量化投資量化投資24【3】Python入門，量化生態下完整工具鏈的正確打開方式相關文章相關文章 【4】9步，搭建安裝完整的 推薦這12份！|特別內容大家好，歡迎來到《量化投資24小時》的第3集。在第2集中我們主要介紹了量化交易領域目前比較主流的敗類編輯語言，而今天我們則會開始著重介紹整個專輯的重點Python語言。Python語言的特先來介紹一下Python語言在量化交易領域的優勢，我們從五個方面來看它的整體特點Python特點1開源第一點，Python語言本身就是一個開源軟件，這點和像Matab這樣的商業軟件是不一樣的。我們介紹過開源軟件的第一個特點是免費；第二個是靈活，可以隨意地修改所有源代碼；第三個則是安全，可以知道自己的程序所有運行時的行為。Python特點2語法簡單第二個特點則是Python的語法非常簡單。第一個優勢就是非常簡潔易學；第二個編程語言每天大量地完成某項工作的時候，可以一個語法簡單的語言可以大幅幫你提高量化工作的研究效率；而且在當前的時代機器的計算力正在變得越來越強，而這個時候，比起曾經非常寶貴的機器運行的時間現在更為珍貴的是研究員寫代碼的時間。Python特點3應用廣泛第三個特點是Python語言的應用非常廣泛。在量化交易這個領域，Python語言本身可以覆蓋從數據獲?。◤木W上或數據庫中把需要的數據調取，然后加載到內存或硬盤中）、量化建模（首先拿到一段數據，可以簡單地對其進行量化建模的分析，看看它是自回歸的、還是有非常的自相關性，去判斷時間區間上是適合做統計的交易、還是說趨勢交易等等）、策略開發（比如歐美的一個開源策略的回測框架叫Zpne、以及國內米筐開源的RQApha，都是相當不錯的策略開發框架）、實盤交易（有許多的開源項目可以直接用，這塊就是Matab、R這樣語言的弱點了）等步驟?？梢哉fPython基本上實現了量化交易的一條龍全支持。Python特點4膠水語言第四個特點是Python是膠水語言，非常方便用來對接各種不同編程語言開發的工具。從一個量化交易機構的角度，比如說券商的自營、資管，或者大型私募公司里的研究員，公司可能已經采購了各種各校量化交易的系統，有的可能是數據，比如宏匯的數據服務；有的可能是用于管理具體的資管產品下單、持倉的復雜的資管系統，比如恒生的PB、O32；還有可能買了一些其它外部的數據庫，比如說Barra的多因子數據庫等。作為一個量化研究員，需要把這些工具整合起來使用，因為如果真的要做量化交易的話，不能說只用O32去下單而不用任何數據；用數據的話又需要用多因子數據來生成信號、需要行情數據具體地基于這個信號生成算法下單。這個時候，Python語言的優勢就體現出來了，它非常容易對接各套一般金融機構內部已有的系統，并且能夠把它們整合起來應用。04分06Python特點5社區生態活最后一個特點是社區的生態，Python社區是非常活躍的，同時貢獻了大量成工具包，對于大家初學過程中遇到的問題，大部分都能夠在網上找到答案。這也大幅降低了整個語言的學習門檻。Python語言的量化生講完了Python的優勢，接下來介紹一下Python的量化生態，就是剛剛介紹的整條工具鏈上每條鏈條的有哪些工具、同時每個工具相應的特點和使用的場景，整體上分為四塊：數據收集、析建模、策略開發、實盤交易。04分56步驟1在數據收集這塊，國內目前最有名的開源項目就是uShare數據包。使用TuShare可以從大量的財經上免費地和非常簡單載日線級別的行業數據、或者一些基本面數據。WindPy則是萬得交易終端提供的一套交易接口，WndPy本身是開源的，大家在使用過程中可以看到它的源代碼，但萬得在使用時是需要的，對于大部分的機構而言，萬得都是標配，所以說也是非常方便。用WndPy可以獲取最低到TICK級的行情數據，當然數據質量可能不是那么穩定，一般用WndPy獲取過去7天到2周的分周線數據還是比較靠譜的選擇。同時也可以獲取一些相對比較特別的數據，比如做商品可以獲取現貨某個品種的數據、做基本面可以獲取門戶財經的數據等等，都比較方便。06分14步驟2第二塊在分析建模的時候，拿到一段數據，首先可能想要看看數據的平穩性和自相關性，可能會選擇用NumPy和Pandas。NumPy主要是用于Python領域的數據矩陣分析，而Pandas則是用于時間序列數據的建模和分析。做完分析后可能想將圖畫出來，可視化地看看效果，這時候可以選擇Matplotlib這個工具，它的繪圖效果也是非常好。06分50步驟3建模完成后就可以開始策略開發工作了。在介紹策略開發框架之前，可能首先要知道策略開發是一種比較交互式的、有點像在Matab里寫代碼一樣，可能希望寫入一行代碼，點一下運行，代碼就在準備好的數據上面跑一遍，看看結果是什么，就是立即輸出。然后再去做下一段的工作、下一段的研究分析，這就是策略開發平時的工作流程。所以，為了應對這個工作流程，就需要比較好的交互式開發環境，此時，Python領域有一個可以說比較完美的解決方案那就是IPython加上JupyterNotebook這兩個工具。IPython是在Python本身的虛擬機基礎上增加了的交互式的虛擬機環境；Jupyter則是一個可以在瀏覽器中運行的類似于筆記本形式的交互式開發環境。那么，每運行一行代碼都會直接緩存下來，包括結果也會緩存下來，非常方便回頭的一步步查找，或者說想改個參數把代碼再快速地跑一遍等等，用JupyterNotebook都會非常得直觀，用熟練之后大部分的反饋都這個要比Matab要好用很多。有了這兩個交互式開發的環境之后，我們就可以用之前介紹過的Zipline、或者RQAlpha去做策略回測和開發，看策略在歷史數據上回測的效果如何。08分34步驟4完成策略開發之后，如果給你一段數據，已經可以每天生成相應的交易信號了，此時我們要做的事情就是最后一步，把交易信號轉化成交易委托，然后實盤地發送出去是。這時候的選擇可能是：第一個，也就是開發的框架vn.py，vn.py比較適合的交易接口可能主要針對機構用戶，無論是、，還是外匯、國內的黃金現貨（黃金TD），還有外盤通過IB、直達去做的期貨、 等，甚至可以用比如OKCon貨幣的接口去做比特幣。Vn.py把所有的這些交易接口給封閉對接了，同時對外提供一套統一的調用方式。只要掌握了vn.py一套接口，所有這些交易通道都可以直接去使用。第二個則是EasyTrader，其定位主要是一些比較適合個人投資者使用的交易接口，有一些券商提供的網頁接口也好、還有一些比如說某些常規交易軟件的接口。最后一個是ATpy，其特點是專注于交易這一塊，