回测

策略实现

# 导入函数库
from jqdata import \*# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):# 1、设置股票池为沪深300的所有成分股g.security = get\_index\_stocks('000300.XSHG')  # 基准收益  set\_benchmark('000300.XSHG') # 持有后不动set\_option('use\_real\_price',True)set\_order\_cost(OrderCost(open\_tax\=0, close\_tax=0.001, open\_commission=0.0003, close\_commission=0.0003, close\_today\_commission=0, min\_commission=5), type='stock')
#\# 回测函数
def handle\_data(context, data):# 每只股票买多少的问题,账户金额/股票个数的长度=每个股票分多少钱# 一般情况下先卖后买 tobuy = \[\]for stock in g.security:# 获取股票当前的开盘价p = get\_current\_data()\[stock\].day\_open# 查看是否持有这只股票amount = context.portfolio.positions\[stock\].total\_amount# 股票的持仓成本cost = context.portfolio.positions\[stock\].avg\_cost# 3、如果当前股价比买入时上涨了25%，则清仓止盈if amount > 0 and p >= cost \* 1.25:order\_target(stock,0)  # 止盈# 4、如果当前股价比买入时下跌了10%，则卖出止损if amount > 0 and p <= cost \*0.9:order\_target(stock,0)  # 止损# 2、如果当前股价小于10元且当前不持仓，则买入if p <= 10.0 and amount == 0:tobuy.append(stock)order(stock,1000)if tobuy:cost\_per\_stock \= context.portfolio.available\_cash / len(tobuy)for per in tobuy:order\_value(per,cost\_per\_stock)

双均线策略-最简单只股票

# 导入函数库
from jqdata import \*# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):set\_benchmark('000300.XSHG') # 持有后不动set\_option('use\_real\_price',True)set\_order\_cost(OrderCost(open\_tax\=0, close\_tax=0.001, open\_commission=0.0003, close\_commission=0.0003, close\_today\_commission=0, min\_commission=5), type='stock')# 选股g.security = \['601318.XSHG'\]g.p1 \= 5g.p2 \= 10def handle\_data(context, data):for stock in g.security:# 金叉：如果5日均线大于10日均线，且没有持仓# 死叉：如果5日均线小于10日均线，并且持仓# 获取历史数据df = attribute\_history(stock,g.p2)m10 \= df\['close'\].mean()m5 \= df\['close'\]\[-5:\].mean()if m10 > m5 and stock in context.portfolio.positions:# 死叉卖出order\_target(stock, 0)if m10 < m5 and stock not in context.portfolio.positions:order(stock,context.portfolio.available\_cash \* 0.8)

在回测图上添加其他的图

因子选股策略

查询财务数据

get_fundanmentals

策略编写

# 导入函数库
from jqdata import \*# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):set\_benchmark('000300.XSHG') # 持有后不动set\_option('use\_real\_price',True)set\_order\_cost(OrderCost(open\_tax\=0, close\_tax=0.001, open\_commission=0.0003, close\_commission\=0.0003, close\_today\_commission=0, min\_commission=5), type='stock')# 选股范围g.security = get\_index\_stocks('000300.XSHG')# 获取数据,在官网数据选项卡中找到valuation表g.q = query(valuation).filter(valuation.code.in\_(g.security))# 要定期跟新调仓# 1、定义天数变量，在handle\_data中计数，每天+1，当days%30==0的时候，执行调仓# 这是没30个交易日调一次# 2、使用run\_monthly(handle,1),定义handle用来跟新的函数，1表示第一个交易日# 这是每月调一次run\_monthly(handle,1)# 定义自己的仓位最多有20只股票g.N = 20
def handle(context):# 注意，有的函数方法会报错，因为平台支持的第三方平台的版本所导致df = get\_fundamentals(g.q)\[\['code','market\_cap'\]\]df \= df.sort\_values('market\_cap').iloc\[:g.N,:\]# 新选出的股票池to\_hold = df\['code'\].values# 手上可能有一些股票，有的留着，没有的卖掉，添加新的for stock in context.portfolio.positions:# 手上的股票没在to\_hold中，买掉if stock not in to\_hold:order\_target(stock,0)to\_buy \= \[stock for stock in to\_hold if stock not in context.portfolio.positions\]if to\_buy:cash\_per\_stock \= context.portfolio.available\_cash / len(to\_buy)for per in to\_buy:order\_value(per,cash\_per\_stock)

