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标题: python量化交易策略副图插件的学习捷径 [打印本页]

作者: lsekfe 时间: 2023-3-20 13:35
标题: python量化交易策略副图插件的学习捷径
量化交易
　　量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
　　在人工智能技术飞速发展的今天，量化技术非常受到资本青睐。不论是散户还是专业人士，掌握基本量化知识是很有必要的。
　　基本语法
　　函数
　　技术面函数种类非常多但是都很好理解，大致有引用函数、形态函数、资金流向函数、交叉信号函、序列行情函数等。
　　这里以形态函数PEAK和BUY举例
　　PEAK
　　类型：形态函数
　　功能：波峰值
　　描述：前M个[ZIG]转向波峰值。
　　用法：(K,N,M) 表示之字转向[ZIG]的前M个波峰的数值，M必须大于等于1。
　　例如：(1,5,1) 表示%5最高价[ZIG])转向的上一个波峰的数值。

　　BUY
　　类型：交易信号函数
　　功能：买入开仓
　　描述：多头建仓（买入开仓）。
　　参数1为触发条件，参数2为标记放置位置
　　例如：BUY(CROSS(A,B),LOW)当A上穿B时，在LOW处画标记，同时突出提示或直接下单，如果LOW改为DRAWNULL，就不画标记。

　　操作符
　　这很好理解，+ - * /, :=表示赋值, !=, AND, && 等这些都是常规操作符。
　　线性属性
　　定义画线的形态，比如颜色，粗细，形态等，以下是常见的属性
　　COLOR       # 颜色
　　COLORBLUE # 蓝色
　　COLORYELLOW  # 黄色
　　COLORWHITE # 白色
　　LINETHICK # 线条粗细
　　STICK       # 柱状线
　　LINESTICK # 同时画柱状线和指标线
　　NODRAW    # 空线条

　　财务数据
　　财务数据是以按一个以升序数字序列为 key，对应财务数据为 value 的字典。
　　0 返回报告期
　　1 基本每股收益
　　2 扣除非经常性损益
　　3 每股未分配利润
　　4 每股净资产
　　5 每股资本公积金
　　6 净资产收益率
　　...

　　策略代码语法
　　逻辑很简单就不解释了，注意:=表示赋值就可以了。
　　ps本文只讨论代码技术不推荐股票所以参数都是随便写的，不具备参考价值：
　　**  常见选股指标公式 **
　　ZQE:=EXIST(ZQ,5);                      # N天内出现以涨幅大于7%收盘
　　ZWHW:=CLOSE>REF(CLOSE,1)*1.05 AND VOL/CAPITAL>0.05; # 以涨幅大于5%收盘且换手超过5%
　　ZWHWE:=EXIST(ZWHW,5);                # N天内出现以涨幅大于5%收盘且换手超过5%
　　HQ:=VOL/CAPITAL>0.07;                # 换手超过7%
　　HQE:=EXIST(HQ,5);                      # N天内出现换手超过7%
　　DTSZ:=CLOSE>REF(CLOSE,1)*1.015;       # 当天涨幅超过1.5%
　　DYNAINFO(17)>0                         # 剔除停牌股
　　FINANCE(33)>0 AND FINANCE(34)>0 AND FINANCE(18)>0 AND FINANCE(32)>0 AND FINANCE(25)>0 # 每股收益、每股净资产、每股公积金、每股未分利润、经营性现金流量大于零

　　使用策略
　　常见股票app比如通达信、东方财富等都可以用。（win可以，mac不支持）这里以通达信为例，点击icon区域，新建一个指标，取个名字，然后点击编辑icon，把写好的策略公式复制黏贴进去。大功告成。

　　选择自己的策略以后就会在主图下面生成一个副图，比如我用颜色判断买入卖出信号，这样可以快速判断一支股票是是否通过自己的策略筛选，以及当前传递的信号讯息。
　　如果大家想写选股策略，那工程量稍微大些，需要先找到数据源API，调用接口消费实时数据或者缓存数据到本地，然后上python策略脚本，但这样的问题有两个，第一速度太慢，phthon是出了名的慢，现在A股市场4900+股票，等全部分析完早就错过买点/卖点了。第二个数据有延迟性，即使是付费API也会限制高频率请求。所以这个方案可行性不高。
　　技术面 VS 基本面
　　代码只是提高选股效率的一种方式，核心是方法论。所有投资产品，包括但不限于股票、基金、债券、外汇、黄金、期货、金融衍生品甚至虚拟货币的分析方法不外乎两大类，技术面和基本面。
　　技术面是定量分析，分析过程需要大量数据支撑，运用统计学和运筹学等数学理论总结归纳股票的数据之间的关联，比如成交量和成交价格之间的正负相关性等。这些数据指标劝退了不少炒股小白，但其实原理都很简单，比如最常用的MA (Moving average 移动平均线), MA是用来反映价格变动趋势的一种指标，顾名思义它是个平均数，那平均啥呢？它平均的是近N天内的收盘价，一般做短线的就分析5天10天的平均收盘价，做中线的可能分析30天或60天的，做长线的分析120天或180天的。
　　基本面就是相对应的定性分析（不完全是，这里是为了方便理解），它主要是从宏观经济、行业发展和公司基本情况比如财务状况等分析公司估值和股价。这种分析方法备受韭菜散户们青睐。（这里没有任何贬义的意思，毕竟我本人也是韭菜）基本面分析要做的就是每天积极关注宏观政策、财经新闻、可能还会关注某知名基金经理或者某游资大V的理论。极少数有专业金融知识背景的股民会分析财务数据，比如流通股本、市盈率、资产负债表等，通过这些数据来预测公司未来的盈利情况进而推测股价变动趋势。
　　说到基本面就不得不提到著名股神巴菲特，价值投资也有点基本面的意思，但他的玩法是入股/收购小公司培养成大公司再卖掉，这种公司养成类游戏需要大量时间和资金，实在是不适合普通老百姓。再加上现在人们普遍急功近利，连机构也不例外，建议结合当下经济周期和具体市场环境，摸清楚自己的交易喜好，形成自己的交易策略，然后就严格执行交易策略做一个无情的交易机器。
　　最后
　　公式不是万能的只是参考，尊重经济周期尊重市场环境，敬畏人性，希望大家理性投资都能吃上肉～

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