python期货交易 python期货自动交易

python炒股可行吗

你好瞎凳斗，只要这个软件编程学的好，还是可以的，这是用来量化做交易的，很好

希望粗消你能把这个磨磨软件学好，然后用在股票或期货的交易当中盈利

python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架：回测+模拟+实盘

Python量化投资模拟交易平台 1.股票量化投资框架体系 1.1回测实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade：事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest：以处理向量数据的方陪蔽式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。 RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。 2模拟模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document 3实盘实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件 easyquotation:实时获取新浪/ Leverfun的免费股票以及 level2十档行情/集思路的分级基金行情 easyhistory:用于获取维护股票的历史数据 easyquant:股票量化框架，支持行情获取以及交易 2.期货量化投资框架体系一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1回测回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少；去厅乱宴年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2模拟+实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私扮银募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。

如何实现股票或者期货的自动化交易

程序化交易跟机械化交易本质没啥区别

只是自动化而已

跟弊孝高手能不能拼在态胡于

首先如何定位高手？

比如，年收益100倍？10倍？1倍？0.3倍帆卜拦？

其实这些神话都有人实现过？

拉瑞就实现过年收益100倍，但我们为啥在富豪榜中能看到巴菲特，而没有拉瑞？

拉瑞的确是高手，但是他肯定不稳定，或者在高收益的要求下不稳定

手动交易的思路我觉得跟主观交易的思路是不同的

一般人想把主观的思路程序化，这也许可能（有句话叫：没有什么不可能嘛）

但对初学者，这样做会让你很累，

程序就走机械的路，主观就走灵活的路

用python做期货要学哪些东西

第一部分 Python基础：

第1章语法基础

第2章常用数据类型

第3章函数式编程

第4章常用数据类型的运算

第5章循环（遍历、迭代）

第6章面向对象编程

第7章装饰器

第8章错迹扒辩误和异常处理

第9章模块、包和文件

第10章时间日期处理

第11章多进程multiprocess模块

第12章多线程threading模块

第13章异步asyncio库

第二部此键分期货量化交易：

第14章天勤姿缺量化框架

第15章 pandas模块

第16章 TqSdk的使用

第17章 TqSdk部分函数解读

第18章量化策略示例

第19章用GUI库开发界面程序

第20章 K线与技术指标绘图

第21章定量分析初步