注意停牌的股票的过滤

取前30个，把停牌的（paused）过滤掉，在取前20个

多因子选股策略

市值小

净资产收益率要高

如何同时综合多个因子

…

补充知识-标准化

标准化，归一化，数据预处理的方法

编码实现

# 导入函数库
from jqdata import \*# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):set\_benchmark('000300.XSHG') # 持有后不动set\_option('use\_real\_price',True)set\_order\_cost(OrderCost(open\_tax\=0, close\_tax=0.001, open\_commission=0.0003, close\_commission\=0.0003, close\_today\_commission=0, min\_commission=5), type='stock')# 选股范围g.security = get\_index\_stocks('000002.XSHG')# 获取数据,在官网数据选项卡中找到valuation表，市值数据在这个表中# 找到roe在，indicator表中g.q = query(valuation,indicator).filter(valuation.code.in\_(g.security))# 要定期跟新调仓# 1、定义天数变量，在handle\_data中计数，每天+1，当days%30==0的时候，执行调仓# 这是没30个交易日调一次# 2、使用run\_monthly(handle,1),定义handle用来跟新的函数，1表示第一个交易日# 这是每月调一次# 定义自己的仓位最多有20只股票g.N = 20run\_monthly(handle,1)def handle(context):# 注意，有的函数方法会报错，因为平台支持的第三方平台的版本所导致df = get\_fundamentals(g.q)\[\['code','market\_cap','roe'\]\]# 进行归一化df\['market\_cap'\] = (df\['market\_cap'\]) - df\['market\_cap'\].min()) / (df\['market\_cap'\].max() - df\['market\_cap'\].min())df\['roe'\] = (df\['roe'\]) - df\['roe'\].min()) / (df\['roe'\].max() - df\['roe'\].min())# 增加一列作为评分，收益率越大越好，市值越小越好。最后的结果越大越好df\['score'\] = df\['roe'\] - df\['market\_cap'\]# 选最后20只df = df.sort\_values('score').iloc\[-g.N:,:\]# 新选出的股票池to\_hold = df\['code'\].values# 手上可能有一些股票，有的留着，没有的卖掉，添加新的for stock in context.portfolio.positions:# 手上的股票没在to\_hold中，买掉if stock not in to\_hold:order\_target(stock,0)to\_buy \= \[stock for stock in to\_hold if stock not in context.portfolio.positions\]if to\_buy:cash\_per\_stock \= context.portfolio.available\_cash / len(to\_buy)for per in to\_buy:order\_value(per,cash\_per\_stock)

还可以增加权重、增加更多的因子

均值回归理论

均值回归策略是一个选股策略

编码实现

# 导入函数库
from jqdata import \*# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):set\_benchmark('000300.XSHG') # 持有后不动set\_option('use\_real\_price',True)set\_order\_cost(OrderCost(open\_tax\=0, close\_tax=0.001, open\_commission=0.0003, close\_commission\=0.0003, close\_today\_commission=0, min\_commission=5), type='stock')# 选股范围g.security = get\_index\_stocks('000002.XSHG')# 均线g.ma\_days = 30 # 股票数量g.stock\_num = 10run\_monthly(handle,1)def handle(context):sr \= pandas.Series(index=g.security)for stock in sr.index:ma \= attribute\_history(stock, g.ma\_days)\['close'\].mean()p \= get\_current\_data()\[stock\].day\_open# 计算偏离程度ratio = (ma-p) / masr\[stock\] \= ratio# 不用sort，有一个更快的函数nlargest# 新选出的股票池to\_hold = sr.nlargest(g.stock\_num).index.values# 手上可能有一些股票，有的留着，没有的卖掉，添加新的for stock in context.portfolio.positions:# 手上的股票没在to\_hold中，买掉if stock not in to\_hold:order\_target(stock,0)to\_buy \= \[stock for stock in to\_hold if stock not in context.portfolio.positions\]if to\_buy:cash\_per\_stock \= context.portfolio.available\_cash / len(to\_buy)for per in to\_buy:order\_value(per,cash\_per\_stock)

