機器學習 量化交易

2022-07-17 08:00:13 字數 896 閱讀 9928

財經資料

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print('版本', tushare.__version__)

# t = ts.get_hist_data('000001') # 一次性獲取全部日**資料

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# ts.get_hist_data('600848', ktype='60') #獲取60分鐘**資料

# ts.get_hist_data('sh')#獲取上證指數**資料,其它引數與**一致,下同

# ts.get_hist_data('sz')#獲取深圳成指**資料

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# ts.get_hist_data('sz50')#獲取上證50指數**資料

# ts.get_hist_data('zxb')#獲取中小板指數**資料

# ts.get_hist_data('cyb')#獲取創業板指數**資料

t = ts.get_hist_data('600848', start='2015-01-05', end='2018-01-09')

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機器學習與量化交易專案班 從零搭建自動交易系統

第一課 自動化交易綜述 知識點1 課程內容綜述,自動化 演算法交易介紹,python在自動交易中的應用簡介 第二課 量化交易系統綜述 知識點1 回測,自動交易,策略建模,常見平台使用 第三課 搭建自己的量化資料庫 知識點1 軟體需求,資料獲取方式,資料儲存方式 實戰專案 金融資料的儲存,讀取 第四課...

量化交易機械人的功能特點!

量化交易機械人功能特點 1 選擇分鐘線 金叉死叉處理開空開多 判斷是否補倉和開倉 2 合約仿瀑布機制,監測 當前分鐘線的針對於開盤價比例達到多少時 停止補倉 3 現貨防滑跌機制,監測 當前分鐘線的針對於開盤價比例達到多少時 停止補倉 4 趨勢做單,根據大 判斷是否補倉 5 防爆倉機制 設定止損比例 ...

量化交易之 tushare

作為一名老股民,我對金融市場一直都保持長期的關注。最近我大量接觸量化交易相關的一切,發現市場力量還是蠻強大的,6年前的很多設想現在已經徹底變成現實,不得不承認市場從來不會等任何人。想好就要馬上行動,機會從來不會等任何人。從模型的角度考慮,對沖 的出現可以說是最靠譜的,但是事實證明他的經營要求也是最高...