1. QuantConnect: QuantConnect是一个非常受欢迎的Python量化交易平台,它提供了一个强大的Python库和开发环境,使用户可以进行算法交易、回测和实盘交易。QuantConnect提供了多种数据来源,并支持多种交易所,能够满足各种交易策略的需求。此外,QuantConnect还提供了强大的社区支持和策略分享平台,用户可以与其他量化交易者分享和...
VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 面向专业交易员的【VeighNa Elite量化终端】已经正式发布,针对专业交易员群体在海量策略并发、智能移仓换月、算...
2. **Quantopian**:Quantopian是一个在线的Python量化交易平台,它提供了一整套的量化交易工具和数据源。用户可以在Quantopian上使用Python编写交易策略,并进行回测和实盘交易。 Quantopian还提供了一个社区平台,用户可以与其他交易员分享和讨论交易策略。它还有一个Python库,可以方便地访问金融数据和交易接口。 3. **Back...
模型研究-新建模型 方法三:在【模型管理】面板右键,选择新建模型,并选择 Python 模型。模型管理-新建...
anaconda:最流行的python集成开发x环境,避免初学者很多麻烦;编辑器:vscode;pycharm;vstudio 等等;编...
Python量化交易系统实战--获取股票数据 我们首先需要获取股票数据。 代码IDE选择:PyCharm 计算机环境:MacOS 一、获取股票数据的三种方式 二、获取股票数据 这里选定的是使用JoinQuant平台提供的免费接口(有时间范围限制),简单整理如下。 使用前需要先申请权限并初始化授权:...
Lean 是 QuantConnect 开源的一款非常强大的开源量化交易平台,可以回测或运行Python或者C#写的策略,并在代码仓库中内置了上百个C#和Python的策略算法。 这个开源的算法交易引擎,专为让用户方便轻松地进行策略研究、回测和实时交易而构建。它集成了常见的数据提供商和券商,因此还可以快速部署算法交易策略。
从本篇教程开始,所有的开发都会在Python环境中进行(谢天谢地可以和C++说再见了)。 通常情况下,一个交易程序的架构会由以下三个部分组成: 底层接口:负责对接行情和交易API,将数据推送到系统核心中,以及发送指令(下单、数据请求等) 中层引擎:用于整合程序中的各个组件(包括底层接口、数据库接口等等)到一个对象中,便...
Lean 是 QuantConnect 开源的一款非常强大的开源量化交易平台,可以回测或运行Python或者C#写的策略,并在代码仓库中内置了上百个C#和Python的策略算法。 这个开源的算法交易引擎,专为让用户方便轻松地进行策略研究、回测和实时交易而构建。它集成了常见的数据提供商和券商,因此还可以快速部署算法交易策略。
Python是一种跨平台兼容的高级编程语言,开源环境拥有多个专有的专业库函数,比如: Scipy、numpy、pandas、matplotlib、quantopian、Zipline、TA-Lib、Pybacktest等可快速开发无障碍量化交易策略。 Tensorflow、seaborn、scikit learn、Keras、plotly、stats可帮助交易模型进行更有效的数据挖掘和交易执行。