布林带策略

上下N取小了不好，去大了等于没取，因为很难触碰，上下可以取不同的N

编码实现

# 导入函数库
from jqdata import \*# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):set\_benchmark('000300.XSHG') # 持有后不动set\_option('use\_real\_price',True)set\_order\_cost(OrderCost(open\_tax\=0, close\_tax=0.001, open\_commission=0.0003, close\_commission\=0.0003, close\_today\_commission=0, min\_commission=5), type='stock')# 选股范围g.security = ('600036.XSHG')g.M \= 20  # 试验过20比较好g.k = 2  # 听说1.7比较好
# 初始化策略
def handle\_data(context, data):sr \= attribute\_history(g.security,g.M)\['close'\]ma \= sr.mean()up \= ma + g.k \* sr.std()down \= ma - g.k \* sr.std()p \= get\_current\_data()\[g.security\].day\_opencash \= context.portfolio.available\_cashif p < down and g.security not in context.portfolio.positions:order\_value(g.security, cash)elif p >up and g.security in context.portfolio.positions:order\_target(g.security, 0)

可以继续尝试其他股票或者多只股票

多只股票牵涉资金分配的问题

多尝试几个参数，看效果如何

布林带比较窄的时候，说明波动小，将不适合短线交易，也可将其作为一个因子

加入止损操作

PEG策略

市盈率是什么

PEG策略说明

PEG选股

编码实现

市盈率有静态的和动态的两种，我们使用静态的pe_ratio,在valuation表中

收益增长率inc_net_profit_year_on_year,在indicator里面

# 导入函数库
from jqdata import \*# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):set\_benchmark('000300.XSHG') # 持有后不动set\_option('use\_real\_price',True)set\_order\_cost(OrderCost(open\_tax\=0, close\_tax=0.001, open\_commission=0.0003, close\_commission\=0.0003, close\_today\_commission=0, min\_commission=5), type='stock')# 选股范围g.security = get\_index\_stocks('000300.XSHG')g.q \= query(valuation.code,valuation.pe\_ratio,indicator.inc\_net\_profit\_year\_on\_year).filter(valuation.code.in\_(g.security))g.N \= 20run\_monthly(handle,1)def handle(context):df \= get\_fundamentals(g.q)# 过滤负值的PEGdf = df\[(df\['pe\_ratio'\] > 0) & (df\['inc\_net\_profit\_year\_on\_year'\] > 0) \]# 计算pegdf\['peg'\] = df\['pe\_ratio'\] /df\['inc\_net\_profit\_year\_on\_year'\]/100df \= df.sort\_values('peg')to\_hold \= df\['code'\]\[:g.N\].valuesprint(to\_hold)# 手上可能有一些股票，有的留着，没有的卖掉，添加新的for stock in context.portfolio.positions:# 手上的股票没在to\_hold中，买掉if stock not in to\_hold:order\_target(stock,0)to\_buy \= \[stock for stock in to\_hold if stock not in context.portfolio.positions\]if to\_buy:cash\_per\_stock \= context.portfolio.available\_cash / len(to\_buy)for per in to\_buy:order\_value(per,cash\_per\_stock)

动量策略和反转策略

编码实现

import jqdata
import math
import numpy as np
import pandas as pd
import datetimedef initialize(context):set\_option('use\_real\_price', True)set\_order\_cost(OrderCost(open\_tax\=0, close\_tax=0.001, open\_commission=0.0003, close\_commission\=0.0003, close\_today\_commission=0, min\_commission=5), type='stock')g.benchmark \= '000300.XSHG'g.N \= 10set\_benchmark(g.benchmark)run\_monthly(handle, 1)def handle(context):stocks \= get\_index\_stocks('000300.XSHG')# 这段时间的收盘价（attribu是选取一只股票多个时间的，history是选择多只股票）# 转置，相当于将股票代码放在了表头上df\_close = history(30, field='close', security\_list=list(stocks)).T# 增加ret列，表示收益率（最后一天的价格-第一天的价格）/ 第一天的价格df\_close\['ret'\] = (df\_close.iloc\[:,-1\]-df\_close.iloc\[:,0\])/df\_close.iloc\[:,0\]# ascending = False 表示降序，即为动量策略，总选最好的# ascending = True  反转策略sorted\_stocks = df\_close.sort\_values('ret', ascending = False).indexto\_hold \= sorted\_stocks\[:g.N\]# 手上可能有一些股票，有的留着，没有的卖掉，添加新的for stock in context.portfolio.positions:# 手上的股票没在to\_hold中，买掉if stock not in to\_hold:order\_target(stock,0)to\_buy \= \[stock for stock in to\_hold if stock not in context.portfolio.positions\]if to\_buy:cash\_per\_stock \= context.portfolio.available\_cash / len(to\_buy)for per in to\_buy:order\_value(per,cash\_per\_stock)

