量化交易学习记录——(一)全局了解|入门
本人是计算机的,完全的金融小白,所以这里整理的比较基础。
1. 找专业的网站/论坛
首先要了解哪里是专业人士聚集的地方,论坛和网站以及github整理如下:
- github项目:https://github.com/quantopian (
qunatopian
是全球最大量化网站)
这里的
pyFolio
,zipline
和alphalens
,是全球最大量化网站quantopian
的量化三套件(http://www.quantopian.com),其中:
+ zipline,量化回测分析
+ pyFolio,专业级量化结果图表分析,包括zipline、alphalens的分析数据
+ alphalens,多因子分析
这三大件,alphalens,多因子分析,因为私募团队,中小团队规模方面的限制,实盘很少使用。
参考文章:
关于QP的量化三大件:pyFolio,zipline,alphalens:TopQ极宽backtrader课件系列
文章的结论就是:
这些库兼容性不好,即便是backtrader,和pyfolio的兼容性也有一定的问题(开源和版本更新导致的问题)
github项目:https://github.com/thuquant/awesome-quant
这是一个资源整理类的github项目,里面基本就包含所需要的资源了,但是是站在金融人士的角度。不过推荐了以下很好的平台(本人搜索过程中最常见的其实也就是优矿和掘金,还有极宽,但是极宽的声誉似乎不是很好。)
2. 社区提供的教程
- 优矿的新手引导不是很友好,
- RQAMS米筐这个不像是个社区,像是个卖系统的,没啥教程,但是文档好像写的很好
- MultiCharts 中国版 - 程序化交易软件,网站看起来寒碜了点
- 交易开拓者TBQuant 也是卖软件的,感觉是给股民这些人用的,不是给程序员用的。比较傻瓜式,不用敲代码,点点输入就好。
- MetaTrader 5。外国的,虽然也有中文版网站,但是感觉还是不是非常适合国内,不友好。
- BigQuant - 专注量化投资的人工智能/机器学习平台,基本完全模仿聚宽的,长得非常像,但是网站内容里还有许多错误,评论里还帮助教程改错,感觉不是很专业。
- 天勤量化(TqSdk) - 快期出品的 Python 量化开发包,免费提供期货、期权、股票数据,支持实盘交易/历史回测。
从名字就可以知道是个sdk,主页就是github,就是一个Python库。
PS:容易搞混的几个
- JoinQuant 聚宽
- BigQuant
- TopQuant 极宽(这个就是培训咨询网站,不是量化交易系统)
2.1 果仁网(视频教程)
其中,果仁网, https://guorn.com/
和其他量化交易平台一样,也都有基于自己平台的一个教程(网上对这个的评价感觉不错)。如下,用来入门了解量化交易的大概还是不错的。
2.2 JoinQuant聚宽量化交易平台(博客教程)
JoinQuant聚宽量化交易平台
我自己学的是最后这个零基础入门教程:量化交易零基础入门教程
虽然也有对于使用平台的宣传,但是整体来看还是很好的。
2.3 掘金(文档)
掘金:https://www.myquant.cn/
掘金的这个新手入门文档:https://www.myquant.cn/docs/guide/35?
看起来最像是给程序员看的了。。。
2.4 Auto-trader
- auto-trader:http://www.atrader.com.cn/,这是个卖软件的
- 从上述对这些专业网站的产品/系统的观察,可以知道,量化交易最主要的几个功能点:
回测
模拟交易
策略
结果展示(生成分析报告)
2.5 BotVS - 首家支持传统期货与股票证券与数字货币的量化平台
三个链接——图文教程
- FMZ量化平台使用入门
- FMZ量化平台策略编写初级教程
- FMZ量化平台策略编写进阶教程
此外,还有两个pdf书,大概扫了一眼,书写的还不错的样子?
- 发明者量化交易入门
- 商品期货量化交易实战
同时,之前在b站搜索到的一个播放量比较高的量化交易视频,也是这个公司的:
https://www.bilibili.com/video/av54740680
2.6 个人推荐入门路线
阶段 | 推荐 |
---|---|
入门 | 量化交易零基础入门教程(图文教程) |
实战 | 果仁网→视频教程入门量化体系课程(需要注册一个果仁网的账号) |
投资学课程 |
传统投资学知识推荐视频(中国大学MOOC课程): 国家精品课-证券投资学(周建国这个课程比较有趣中国大学MOOC课程 国家精品课——投资学(中央财经大学)这个比较学术系统 |
3. python库
3.1 backtrader、pyfolio、Zipline
回测框架主要使用的是backtrader
,配套的还有pyfolio
还有Zipline
。
- zipline,量化回测分析
- pyFolio,专业级量化结果图表分析,包括zipline、alphalens的分析数据
- alphalens,多因子分析
关于这几个库,另开了博客来进行说明:
backtrader
:- Backtrader快速入门——1. QuickStart
- Backtrader快速入门——2. 策略表现评估
3.2 backtrader vs zipline
主要参考以下文章:
- 知乎专栏: 8款优秀量化交易回测框架!哪款适合你??
比较项 | zipline | backtrader |
---|---|---|
推荐指数 | 3 星 | 5 星 |
回测类型 | Event driven | Event driven 和 Vectorized |
回测速度 | 慢 | 中 |
实盘模拟 | 好 | 好 |
实盘支持 | 是 | 是 |
社区建设 | 非常好 | 好 |
组件灵活 | 中 | 非常好 |
是否开源 | 是 | 是 |
文档 | 非常好 | 非常好 |
语言 | Python3 | Python3 |
- 知乎专栏:ZIPLINE 的优势和不足 —— 尺有所长,寸有所短。:
zipline 支持的最小bar 时间单位是分钟,而我想使用的是500毫秒的bar(国内期货市场给的是500ms的交易信息快照),更甚之,我其实想使用tick级别l2,l3数据做市场盘内指标数据源。从而可看出来,zipline 设计初衷偏向于低频股票策略,对中频的交易策略则不是理想的工具。
- github书籍:深入了解zipline。写这个gitbook的人的博客:深入了解zipline回测框架
此外,搜索过程中很多人都说zipline安装很困难,因为金融行业的人比较保守求稳,所以版本更新很慢,python的版本,numpy、pandas等都需要降级安装,试了一下。
参考:
python量化三大件和zipline的安装陷阱
3.3 TradingView工具
此外,还有一个很酷的工具,TradingView,这个画出的交易图表非常好看,具体可以参考文章:
- 掘金专栏:TradingView–最专业的走势图表,收下吧,也许你会用到
- CSDN博客:tradingview使用心得
- 知乎专栏:看行情神器TradingView简介
TradingView Inc.机构对应的github项目:
画的图很好看,基本全是canvas+js这种进行的,示例网址。
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