大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python量化深度学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python量化深度学习的解答,让我们一起看看吧。
魔笛量化值指标源码?
```python
#计算魔笛量化值指标
def magicquant(df, n=10, m=3):
std = df['close'].rolling(n, min_periods=1).std()
#计算均线
ma = df['close'].rolling(n, min_periods=1).mean()
#计算价格区间上下限
什么是网格交易法?它的量化策略源码是怎样的?
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略,其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。
通俗点讲就是根据建立不同数量.不同大小的网格,在突破网格的时候建仓,回归网格的时候减仓,力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势,达到盈利的目的。如果把网格交易用编程语言量化出来,这里有一个Python策略源码参考:网页链接python编程语言,在金融领域有哪些应用场景?
1.数据分析方向:利用python庞大的开放***进行交易行情分析,量化分析,客户画像,实体关系客户分析,机器学习等大数据,流数据分析场景。常用的开源库如tensorflow。
2.IT运维方向:python语言在开源平台搭建,运维工具开发等方面有着明显的优势,同时,python生态圈中还有ansible,Django等成熟的开源产品。这使得运维工程师可以投入更多的精力去实现运维需求,而不是反复“造轮子”。
2018年12月,开源中国编程语言排行榜,python语言已经强势回归第三位,可见python这个开源时代的宠儿焕发着无限生机。
这里简单介绍一下,分为3个方面,分别是爬虫获取数据、数据可视化和数据分析处理,主要内容如下:
1.爬虫获取数据:python爬虫的库很多,像urllib,requests,bs4,lxml等,我们可以借助这些爬虫库快速爬取我们所需要的金融数据,像股票、基金等数据。当然,你也可以利用现成的库—tushare,一个免费、开源的python财经数据接口包,实现了股票等金融数据从***集、清洗到存储的全过程,使用起来非常方便,下面我简单介绍一下这个库的安装和使用:
安装tushare,这个在cmd窗口输入命令“pip install tushare”就行,如下:
安装成功后,我们就可以进行简单测试了,代码如下,获取股票日线行情数据,这里以新接口为例:
点击运行程序,成功获取到股票开盘价、收盘价、最高价、最低价等数据,当然,你可以可以获取复权行情、复权因子等,都可以,详情可参考***介绍:
2.数据可视化:python的数据可视化库很多,除了经常使用的matplotlib外,还有seaborn,pyecharts,ggplot等,使用起来很不错,下面我结合上面的tushare库和mpl_finance库简单绘制一下股票K线图,步骤如下:
安装mpl_finance库,这个与上面的安装类似,直接在cmd窗口输入命令“pip install mpl_finance”就行,如下:
主要做统计处理和预测吧。统计处理以往的数据,结合机器学习等人工智能算法,预测接下来的趋势吧。就以股票来说吧,每天的交易量很多很多,历史记录也很多,是涨还是跌,显然,如果让人去分析,得花费很长时间,而且这个人必须有相当的经验才行,而python主要做的就是这方面,用电脑替代人去做数据的计算和预测,这样效率明显会提高,而且分析的更全更具体,所以总得来说,在金融领域,python主要做的还是统计和预测。
到此,以上就是小编对于python量化深度学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python量化深度学习的3点解答对大家有用。