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Python股票量化投资教程——第六章【2019更新版】：择时策略（部分一）.rar

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简介：
本教程为《Python股票量化投资》第六章的更新版本，专注于讲解择时策略的基础知识与实践技巧，并提供基于Python的实际操作代码示例。 Python股票量化投资课程的文件夹需下载part1至part4。

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  • Python股票量化投资教程——第六章【2019更新版】：择时策略（部分一）.rar
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    本教程为《Python股票量化投资》第六章的更新版本，专注于讲解择时策略的基础知识与实践技巧，并提供基于Python的实际操作代码示例。 Python股票量化投资课程的文件夹需下载part1至part4。
     
  • Python股票量化投资教程——00股票量化相关课件.rar
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    本资源为《Python股票量化投资教程》系列课程中的“00股票量化相关课件”，内含基础概念、技术分析及实战技巧等内容，适合初学者和进阶用户学习。 Python股票量化投资是一种利用编程语言Python进行金融数据分析与策略构建的方法，旨在提高投资效率及决策质量。本课程面向希望在股市应用量化技术的学员，通过教授Python编程以及相关金融知识，帮助他们掌握数据驱动的投资决策方法。 学习的主要内容包括： 1. **基础Python**：作为一门易于入门且功能强大的语言，Python是进行量化交易的理想选择。了解其基本语法、常用的数据类型（如列表、字典和元组）、控制结构（例如循环与条件语句）以及函数和模块的使用方法。 2. **数据分析库**：掌握Pandas、Numpy及Matplotlib等数据处理工具，其中Pandas提供DataFrame用于高效存储金融信息；Numpy支持大规模矩阵运算；而Matplotlib则用来展示图表以帮助理解市场趋势。 3. **金融市场数据获取**：学会从不同来源（如Yahoo Finance、Alpha Vantage和Quandl）收集股票的历史价格及其他相关信息，并使用Python实现实时数据抓取功能。 4. **技术指标与交易策略**：学习计算并解读多种金融工具，例如移动平均线、相对强弱指数(RSI)及布林带(Bollinger Bands)，同时也探讨均值回归、动量交易和对冲等常见量化投资方法。 5. **回测框架**：使用Zipline或Backtrader这样的平台来模拟测试策略的有效性，并通过分析如收益与风险比率（夏普比）等指标评价其表现情况。 6. **自动化交易执行**：了解如何利用API连接至经纪商以实现自动下单，例如Interactive Brokers API可用于实时市场操作；同时管理订单类型，包括限价单、市价单和止损指令等。 7. **风险管理与资金分配**：掌握设置适当的止损点及目标收益水平的方法，并通过分散投资组合来降低整体风险暴露度。 8. **机器学习与人工智能应用**：探索如何将线性回归、随机森林以及神经网络模型应用于股票预测；同时了解深度学习技术在量化交易中的潜在价值。 9. **实战项目练习**：基于真实市场数据完成一系列从获取信息到策略实施的全过程演练，涵盖预处理步骤、策略设计阶段直至最终回测环节。 本课程配套材料包括PPT教程、代码实例及讲解视频等资源，旨在辅助学员理解并应用上述知识点，在理论与实践相结合的基础上增强其在股票量化投资领域的专业技能。
     
  • Python量化投资入门教程课件第十六章：股指期货与现货套利策略.pptx
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    本课程件为《Python量化投资入门教程》系列之一，专精于讲解利用Python进行股指期货和现货之间的套利策略分析。第十六章节深入剖析了如何通过编程实现高效的市场套利操作，并提供了实用的代码示例与理论指导。 股指期货期现套利策略 第十六章 Python量化投资基础教程教学课件共50页，当前为第1页。 目 录 - 期货套利交易概述 - 股指期货期现套利策略的基本思想 - 股指期货期现套利策略的Python程序 - 股指期货期现套利策略的应用 --- ### 第一节：期货套利交易概述 #### 套利交易的基本原理 套利交易是基于价格关系相对变动的一种投资行为，通过分析不同合约或资产间的价差进行操作。在市场投机资金的影响下，这些价格关系有时会偏离其合理价值范围，导致更多的套利机会出现。 当市场价格因非正常因素波动超出合理的差异区间时，尽管各个不同的合约或者资产的价格可能受到相似的因素影响，并且通常表现出一致的趋势变化，但仍然存在利用这种价差进行盈利的机会。通过消除这些异常干扰的影响后，价格最终会回归到一个更为理性的水平。
     
