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Python股票量化系统源代码(毕业设计).zip

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简介:
本作品为一款基于Python编程语言开发的股票量化交易系统源代码,适用于学术研究与个人学习。该系统旨在通过算法模型实现自动化股票投资策略分析和执行。 本项目通过使用A股全市场的股票数据,并先采用LightGBM模型对50个价量因子进行筛选,选出其中重要性最高的10个因子。然后利用BiLSTM模型选取这些因子的组合来建立量化投资策略,最后对该策略进行了实证分析和回测。结果显示该策略优于市场基准指数,这证明了BiLSTM模型在股票价格预测及量化投资中的实际应用价值。

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  • Python).zip
    优质
    本作品为一款基于Python编程语言开发的股票量化交易系统源代码,适用于学术研究与个人学习。该系统旨在通过算法模型实现自动化股票投资策略分析和执行。 本项目通过使用A股全市场的股票数据,并先采用LightGBM模型对50个价量因子进行筛选,选出其中重要性最高的10个因子。然后利用BiLSTM模型选取这些因子的组合来建立量化投资策略,最后对该策略进行了实证分析和回测。结果显示该策略优于市场基准指数,这证明了BiLSTM模型在股票价格预测及量化投资中的实际应用价值。
  • Python及教程.zip
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    本资源包含Python编写股票量化交易系统的全套源代码和详细教程,适合初学者快速上手,帮助用户掌握利用Python进行金融数据分析与策略回测的技术。 基于Python的股票量化系统源码+教程.zip 准备工作: - 电脑必须具备MySQL数据库。 - 建议初始化一个账号为root、密码为88888888的用户。 Python运行环境: - 下载所需的Python库:可直接运行命令`pip install -r requirement.txt` 运行: - 运行命令 `python win_main.py`
  • DevilYuan.zip
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    DevilYuan股票量化系统是一款专为股票投资者设计的量化交易工具包,内含策略开发、回测分析及实盘交易功能,帮助用户实现智能化投资决策。 DevilYuan股票量化系统由Python编写,并支持Python 3.4或更高版本。该系统的功能包括: - 可视化界面(基于PyQT) - 多线程事件引擎 四大核心模块: 1. 股票数据获取:包含选股策略、回测和实盘交易所需的数据。 2. 策略编写与执行:提供模板以便于用户创建自己的选股及交易策略,并支持模拟交易以及真实市场中的应用。系统同时允许使用同一套代码进行回测与实盘操作,确保一致性。 3. 数据存储管理:自动下载历史数据至MongoDB数据库中以供后续分析和研究之用。 4. 实时监控与通知机制:当进入实际交易环节后,用户可通过微信接收实时提醒信息。 所需准备: - 支持的操作系统包括Windows 7、8及10版本 - 安装Anaconda,确保Python环境为3.4或更高版本的64位版 - MongoDB安装,并配置成服务形式运行。考虑到个股历史分笔数据量庞大,请至少配备1T以上的存储空间。 - 对于实盘交易功能支持银河证券平台接入,在使用前需完成相应客户端设置以避免报价错误及连接超时等问题。 可选但推荐的功能: - 安装Wind个人免费Python接口,此选项提供了更准确的复权因子数据以及更快的数据更新速率。然而需要注意的是,Wind对流量有一定的限制。 - 若希望实盘交易过程中收到通知,则需在Server酱平台注册获取SCKEY以便于实现铃声提醒功能。 开发工具: - 本项目使用Visual Studio社区版进行开发并包含Python插件的支持;当然用户也可以选择其他IDE作为替代方案。 环境配置与依赖安装: - 安装所需的各种Python库,包括但不限于tushare、pymongo等。部分特定的whl文件版本可通过官方渠道获取。 - 若在调试过程中遇到异常报错,请酌情考虑是否需要额外安装datrie或gunicorn等相关包以解决问题。 启动方法:运行`python DyMainWindow.py` 使用步骤: 1. 配置DeviYuan系统 2. 下载所需的历史数据集 3. 编写实盘策略 该系统的开发旨在为用户提供一个强大而灵活的平台,用于股票投资分析、回测以及自动化交易等场景。
  • Python课程作回测与可视.zip
    优质
    本资料为Python课程作业,包含使用Python进行股票量化回测及结果可视化的一系列源代码。 此项目为Python大作业股票量化回测及可视化项目的源代码压缩包(95分以上高分项目),下载后无需任何修改即可直接使用。提供完整的代码实现,涵盖从数据获取、策略编写到结果可视化的全流程内容。
