python股票自動交易編程框架

⑴ 如何實現股票或者期貨的自動化交易

程序化交易跟機械化交易本質沒啥區別
只是自動化而已
跟高手能不能拼在於
首先如何定位高手？
比如，年收益100倍？10倍？1倍？0.3倍？
其實這些神話都有人實現過？
拉瑞就實現過年收益100倍，但我們為啥在富豪榜中能看到巴菲特，而沒有拉瑞？
拉瑞的確是高手，但是他肯定不穩定，或者在高收益的要求下不穩定
手動交易的思路我覺得跟主觀交易的思路是不同的
一般人想把主觀的思路程序化，這也許可能（有句話叫：沒有什麼不可能嘛）
但對初學者，這樣做會讓你很累，
程序就走機械的路，主觀就走靈活的路

⑵ 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序

概率炒股法：
下面方法買漲不買跌，同時避免被套，缺點，手續費比較高，但完全可以吃完整個牛市，熊市不會被套。
用python獲取股票價格，如tushare，如果發現股票當天漲幅在大盤之上（2點30到2點50判斷），買入持有一天，下跌當天就別買，你可以用概率論方法，根據資金同時持有5支，10支或20支，這樣不怕停盤影響，理論上可以跑贏大盤。好處：避免人為沖動，缺點手續費高
還有一種是操作etf，如大盤50etf,etf300,中小板etf,創業板etf，當天2.30分判斷那個etf上漲就買入那支，買入漲幅最大的，不上漲什麼都不買，持有一天，第二天上午判斷一下，如果下跌超過2%賣掉。好處：不會踩地雷，缺點：漲隨大盤,我比較推薦這個方法，外圍的風險比較小。
具體的python程序我有，比上面復雜，有止贏止損位，資金管理，監視管理，我用在實盤當中，自動化下單也已解決。
我覺得程序的成敗不在一日之功，在於長期穩定賺錢，如運行十年，過多的數據分析也無意義，因為預測未來永遠是一個概率問題，不是百分之百確定的，如果你的程序能在長時間多次數上戰勝市場，你的程序就能趨向大數定理。
否則一時的回撤會讓你停止程序自動執行，而無法趨向大數定理中的穩定概率。
如果有一個程序能百分之99確定，那麼基本上肯定是分析了內幕交易數據，和徐x一樣，每次重倉一支股，這種手法應該是得到了內幕，也就不需要什麼程序來交易了。
巴菲特的交易模式實質上也是內幕交易的一種，因為他靠的是外在分析，實地考查，估計這是尋找內幕的手段，現在做大了，這種效果就不靈了，收益也下降了，美國經濟也下滑了，所以巴菲特的未來是必定是暗淡的，因為內幕交易的池子有限，資金量大了不好操作。
想想如果巴菲特生在蘇聯，印度，日本等等其他國家，他可能在街頭要飯，美國二戰後經濟環境加傾向內幕造就了他，而不是炒股技術有多神。所以巴菲特不屑於程序化交易。
巴菲特及不少美國式的股神實際上是倖存者偏差造成的，你想想蘇聯的股神在那裡？為什麼一個都沒有？（「沉默的數據」、「死人不會說話」）
我覺得未來真正能成股神必定是程序，不是人，因為一個好的程序策略可以用一輩子，實現長期穩定增長，當然前提是社會經濟環境穩定，不會出現類似蘇聯的動亂，也不會出現日本式的惡性通脹（對貨幣m2有點擔心）。

太多的股票讓股民每天沉浸在選股的游戲中，選股造就了券商的行情軟體，實際上很多數據都是沒有用的，所有的關鍵是按操作方法永遠執行下去才能趨向穩定概率，否則今天換一種明天換一種方法，今天按kdj，明天按macd，後天按boll，大後天按ddx，大大後天按自編指標，多條件選股，最後錢都交手續費或止損不及時被套牢了。這時券商收傭金的目的也就達到了，每年券商收的傭金比股市分紅要高。不管行情如何，只要多請幾個股評員，總有方向說對的，玩個概率游戲讓大家頻繁交易，券商的收入只會增不會降。所以千萬別信股評，玩的是概率游戲，如同預測硬幣的正反，請十個股評師必定有個能預測三次正確的神股評。你信這個神股評，後面可能是三次都不準，呵呵。所以券商和行情軟體總會在收盤或午休時彈出各種消息或評價，說實在的這種東西沒有一分錢的價值。可能早就寫好了上漲的說法是模塊a，下跌的說法是模板b，平市的說法是模板c,只是填上當天數據即可，都是八股文，都是馬後炮，一樣的事件上午說成是上漲理由，下午說成是下跌理由。
程序的策略經過測試後的關鍵在於穩定執行，長期穩定執行，長期長期穩定穩定執行執行，重要的事說三遍。