  • MACD指标的股票量化投资策略源码
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    本段代码提供了一个基于MACD指标的量化交易策略，适用于希望利用技术分析进行自动化的股票投资者。通过设定参数，可以实现买入和卖出信号的自动化判断。 MACD被称为异同移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的。它通过快速的12日指数移动平均线（EMA12）减去慢速的26日指数移动平均线（EMA26），得到快线DIF；再用两倍的快线DIF与9日加权移动均线DEA之差，计算出MACD柱。MACD的意义和双移动平均线基本一致，即通过快速、慢速均线下移或上扬的变化来反映当前市场多空状态以及股价可能的发展趋势变化，并且更便于阅读。 当MACD指标从负值转为正值时，通常被视为买入信号；而当它由正值变为负值，则视为卖出信号。如果MACD线以较大角度发生变化，这表示快速和慢速均线之间的差距迅速拉大，预示着市场可能进入一个重要的趋势转变期。
     
  • 【Python股票量化】Dual-Thrust策略的编程实现
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    本教程讲解如何使用Python编程实现Dual-Thrust股票量化交易策略，通过代码实践帮助投资者掌握自动化交易技巧。 【Python股票量化】Dual-Thrust策略编程实现
     
  • Python股票量化投资课程【已完成】最新最全
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    本课程全面讲解使用Python进行股票量化投资的方法与技巧，涵盖最新的技术与策略，帮助学员掌握从数据获取到策略实现的全流程。 Python股票量化投资课程【完结】最新最全
     
  • Python股票量化分析——小市值策略源代码
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    本作品提供了一套基于Python语言开发的小市值股票量化交易策略源代码，旨在帮助投资者通过程序化方式发现并投资于具有潜力的成长型企业。 选股策略：市值因子 具体内容如下：每个月的最后一个交易日，将所有股票按照市值从小到大排序，并买入市值最小的10只股票。持有这些股票一个月后，在下个月底再次根据同样的规则选择新的10只股票进行替换，如此反复操作。
     
  • Excel股票分析工具——量化策略模拟器
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    Excel股票分析工具——量化策略模拟器是一款基于微软Excel平台开发的专业软件，专为投资者设计。它提供了一系列强大的功能，包括数据导入、实时市场行情监控以及自定义交易策略测试等，帮助用户深入研究股市趋势，并通过回测验证各种投资理论的有效性，从而做出更明智的投资决策。 Excel量化策略模拟采用优选算法，每日监控并选择所有股票数据；可以通过“买入日期”列判断是否在当日选出的股票；可以利用AI预测未来五日走势对股票进行评测。后端使用VBA通过API获取数据，并创建前台分析链接。
     
  • Python与Python3在量化投资中的股票数据分析
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    本课程深入讲解如何运用Python及Python3进行量化投资中的股票数据处理和分析，涵盖数据获取、清洗、回测等关键环节。 Python3在量化投资中的应用以及股票数据分析是当前技术领域的一个重要话题。通过使用Python的丰富库（如pandas, numpy, matplotlib等），投资者可以进行高效的数据处理、分析及可视化，从而辅助做出更科学的投资决策。此外，结合机器学习算法（例如scikit-learn）的应用能够进一步提升策略的有效性与准确性，在股票市场中寻找潜在的机会和风险点。
     
  • GARP量化投资策略代码
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    GARP量化投资策略代码旨在通过结合增长与价值投资理念，运用量化方法筛选出具有高成长潜力且估值合理的股票，助力投资者实现长期稳健收益。 GARP策略是一种结合价值因素与成长因素的混合型投资方法，旨在寻找那些在某种程度上被市场低估但又具有较强持续增长潜力的股票。这种策略一方面通过利用股票的成长特性来分享高成长收益的机会；另一方面，则运用价值型投资的标准筛选低估值股票，以有效控制市场波动带来的风险。当股市的价值与成长风格发生轮换时，GARP策略能够兼顾这两种因素，从而平滑收益波动，并在市场变化中保持更为稳定的表现。