  • 项目-基于Python自动交易与实现.zip
    优质
    本毕业设计项目致力于开发一款基于Python编程语言的股票自动交易系统。该系统通过分析历史数据和实时信息进行智能决策,实现了从源码设计到功能测试的一系列过程,旨在为投资者提供高效的自动化交易解决方案。 【资源介绍】本项目是个人毕业设计作品,在答辩评审中获得了95分的高分。代码经过调试测试,确保可以运行。欢迎下载使用,适用于初学者学习或进一步研究。 该资源主要面向计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师和从业者,同样适合用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等项目。整个项目的结构具有较高的参考价值,基础扎实的同学可以在现有基础上进行修改调整以实现更多功能。 欢迎下载并交流探讨,让我们共同进步!如果有疑问可以随时提出。
  • 回测 简约
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    这款股票量化回测系统采用简约设计理念,提供直观易用的操作界面和强大的数据分析功能,帮助投资者优化交易策略,提高投资决策效率。 版本更新:2021-12-14 1. 放弃对期货的支持,目前仅支持股票的模拟回测。 2. 将文件直接拷贝至程序根目录,通过import simeasure导入模块,并创建实例使用,通过实例引用成员实现相关功能。 3. 单个交易实例仅支持单个交易标的。如果涉及多个交易标的,则需建立多个交易实例。 4. 每传入一个数据时清算一次系统内部的数据。 两个重要函数: - 创建实例:simeasure.new_settle_account(),初始资金默认为100万。 - 数据驱动:datain(data),不调用该函数会报错,因为没有数据进行运算。
  • Python分析书籍
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    本书籍提供全面的Python编程指导与实战案例,专为股票量化分析设计,包含丰富源代码和策略解析,助力读者掌握量化投资技巧。 这是《量化交易之路——用Python做股票量化分析》一书的源代码。
  • Python交易预测
    优质
    Python股票量化交易预测系统是一款基于Python编程语言开发的金融工具,用于分析历史股市数据、建立数学模型并进行自动化的投资决策。该系统通过机器学习算法提高交易策略的有效性与准确性,帮助投资者在竞争激烈的市场中获得优势。 Python量化交易股票预测系统仅供学习交流及非商业用途使用,严禁商用。
  • Python分析——小市值策略
    优质
    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。
  • Python编写提醒
    优质
    本项目旨在通过Python编程实现一个自动化的股票量化分析与提醒系统。该系统能够监控股市数据、执行交易策略,并在特定条件触发时向用户发送提醒信息。 本段落将介绍如何使用Python构建一个量化股票提醒系统,并为初学者提供一种简单易懂的方法来实现实时的股票价格提醒以提高交易效率。 首先,需要了解的是Python是一种解释型、面向对象且动态类型的编程语言,在金融和数据分析等领域被广泛应用。接下来我们将分步骤讲解该系统的实现方法: 一、实时获取股票数据 为了从第三方库tushare中获取股票的实时价格及K线数据(例如5分钟或15分钟的数据),我们可以定义一个名为`stock`的类,它包含以下功能: - 使用`tushare.query_stock_real_price()`和`tushare.get_kline_data()`函数来查询并返回实时的价格以及K线图。 - 为了提高效率,可以将获取数据的过程设计为并发处理,并把`start_run`方法设置成一个线程执行的函数。 - 在类中利用Python内置的队列(queue)作为不同模块间的数据传输工具。通过在初始化时传递该队列实例给需要使用它的其他部分来实现这一目的。 - 引入控制变量 `_terminal` 以管理对象运行状态,即启动与停止操作。 二、邮件系统 此功能旨在发送实时提醒信息。Python的SMTP和EMAIL模块可以用来搭建一个简单的邮件服务器类: - 封装了连接到特定邮箱服务所需的配置细节(如地址及密码)。 - 构造并格式化要发出的信息内容,包括标题与正文等必要元素,并使用`MIMEText()`方法来创建完整的电子邮件对象。 三、预警系统 此部分涉及到读取预定义的警告条件文件(例如止损或止盈点位),并通过持续监听队列中的数据流来进行触发操作: - 一旦监测到股票价格达到设定阈值,即会启动邮件通知机制。 - 利用死循环来模拟交易时间内的连续监控。 通过以上步骤,我们能够构建一个基于Python的简易量化投资提醒系统。尽管该方案较为基础且适用于入门级学习者参考使用,但它为理解如何将编程语言应用于金融市场分析提供了一个良好的起点。