Python量化交易：策略、技巧与实战

目 录 
第1章 量化交易概述 1 
1.1 初识量化交易 2 
1.1.1 什么是量化交易 2 
1.1.2 量化交易与算法交易 2 
1.1.3 量化交易与程序化交易 2 
1.1.4 量化交易与技术分析 3 
1.1.5 量化交易与人工交易 3 
1.1.6 为什么要学习量化交易 4 
1.2 量化交易的特点 5 
1.3 量化交易的应用 6 
1.3.1 投资品种选择 7 
1.3.2 投资时机选择 7 
1.3.3 算法交易 7 
1.3.4 各种套利交易 9 
1.3.5 资产配置 10 
1.4 量化交易的故事 11 
1.4.1 朱尔斯·雷格纳特的量化交易故事 11 
1.4.2 爱德华·索普的量化交易故事 12 
1.4.3 詹姆斯·西蒙斯的量化交易故事 13 
1.5 量化交易的历史 14 
1.5.1 国外量化交易的历史 14 
1.5.2 国内量化交易的历史 15 
1.6 量化交易的注意事项 15 
第2章 量化交易平台 17 
2.1 初识JoinQuant聚宽量化交易平台 18 
2.2 量化交易平台的功能 18 
2.2.1 高质量数据和强大的研究平台 18 
2.2.2 回测体验和模拟交易 19 
2.3 账户的注册、登录及量化交易策略的创建 19 
2.3.1 量化交易平台账户的注册 19 
2.3.2 量化交易平台账户的登录 20 
2.3.3 量化交易策略的创建 22 
2.4 量化交易策略的选股技巧 24 
2.4.1 量化选股的基本设置 24 
2.4.2 选股指标 27 
2.5 量化交易策略的买卖条件模型 31 
2.5.1 轮动模型 32 
2.5.2 择时模型 33 
2.6 量化交易策略的风险控制技巧 35 
2.6.1 止盈、止损指标 35 
2.6.2 其他指标 36 
2.7 量化交易策略的其他参数设置技巧 36 
2.8 编写Python代码来创建量化交易策略 38 
2.9 量化交易策略的回测 39 
2.10 量化交易策略的模拟交易 41 
2.10.1 新建模拟交易并运行 41 
2.10.2 查看模拟交易 42 
2.10.3 绑定微信 45 
2.11 量化交易策略的实盘交易 46 
第3章 Python开发环境及编程基础 49 
3.1 初识Python 50 
3.1.1 Python的发展历程 50 
3.1.2 Python的特点 50 
3.2 Python开发环境及配置 51 
3.2.1 Python的下载和安装 51 
3.2.2 Python的环境变量配置 53 
3.3 Python程序的编写 57 
3.4 利用量化交易平台编写Python程序 61 
3.4.1 初识IPython Notebook研究平台 62 
3.4.2 利用IPython Notebook编写Python程序 66 
3.5 Python的基本数据类型 67 
3.5.1 数值类型 67 
3.5.2 字符串 69 
3.6 Python的变量与赋值 73 
3.6.1 变量命名规则 73 
3.6.2 变量的赋值 74 
3.7 Python的基本运算 74 
3.7.1 算术运算 75 
3.7.2 赋值运算 76 
3.7.3 位运算 77 
3.8 Python的代码格式 78 
3.8.1 代码缩进 78 
3.8.2 代码注释 79 
3.8.3 空行 80 
3.8.4 同一行显示多条语句 80 
第4章 Python流程控制与特征数据类型 81 
4.1 Python的选择结构 82 
4.1.1 关系运算 82 
4.1.2 逻辑运算 83 
4.1.3 if语句 84 
4.1.4 嵌套if语句 86 
4.2 Python的循环结构 87 
4.2.1 while循环 87 
4.2.2 while循环使用else语句 88 
4.2.3 无限循环 89 
4.2.4 for循环 90 
4.2.5 在for循环中使用range()函数 90 
4.2.6 break语句 92 
4.2.7 continue语句 92 
4.2.8 pass语句 93 
4.3 Python的特征数据类型 94 
4.3.1 列表 94 
4.3.2 元组 97 
4.3.3 字典 99 
4.3.4 集合 100 
第5章 Python函数与面向对象 104 
5.1 Python内置函数 105 
5.1.1 数学函数 105 
5.1.2 随机数函数 106 
5.1.3 三角函数 108 
5.1.4 字符串函数 110 
5.2 用户自定义函数 113 
5.2.1 自定义函数的定义 113 
5.2.2 调用自定义函数 114 
5.2.3 函数的参数传递 116 
5.2.4 函数的参数类型 118 
5.2.5 匿名函数 123 
5.3 Python的面向对象 123 
5.3.1 面向对象概念 124 
5.3.2 类与实例 124 
5.3.3 模块的引用 127 
5.3.4 包 127 
5.4 变量作用域及类型 130 
5.4.1 变量作用域 130 
5.4.2 全局变量和局部变量 131 
5.4.3 global和nonlocal关键字 132 
第6章 Python量化交易策略的常用库 135 
6.1 Numpy库 136 
6.1.1 ndarray数组基础 136 
6.1.2 Numpy的矩阵对象 148 
6.2 Pandas库 149 
6.2.1 一维数组Series 149 
6.2.2 二维数组DataFrame 150 
6.2.3 三维数组Panel 160 
第7章 Python量化交易策略的常用函数与对象 163 
7.1 Python量化交易策略的一般结构 164 
7.1.1 初始化函数 165 
7.1.2 开盘前运行函数 166 
7.1.3 开盘时运行函数 166 
7.1.4 收盘后运行函数 167 
7.2 Python量化交易策略的设置函数 167 
7.2.1 设置基准函数 168 
7.2.2 设置佣金/印花税函数 168 
7.2.3 设置滑点函数 169 
7.2.4 设置动态复权（真实价格）模式函数 170 
