量化投资比较重要的是策略,可是你得先选个好股,价值投资需要认同他的价值,值得投资的股票才有投资的机会,现在简单介绍一下基于基本面的选股,其实我现实生活中也有炒股,都是经验之说的选股原则. 首先从tushare中获取每日指标 pro.daily_basic last_year = '20190101' start_date = '20200313' mytoken='your_token' ts.set_token(mytoken) pro = ts.pro_api() df = pro.dail

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Ricequant 量化社区的初衷让各位爱好量化的人士可以碰撞思维,在分享和争辩中学习到有用且实战的量化知识.有赖于各位在社区中贡献满满的干货以及有质量的讨论,从编程入门教学到技术指标再到多因子选股.财务数据分析等,囊括了很多方面的知识. 我在此组织 整理了下社区所发的内容.并分类出来,方便大家更容易找到相应的知识点.此贴会不断地更新 在此感谢很多很多的大大贡献了很多有趣的讨论,由于篇幅原因就不一一列出了.它的成长,有赖于大家的贡献与努力! 下面开始放毒了: Python 入门- Python

一.学习Python必备技能图谱二.0基础如何系统学习Python?一.Python的普及入门1.1 Python入门学习须知和书本配套学习建议1.2 Python简史1.3 Python的市场需求及职业规划1.4 Python学习是选择2.0还是3.0?二.Python的学习环境安装1.在Windows安装Python的教程2.在Linux上安装Python3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv4.Python开发环境配置三.开启你的Python之路1.Python 世界的开端:

书在这里 一般情况下,当成交清单上显示的买盘金额大.笔数少,卖盘金额小.笔数多时,系主力在建仓.散户在卖出:相反,若买盘金额小.笔数多,卖盘金额大.笔数少时,系主力在出货.散户在买入 一般来说,当大盘处于相对高位,主力大举建仓的可能性不大,此时如观察的结果为主力正在建仓就要多问几个为什么:如大盘处于相对低位,主力大举建仓的可能性就大大增加 在已经“抄底”的品种里捕捉跌幅最大者 不在涨时追,专等跌时捡 你不理财,财不理你 看大势,赚大钱 长线是金,短线是银:长线投资主要以领取股息及红利,并参与除息

证券市场介入门槛低,是众多普通投资者希望实现自己的“中国梦”的首选场所,无论牛市熊市,源源不断的参与者前赴后继.在沪深A股这样一个大众市场,每年都在上演着七亏两平一赚的悲喜剧,赚钱的永远是少数人,但众多年收益200%.连抓涨停板的梦想永不破灭,希望--这是人类进步的源动力. 在证券市场摸爬滚打十余年,见到的套牢.割肉.暴涨.卖飞等悲喜剧一幕幕重演,由于这样的市场基本是零和游戏,亏钱的注定是大多数,但赚钱的也并非没有,持续赚钱的当属凤毛麟角,他们可以归属为以下五类: 一.精通技术分析的短中线投资者

接口:daily_basic 更新时间:交易日每日15点-17点之间 描述:获取全部股票每日重要的基本面指标,可用于选股分析.报表展示等. 积分:用户需要至少300积分才可以调取,具体请参阅本文最下方积分获取办法 注:tushare库下载和初始化教程,请查阅我之前的文章 输入参数 名称      |      类型      |      必选      |      描述 ts_code      |      str      |      Y      |      股票代码(二选一) t

这几日,写了一些python的代码,打算来选择股票的, 那么这个思路和开始的一篇文章类似,你会不会被贾跃亭坑?,所以基本的思路也是这样的,举一个简单的例子,就是通过连续几年的ROE数据,和其他的一些财务指标来过滤大量的股票 那么用baostocks是否可以支持这样的想法呢,答案是可以的,但太麻烦了. 在频繁的调用api的时候,总会出现莫名的错误 所以,我决定不再继续深入的研究了.就此打住.

1.01-1.03版本都有多线程争抢DB的问题,线程数一多问题就严重了. 这个版本把各线程要添加数据的SQL放到数组里,等最后一次性完成,这样就好些了.但乱码问题和未全部完成即退出现象还在,而且速度上应该大力提高. 本该就是把DB操作尽可能一次性完成,节约时间又安全,不该是各个线程自己去开关数据库存取的模式.是我事先没考虑好. 现在代码如下: # 理想论坛爬虫1.04,用于爬取主贴再爬子贴 from bs4 import BeautifulSoup import requests import

Python股票数据分析 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn.tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的 官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5.seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能. 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn

本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴与CSP分支. Go/Python/Erlang语言特性对比 如<编程语言与范式>一文所说,不管语言如何层出不穷

http://www.newsmth.NET/nForum/#!article/Python/128763 最近程序化交易很热,量化也是我很感兴趣的一块. 国内量化交易的平台有几家,我个人比较喜欢用的是JoinQuant,里面有篇干货贴分享给大家,希望对各位有帮助.       =========================== 量化交易策略 ===========================   价值投资 成长股内在价值投资:http://www.joinquant.com/post/

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2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)

# 根据缺口的模式选股买股票 ''' -------------------------------------------- 1.总体回测前要做的事情 initialize(context) 1.1.设置策略参数 ----> 全局常量 1.2.设置中间变量 ----> 全局变量 1.3.设置回测条件 ----> JoinQuant额外需要的 2.每天开盘前选股策略 (下面策略,发现这种股,不容错过) 2.1.设置手续费 2.2.设置可行股票池,比如过滤当日停牌股票 2.3.筛选上市满一

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