小白量化学习-自创指标设计 一、准备工作 1、首先把“HP_formula.py”文件复制到自己的工程目录中。 2、在新文件开始增加下面4条语句。 import numpy as np import pandas as pd from HP_formula import * import tushare as ts 二、对数据预处理 我们采用与tushare旧股票数据格式。 #首先要对数据预处理 df = ts.get_k_data('600080',ktype='D') mydf=df.copy() CLOSE=mydf['close'] LOW=mydf['low'] HIGH=mydf['high'] OPEN=mydf['open'] VOL=mydf['volume'] C=mydf['close'] L=mydf['low'] H=mydf['high'] O=mydf['open'] V=mydf['volume'] 三、仿通达信或大智慧公式 通达信公式转为python公式的过程。 1.‘:=’为赋值语句，用程序替换‘:=’为python的赋值命令‘='。 2.‘:’为公式的赋值带输出画线命令，再替换‘:’为‘=’，‘:’前为输出变量，顺序写到return 返回参数中。 3.全部命令转为英文大写。 4.删除绘图格式命令。 5.删除掉每行未分号; 。 6.参数可写到函数参数表中.例如: def KDJ(N=9, M1=3, M2=3): 例如通达信 KDJ指标公式描述如下。 参数表 N:=9, M1:=3, M2:=3 RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100; K:SMA(RSV,M1,1); D:SMA(K,M2,1); J:3*K-2*D; # Python的KDJ公式 def KDJ(N=9, M1=3, M2=3): RSV = (CLOSE - LLV(LOW, N)) / (HHV(HIGH, N) - LLV(LOW, N)) * 100 K = SMA(RSV,M1,1) D = SMA(K,M2,1) J = 3*K-2*D return K, D, J #----------------------------------- #根据上面原理，我们把大智慧RSI指标改 # 为Python代码，如下。 def RSI(N1=6, N2=12, N3=24): """ RSI 相对强弱指标 """ LC = REF(CLOSE, 1) RSI1 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N1, 1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N1, 1) * 100 RSI2 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N2, 1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N2, 1) * 100 RSI3 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N3, 1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N3, 1) * 100 return RSI1, RSI2, RSI3 四、使用公式并绘图 #假定我们使用RSI指标 r1,r2,r3=RSI() mydf = mydf.join(pd.Series( r1,name='RSI1')) mydf = mydf.join(pd.Series( r2,name='RSI2')) mydf = mydf.join(pd.Series( r3,name='RSI3')) mydf['S80']=80 #增加上轨80轨迹线 mydf['X20']=20 #增加下轨20轨迹线 mydf=mydf.tail(100) #显示最后100条数据线 #下面是绘线语句 mydf.S80.plot.line() mydf.X20.plot.line() mydf.RSI1.plot.line(legend=True) mydf.RSI2.plot.line(legend=True) mydf.RSI2.plot.line(legend=True) 不懂就看我的博客 https://blog.csdn.net/hepu8/article/details/93378543

基于基本面的单因子量化分析系统测试案例

上证A股历史行情数据 ，从90年代到最新的数据都有，可用于数据分析

A股全部3000多支股票从开盘到2020-11-18的日线开高收低数据以及成交量成交额数据，打包为hdf5文件。

Python 获取沪深300日行情数据并存入Excel文件，需要用到Wind接口，文件内含Wind API软件，以及安装教程，

Matlab通过Yahoo与Sina获取历史与实时股票数据 inaYahooDataTest by LiYang Email:farutoliyang@gmail.com 2013/11/26 Contents A Little Clean Work 获取历史数据测试 获取实时数据测试 Record Time A Little Clean Work tic; clear; clc; close all; format compact; 获取历史数据测试 % 历史数据通过Yahoo接口获得 （历史数据为未复权数据，使用时候请注意） % Yahoo中证券代码为 （上海 .ss 深圳 .sz),例如招商银行，600036.ss StockName = '600036.ss'; StartDate = today-200; EndDate = today; Freq = 'd'; [DataYahoo, Date_datenum, Head]=YahooData(StockName, StartDate, EndDate, Freq); % K线展示 scrsz = get(0,'ScreenSize'); figure('Position',[scrsz(3)*1/4 scrsz(4)*1/6 scrsz(3)*4/5 scrsz(4)]*3/4); Open = DataYahoo(:,2); High = DataYahoo(:,3); Low = DataYahoo(:,4); Close = DataYahoo(:,5); MT_candle(High,Low,Close,Open,[],Date_datenum); xlim( [0 length(Open)+1] ); title(StockName);

BS4提取股票数据.mp4

通过A股API接口爬取19年股票交易信息，包括开盘收盘最高最低等指标，并利用python对其进行数据可视化，进行股票技术分析。可视化内容包括了k线图、均线图、MACD、RSI、和相关系数。用到的库有numpy、matplotlib、pandas、tushare、mplfinance、talib

股票日线数据汇总共计17年，量化初始数据，神经网络预测初始数据

一套抓数据小程序(客户资料、实时新闻、股票数据)源码