7.2.5 设置成交量比例函数 170 
7.2.6 设置是否开启盘口撮合模式函数 171 
7.2.7 设置要操作的股票池函数 171 
7.3 Python量化交易策略的定时函数 171 
7.3.1 定时函数的定义及分类 172 
7.3.2 定时函数各项参数的意义 172 
7.3.3 定时函数的注意事项 173 
7.3.4 定时函数的实例 174 
7.4 Python量化交易策略的下单函数 174 
7.4.1 按股数下单函数 174 
7.4.2 目标股数下单函数 175 
7.4.3 按价值下单函数 175 
7.4.4 目标价值下单函数 176 
7.4.5 撤单函数 176 
7.4.6 获取未完成订单函数 177 
7.4.7 获取订单信息函数 177 
7.4.8 获取成交信息函数 178 
7.5 Python量化交易策略的日志log 178 
7.5.1 设定log级别 178 
7.5.2 log.info 179 
7.6 Python量化交易策略的常用对象 179 
7.6.1 Order对象 179 
7.6.2 全局对象g 180 
7.6.3 Trade对象 180 
7.6.4 tick对象 180 
7.6.5 Context对象 181 
7.6.6 Position对象 182 
7.6.7 SubPortfolio对象 183 
7.6.8 Portfolio对象 184 
7.6.9 SecurityUnitData对象 184 
第8章 Python量化交易策略的获取数据函数运用技巧 186 
8.1 history()函数的运用技巧 187 
8.1.1 各项参数的意义 187 
8.1.2 history()函数的应用实例 188 
8.2 attribute_history ()函数的运用技巧 191 
8.3 get_fundamentals ()函数的运用技巧 192 
8.3.1 各项参数的意义 192 
8.3.2 get_fundamentals ()函数的应用实例 193 
8.4 get_fundamentals_continuously ()函数的运用技巧 198 
8.5 get_current_data ()函数的运用技巧 199 
8.6 get_index_stocks ()函数的运用技巧 200 
8.6.1 各项参数的意义 200 
8.6.2 get_index_stocks ()函数的应用实例 201 
8.7 get_industry_stocks()函数的运用技巧 202 
8.8 get_concept_stocks ()函数的运用技巧 203 
8.9 get_all_securities()函数的运用技巧 205 
8.9.1 各项参数的意义 205 
8.9.2 get_all_securities()函数的应用实例 206 
8.10 get_security_info ()函数的运用技巧 207 
8.11 get_billboard_list ()函数的运用技巧 208 
8.11.1 各项参数的意义 208 
8.11.2 get_billboard_list()函数的应用实例 209 
8.12 get_locked_shares ()函数的运用技巧 210 
第9章 Python量化交易策略的基本面选股技巧 211 
9.1 量化选股概述 212 
9.2 成长类因子选股技巧 212 
9.2.1 营业收入同比增长率选股技巧 212 
9.2.2 营业收入环比增长率选股技巧 214 
9.2.3 净利润同比增长率选股技巧 215 
9.2.4 净利润环比增长率选股技巧 216 
9.2.5 营业利润率选股技巧 217 
9.2.6 销售净利率选股技巧 217 
9.2.7 销售毛利率选股技巧 218 
9.3 规模类因子选股技巧 220 
9.3.1 总市值选股技巧 220 
9.3.2 流通市值选股技巧 221 
9.3.3 总股本选股技巧 222 
9.3.4 流通股本选股技巧 222 
9.4 价值类因子选股技巧 223 
9.4.1 市净率选股技巧 223 
9.4.2 市销率选股技巧 224 
9.4.3 市现率选股技巧 225 
9.4.4 动态市盈率选股技巧 226 
9.4.5 静态市盈率选股技巧 227 
9.5 质量类因子选股技巧 228 
9.5.1 净资产收益率选股技巧 228 
9.5.2 总资产净利率选股技巧 229 
9.6 基本面多因子量化选股 230 
第10章 Python量化交易策略的技术指标函数运用技巧 232 
10.1 量化择时概述 233 
10.2 趋向指标函数运用技巧 234 
10.2.1 MACD指标函数 234 
10.2.2 EMV指标函数 235 
10.2.3 UOS指标函数 237 
10.2.4 GDX指标函数 238 
10.2.5 DMA指标函数 239 
10.2.6 JS指标函数 240 
10.2.7 MA指标函数 241 
10.2.8 EXPMA指标函数 242 
10.2.9 VMA指标函数 243 
10.3 反趋向指标函数运用技巧 245 
10.3.1 KD指标函数 245 
10.3.2 MFI指标函数 246 
10.3.3 RSI指标函数 247 
10.3.4 OSC指标函数 248 
10.3.5 WR指标函数 249 
10.3.6 CCI指标函数 250 
10.4 压力支撑指标函数运用技巧 251 
10.4.1 BOLL指标函数 251 
10.4.2 MIKE指标函数 253 
10.4.3 XS指标函数 254 
10.5 量价指标函数运用技巧 256 
10.5.1 OBV指标函数 256 
10.5.2 VOL指标函数 257 
10.5.3 VR指标函数 258 
10.5.4 MASS指标函数 259 
第11章 Python量化交易策略的回测方法与技巧 261 
11.1 量化交易策略回测的流程 262 
11.2 利用Python编写MACD指标量化交易策略 262 
11.2.1 量化交易策略的编辑页面 262 
11.2.2 编写初始化函数