2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准
在Python的学习者中，有相当一部分人正在走向爬行动物。 因为爬行动物可以解决你很多工作和生活的问题，节约你的生命。 但是，Python还有另一个神秘有趣的应用领域。 那是量化交易。
对交易进行量化是用数学模型代替人的主观判断来制定交易策略。 通常也经常利用计算机程序进行策略的计算和验证，最终直接利用程序根据策略设定的规则自动进行交易。
Python开发方便，工具库丰富，尤其是对科学计算的支持较强，因此目前广泛应用于量化领域。 市场上也出现了很多支持Python语言的量化平台。 通过这些平台，可以轻松实现、验证自己的交易策略，并与交易系统对接(由于政策的原因，目前很多交易接口都暂停开放)
在交易战略方面，我是外行(虽然我曾经也有证券资格)。 本文介绍了几个Python量化平台以及最基本的使用方法。 更多的功能，更强的策略，等待大家自己去挖掘。
目前国内知名的几个平台：
优矿uqer.io聚宽joinquant.com米篮ricequant.com
国外知名平台：
quantopian.com
这些都可以用Python进行战略开发。
以优矿为例，注册后，在“开始研究”页面上，创建新的Notebook，就可以用Python开始写自己的战略。
在右上角的下拉框中选择“策略”，将自动填充策略回调的基本结构代码。
的一些变量是回归测量的基本组成。 initialize可以做初始化的工作。 handle_data是用于实现每交易日或每分钟交易指令的返回代码的核心。
具体变量的含义在此不作特别详细说明。 文档中有说明。 从命名和注释中也可以看出，设定了回测的时间、股票池、资金、交易频率等。
文档中有最简单的日线战略代码：
efHandle_data(account ) : forstockinaccount.universe : order ) stock，100 )此策略是在每个交易日一次性购买股票池中的所有股票。
account.universe是在开头设置的universe值。 在这里遍历股票池中的股票。
order是买卖命令，函数的原型是order(symbol，amount )
参数symbol为股票代码，amount为买卖数，正买入，负卖出。 在这里购买100股，就是1手。
单击“运行”或单击Ctrl Enter时，页面将显示策略的运行情况。
我们试着再更改一下，写下自己的战略。
我敲了敲脑袋，想到了这样的策略：
如果一只未持股在两个交易日累计上涨10%以上，按目前资金的5%买入。 相反，如果累计下跌10%以上，则全部抛售止损。 让我们实现这个来看看下一次测试的效果。
时间定为去年(2015 )年，起始资金10万元。
universe=set_universe(a ) )股票池是a股的自有股票。
account.get _ attribute _ history (closeprice )，3 )获取股票池中所有股票前三天的收盘价(close price )。
hist[s][2] - hist[s][0]得到1天前和3天前的收盘价之差。
account.valid_secpos是帐户当前持有的证券信息。
如果收盘价的两天差值符合购买条件且不持有，请执行以下操作
order_pct(s，0.05 ) order_pct表示按帐户当前总价值的百分比购买股票。
如果满足出售条件，请执行以下操作：
order_to(s，0 ) OK，简单而不可能的策略完成了。 运行一下吧：
多么简单的策略，最好的时候收益超过90%，即使经历了全年股灾和下半年的震荡之后，到年底也有30%多的收益率，超过了大多数散户去年的成绩。 如果按照这个战略进行交易的话，啧啧，想想还真有点兴奋啊。 喂！ 起来！ ）
但现实是残酷的，真正的市场分会教你做人。
量化投资和程序交易是一个很有前途的行业，但在你想做这份工作甚至用它赚钱之前，请先深入了解它。
有兴趣的人，去看这个问题：
如何学习量化交易？
以前
面提到的另外几个平台，和优矿基本类似，API 和功能会有些差异，可以自行尝试，这里不再分别演示。也有人做过比较：已知国内量化平台的比较， Ricequant / 优矿究竟谁是下一个quantopian，哪家挖矿强？
如果你对这个领域充满好奇，不如现在就立刻动手，从你的第一个策略开始。谁知道你会不会成为下一个感动的小虾米呢：）
其他文章及回答：
学习编程的过程中可能会走哪些弯路，有哪些经验可以参考？ - Crossin 的回答
你是如何自学 Python 的？ - Crossin 的回答
编程初学者如何使用搜索引擎 - Crossin的文章 - 知乎专栏
如何直观地理解程序的运行过程？- Crossin的文章 - 知乎专栏
如何在 Python 中使用断点调试 - Crossin的文章 - 知乎专栏
Python 抓取网页乱码原因分析 - Crossin的编程教室 - 知乎专栏
极简 Github 上手教程 - Crossin的编程教室 - 知乎专栏
Crossin的编程教室
微信ID：crossincode
论坛：Crossin的编程教室
转载于:https://my.oschina.net/crossin/blog/1818354