人性無法戰勝的弱點是執行力，小學生都懂的天天向上，每日進步，世間有幾人能做到？而穩定幾十年執行更是難上加難，如同背英語單詞一樣，理論上一天背一百個，一百天就可以一萬詞，但十年，二十年過去了，你可能還是三千詞以下。

用程序的目的就是百分之百執行到位，沒有折扣，真正戰勝人性的弱點，和t+1沒有關系。

另外通過一定方法降低手續費也可以使你的資金活得更久，如把上面的日模型改為周或月模型。

⑶ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。

⑷ 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序

• 方法一

  前期的數據抓取和分析可能python都寫好了，所以差這交易指令介面最後一步。對於股票的散戶，正規的法子是華寶，國信，興業這樣願意給介面的券商，但貌似開戶費很高才給這權利，而且只有lts，ctp這樣的c++介面，沒python版就需要你自己封裝。

• 方法二

  是wind這樣的軟體也有直接的介面，支持部分券商，但也貴，幾萬一年是要的。

  
  

• 方法三

  滑鼠鍵盤模擬法，很復雜的，就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體，比如券商版交易軟體和大智慧之類的。

• 方法四

  就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改，不過T+1的規則下，預測准確率的重要性高於交易的及時性，花功夫做數據分析就好，交易就人工完成吧

⑸ 使用python做量化交易策略測試和回驗，有哪些比較成熟一些的庫

量化交易大多用在股票交易上，量化是指將某隻股票或者摸個行業的數據進行量化，在更具各家機構自己的量化公式進行選擇，量化交易只是選擇，並不涉及交易
程序化交易也是一種量化交易，但是是更具已有的數據進行，比如各種行情指標，MACD KDJ等，無法像量化交易那樣把能涉及到的所有數據進行量化，程序化交易更側重交易的自動進行，沒有認為干預，且模型編寫簡單，個人用戶也可以進行！

⑹ 想編寫股票自動交易軟體，學什麼語言好

Python 作為自動化交易的入門編程的計算機語言還不錯。也可參考現有的雲交易（或自動炒股交易）軟體，畢竟已投入使用的產品相對來說會更成熟和穩定。

⑺ 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序

網址都沒有給出怎麼測試呢？ 這個應該是伺服器生成的token吧，可以urllib2抓一下，如果抓不到的話那麼他可能用的js動態載入，這個得分析js源碼了，如果他用了flash來算出這個值的(我記得酷狗就是這么做的)，那麼恭喜你，不能算出這個值了

⑻ 怎麼在我的電腦上監控伺服器上運行的一個用Python寫的股票自動化交易的文件運行的各種參數和運行情況

http://www.supervisord.org/

⑼ 怎樣用 Python 寫一個股票自動買賣的程序

• 方法一

  前期的數據抓取和分析可能python都寫好了，所以差這交易指令介面最後一步。對於股票的散戶，正規的法子是華寶，國信，興業這樣願意給介面的券商，但貌似開戶費很高才給這權利，而且只有lts，ctp這樣的c++介面，沒python版就需要你自己封裝。

• 方法二

  是wind這樣的軟體也有直接的介面，支持部分券商，但也貴，幾萬一年是要的。

• 方法三

  滑鼠鍵盤模擬法，很復雜的，就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體，比如券商版交易軟體和大智慧之類的。

• 方法四

  就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改，不過T+1的規則下，預測准確率的重要性高於交易的及時性，花功夫做數據分析就好，交易就人工完成吧