最后得出结论，A股市场的反转策略优于动量策略

羊驼交易法则

编码实现

# 导入函数库
from jqdata import \*# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):set\_benchmark('000300.XSHG') # 持有后不动set\_option('use\_real\_price',True)set\_order\_cost(OrderCost(open\_tax\=0, close\_tax=0.001, open\_commission=0.0003, close\_commission\=0.0003, close\_today\_commission=0, min\_commission=5), type='stock')# 选股范围g.security = get\_index\_stocks('000300.XSHG')# 看多长时间的 收益率g.period = 30g.N \= 10# 每次调整几只股票g.change = 1 # 标志位，第一次购买的时候购买的是10只g.init = Truerun\_monthly(handle,1)def get\_sorted\_stocks(context,stocks):df\_close \= history(g.period, field='close', security\_list=stocks).T# 增加ret列，表示收益率（最后一天的价格-第一天的价格）/ 第一天的价格df\_close\['ret'\] = (df\_close.iloc\[:,-1\]-df\_close.iloc\[:,0\])/df\_close.iloc\[:,0\]# ascending = False 表示降序，即为动量策略，总选最好的# ascending = True  反转策略sorted\_stocks = df\_close.sort\_values('ret', ascending = False)return sorted\_stocks.index.valuesdef handle(context):if g.init:stocks \= get\_sorted\_stocks(context, g.security)\[:g.N\]cash \= context.portfolio.available\_cash \* 0.9 / len(stocks)for stock in stocks:order\_value(stock, cash)g.init \= Falsereturnstocks \= get\_sorted\_stocks(context, context.portfolio.positions.keys())for stock in stocks:if len(context.portfolio.positions) >= g.N:breakif stock not in context.portfolio.positions:order\_value(stock, context.portfolio.available\_cash \* 0.9)

简易回测框架开发

框架内容

上下文信息保存：context
获取数据：
下单函数：
用户接口：
…

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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python数据分析与量化交易

第一章-学习之前的认知

第二章-科学计算基础包—numpy

量化投资和python

IPython的使用

IPython的魔术命令

IPython Notebook-Jupyter的初识

正戏-Numpy模块

Numpy简介

实例展示为什么要使用numpy

ndarray-多维数组对象

ndarray-常用属性

ndarray-数据类型

numpy-array的创建

ndarray-批量运算

ndarray-索引

adarray-切片

ndarray-布尔型索引

ndarray-花式索引

Numpy-通用函数

abs-批量求绝对值

aqrt-开方

把一个小数变成整数-取整和保留小数位

modf-把小数和整数部分分开获取

isnan和isinf-浮点数特殊值的判定

isnan用来取值

inf-比任何数都大

inf和isinf的使用

二元函数

maximum-对两个数组的每一个都取一个最大值

更改数组形状-reshape和resize和ravel

拼合数组-vstack和hstack

分割数组-vsplit和hsplit

数组排序

numpy-统计方法和随机数生成

数学时间

矩阵乘法运算（注意与a*b的区别）

数学函数

随机数

****fromfunction-依据自定义函数创建数组

第三章-数据分析核心包—pandas

series-一维数据对象

Series-使用特性

Series-整数索引问题

解决办法：loc和iloc

Series-数据对齐

Series小结

DataFrame-二维数据对象

文件读写操作

DataFrame-常用属性

DataFrame-索引和切片

DataFrame-数据对齐与缺失数据

pandas-时间对象处理

时间对象生成-date_range

时间序列

resample函数–重新取样

pandas-文件处理

读取文件

写入文件

第四章-数据可视化工具包—matplotlib

plot函数

Matplotlib-图像标注

pandas和Matplotlib

作业：绘制数学函数图像

画布与子图

Matplotlib支持的图类型

条形图

饼图

折线图-matplot.finance

第五章-金融数据分析基础实战

tushare包介绍

练习1-股票数据分析

练习2-查找历史金叉死叉的日期

第一个量化策略

双均线策略-最简单只股票

因子选股策略

多因子选股策略

如何同时综合多个因子

补充知识-标准化

均值回归理论

fromfunction-依据自定义函数创建数组