量化交易学习记录——(一)全局了解|入门
本人是計算機的,完全的金融小白,所以這里整理的比較基礎。
1. 找專業的網站/論壇
首先要了解哪里是專業人士聚集的地方,論壇和網站以及github整理如下:
- github項目:https://github.com/quantopian (qunatopian是全球最大量化網站)
這里的pyFolio,zipline和alphalens,是全球最大量化網站quantopian的量化三套件(http://www.quantopian.com),其中:
+ zipline,量化回測分析
+ pyFolio,專業級量化結果圖表分析,包括zipline、alphalens的分析數據
+ alphalens,多因子分析
這三大件,alphalens,多因子分析,因為私募團隊,中小團隊規模方面的限制,實盤很少使用。
參考文章:
關于QP的量化三大件:pyFolio,zipline,alphalens:TopQ極寬backtrader課件系列
文章的結論就是:
這些庫兼容性不好,即便是backtrader,和pyfolio的兼容性也有一定的問題(開源和版本更新導致的問題)
-
github項目:https://github.com/thuquant/awesome-quant
這是一個資源整理類的github項目,里面基本就包含所需要的資源了,但是是站在金融人士的角度。不過推薦了以下很好的平臺(本人搜索過程中最常見的其實也就是優礦和掘金,還有極寬,但是極寬的聲譽似乎不是很好。)
2. 社區提供的教程
- 優礦的新手引導不是很友好,
- RQAMS米筐這個不像是個社區,像是個賣系統的,沒啥教程,但是文檔好像寫的很好
- MultiCharts 中國版 - 程序化交易軟件,網站看起來寒磣了點
- 交易開拓者TBQuant 也是賣軟件的,感覺是給股民這些人用的,不是給程序員用的。比較傻瓜式,不用敲代碼,點點輸入就好。
- MetaTrader 5。外國的,雖然也有中文版網站,但是感覺還是不是非常適合國內,不友好。
- BigQuant - 專注量化投資的人工智能/機器學習平臺,基本完全模仿聚寬的,長得非常像,但是網站內容里還有許多錯誤,評論里還幫助教程改錯,感覺不是很專業。
- 天勤量化(TqSdk) - 快期出品的 Python 量化開發包,免費提供期貨、期權、股票數據,支持實盤交易/歷史回測。
從名字就可以知道是個sdk,主頁就是github,就是一個Python庫。
PS:容易搞混的幾個
- JoinQuant 聚寬
- BigQuant
- TopQuant 極寬(這個就是培訓咨詢網站,不是量化交易系統)
2.1 果仁網(視頻教程)
其中,果仁網, https://guorn.com/
和其他量化交易平臺一樣,也都有基于自己平臺的一個教程(網上對這個的評價感覺不錯)。如下,用來入門了解量化交易的大概還是不錯的。
2.2 JoinQuant聚寬量化交易平臺(博客教程)
JoinQuant聚寬量化交易平臺
我自己學的是最后這個零基礎入門教程:量化交易零基礎入門教程
雖然也有對于使用平臺的宣傳,但是整體來看還是很好的。
2.3 掘金(文檔)
掘金:https://www.myquant.cn/
掘金的這個新手入門文檔:https://www.myquant.cn/docs/guide/35?
看起來最像是給程序員看的了。。。
2.4 Auto-trader
- auto-trader:http://www.atrader.com.cn/,這是個賣軟件的
- 從上述對這些專業網站的產品/系統的觀察,可以知道,量化交易最主要的幾個功能點:
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回測
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模擬交易
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策略
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結果展示(生成分析報告)
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2.5 BotVS - 首家支持傳統期貨與股票證券與數字貨幣的量化平臺
三個鏈接——圖文教程
- FMZ量化平臺使用入門
- FMZ量化平臺策略編寫初級教程
- FMZ量化平臺策略編寫進階教程
此外,還有兩個pdf書,大概掃了一眼,書寫的還不錯的樣子?
- 發明者量化交易入門
- 商品期貨量化交易實戰
同時,之前在b站搜索到的一個播放量比較高的量化交易視頻,也是這個公司的:
https://www.bilibili.com/video/av54740680
2.6 個人推薦入門路線
| 入門 | 量化交易零基礎入門教程(圖文教程) |
| 實戰 | 果仁網→視頻教程入門量化體系課程(需要注冊一個果仁網的賬號) |
| 投資學課程 | 傳統投資學知識推薦視頻(中國大學MOOC課程): 國家精品課-證券投資學(周建國這個課程比較有趣中國大學MOOC課程 國家精品課——投資學(中央財經大學)這個比較學術系統 |
3. python庫
3.1 backtrader、pyfolio、Zipline
回測框架主要使用的是backtrader,配套的還有pyfolio還有Zipline。
- zipline,量化回測分析
- pyFolio,專業級量化結果圖表分析,包括zipline、alphalens的分析數據
- alphalens,多因子分析
關于這幾個庫,另開了博客來進行說明:
- backtrader:
- Backtrader快速入門——1. QuickStart
- Backtrader快速入門——2. 策略表現評估
3.2 backtrader vs zipline
主要參考以下文章:
- 知乎專欄: 8款優秀量化交易回測框架!哪款適合你??
| 推薦指數 | 3 星 | 5 星 |
| 回測類型 | Event driven | Event driven 和 Vectorized |
| 回測速度 | 慢 | 中 |
| 實盤模擬 | 好 | 好 |
| 實盤支持 | 是 | 是 |
| 社區建設 | 非常好 | 好 |
| 組件靈活 | 中 | 非常好 |
| 是否開源 | 是 | 是 |
| 文檔 | 非常好 | 非常好 |
| 語言 | Python3 | Python3 |
- 知乎專欄:ZIPLINE 的優勢和不足 —— 尺有所長,寸有所短。:
zipline 支持的最小bar 時間單位是分鐘,而我想使用的是500毫秒的bar(國內期貨市場給的是500ms的交易信息快照),更甚之,我其實想使用tick級別l2,l3數據做市場盤內指標數據源。從而可看出來,zipline 設計初衷偏向于低頻股票策略,對中頻的交易策略則不是理想的工具。
- github書籍:深入了解zipline。寫這個gitbook的人的博客:深入了解zipline回測框架
此外,搜索過程中很多人都說zipline安裝很困難,因為金融行業的人比較保守求穩,所以版本更新很慢,python的版本,numpy、pandas等都需要降級安裝,試了一下。
參考:
python量化三大件和zipline的安裝陷阱
3.3 TradingView工具
此外,還有一個很酷的工具,TradingView,這個畫出的交易圖表非常好看,具體可以參考文章:
- 掘金專欄:TradingView–最專業的走勢圖表,收下吧,也許你會用到
- CSDN博客:tradingview使用心得
- 知乎專欄:看行情神器TradingView簡介
TradingView Inc.機構對應的github項目:
畫的圖很好看,基本全是canvas+js這種進行的,示例網址。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的量化交易学习记录——(一)全局了解|入门的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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