即使拼命回望过去无法预知将来,从过去中总结出的规律就是没有没有规律,我们未曾知道未来会有怎样的惊喜。

未来难以捉摸又何妨,仍不妨碍我们把握当下,勇敢的选择与判断。随着模型复杂,量变到质变,我们的确可以有所改善。我们从一个简单的策略开始:双均线策略。

这节博客我们将使用tushare来设计一个简单的策略框架,并在其中实现一种简单的策略:双均线策略,并与benchmark做对比。

[python]项目在github开源:项目地址(demo文件夹下)。…

流动的水没有形状,漂流的风找不到踪迹,变化的规律无处可寻,这节博客带来的是数据分析工具Pandas。

包括tushare在内的很多财经工具包,都使用pandas进行数据分析。在tushare中,获取数据的格式主要就是pandas中的DataFrame二维表格。…

开个网易云音乐会员,网易就跌的连他妈都不认识了;开个微博会员,微博直接送来九连跌,模拟盘宛如股神的博主竟然栽在了抄底微博上,深套九个点并且感叹下空头真是牛逼。行吧,刚刚又给QQ飞车冲了钻石,握着00700的是不是该悠着点儿了……吐槽之余干点儿正事儿,说说程序交易和量化投资。

程序交易一直是研究的热点,近期也出现了一些程序自动交易平台和基金,程序交易虽然目前收益率还比不上交易员操盘,但是以后不断提高的空间时很大的,一个程序自动交易的时代已经不可阻挡。但是金融和其它技术不一样,证券市场和金融投资在短期内是个零和博弈,你赚的每一分钱都是别人亏给你的。所以说,如果程序交易大规模应用,那么证券市场必将发生革命性的的变化。

虽然大多数系统离实用都很遥远,但是这不妨碍我们的学习。python的好处就不说了,这篇博客介绍tushare包的安装,这是一个财经数据接口,主要用于获取数据,辅助我们进行策略分析。…

Scikit-learn在机器学习领域已经无人不晓了,如此给力的工具应该早点接触到的。sk-learn既不支持深度学习,也不支持GPU加速,sk-learn是专门用来搞定传统机器学习的,这一点要给深度学习玩家提醒下。这篇博客主要讲Python环境的搭建,博主使用的是pycharm+anaconda,pycharm是python的IDE,支持断点调试和工作区变量查看,anaconda用来解决各种包的依赖关系,scikit-learn已经集成在其中了,安装之后检查包的更新就可以了。…

        TensorFlow使用图来表示计算任务,图中的节点被称之为op(operation的缩写)。TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段,和一个执行阶段。在构建阶段,op的执行步骤被描述成一个图。在执行阶段,使用会话执行图中的op(op就是节点)。简单的说,先给出描述,只在run()方法中执行操作。…

        caffe中需要将数据存储为lmdb、hdf5等数据库格式,caffe自带的convert_image工具可以完成lmdb数据格式的转换,但是遇到浮点数,这个工具就不行了,所以,只有存成hdf5了。对于python存储hdf5,本文分析多个demo的数据生成代码,并作出总结(主要就是贴代码了):…

        谷歌的开源项目protobuf,官方支持四种语言版本,C++、Java、Go、Python,使用protobuf的诸多优点就不多介绍了,在我之前的博客中使用过C++版本的protobuf,如果有兴趣可以参考,这里提供python版protobuf的使用方法,博主在学习caffe,将protobuf数据存为hdf5格式,于是protobuf就也成了C++和python数据交互的接口了,好,我们开始吧!…