程序化交易接口策略过滤器–九宫格

Posted 2023-04-11 Q__2037696191

不同的程序化交易接口策略适用于不同的市场情况，有些交易策略使用于均值回归，有些则试用于方向明显的时候，有些试用于方向不明显的时候，因此，我们需要根据不同的市场情况，综合考虑方向和波动率，市场成交量来选择合适的交易策略。

本文介绍了一种选择程序化交易接口策略的方法——画九宫格选交易策略。

那么我们怎样去判断资产的可能走势和波动率呢?我们可以着眼于期权，因为他包含了大量的讯息，尤其是卖权，代表着市场的对冲成本，我们可以根据市场上不同到期日和不同行使价期权价格，反推出一个蕴含波动率曲面，这个曲面随市场上产生的交易实时数据不断地变动。

当整体曲面向上，代表着市场参与者了解市场风险增加，因此期权发行商(OptionSellers)要求期权购买者，要以更高的价格(更高的波动率)去购买期权的卖权作为对冲交易工具。

而波动率期限结构可以帮助我们了解未来波动率走势，依据波动率的走势我们可以看出风险到底是增加还是减少。根据波动率期限结构的变动方向，我们可以推断出未来资产价格可能的走势。例如，如果波动率期限结构往下，股价短期内向上的可能性就比较大，反之亦然。

那么，根据上面说到的资产走势和波动率，我们就可以画出这个九宫格。每一个格子里都有一个适应不同市场情况的交易策略，这样选择的好处就在于不但可以包含方向性策略，还可以包含波动率策略，如使用跨式期权加上做多或做空波动率指数期货。

在香港，除了恒指期货可支持方向性交易策略，恒指波动率指数(VHSI)还可以支持波动率交易。当市场预期恒指向下的时候，可以做空恒指也可以做多恒指波动率指数期货，因为恒指和恒指波动率指数在一般情况下走向是相反的。

我们可以依据恒指波动率期限结构计算出恒指未来走势。从而选择一些相关性强的股票进行交易。
　
复杂事件处理与大数据流管理

现在，有一些先进的对冲基金已经运用到了自然语言处理技术，例如著名的文艺复兴对冲基金公司。这种技术是通过分析大量的基金经理和交易员，或一般投资人聊天的内容，来判断他们对哪些股票感兴趣、他们的看法，以及是否会有行动，如买进或卖出。

这方面最新的技术就是复杂事件处理(Complex Event Processing(CEP))和大数据流管理(BigData Stream Management)。杂事件处理平台可以直接在传输过程中高频取样进行处理。

将文字内容和数据内容整合分析处理来分析投资人可能行动及可能投资机会。这些先进的技术可以做到在极短的时间内分析复杂的数据来源，再依据事先输入好的过滤器产生交易讯号，进而选择交易策略。

程序员的朋友圈就是要这么秀，用Python做九宫格照片

一、前言

过年过节大家的朋友圈是不是特别热闹，每当小编看见朋友圈有这种九宫格的照片就觉得特别秀，一直想自己什么时候也能来秀一个，所以直接拿这个练练手，酷炸朋友圈一波，直接进入主题。

朋友圈九宫格效果图：

二、图片基本操作

• 打开要处理的图片
• 判断打开的图片是否为正方形
• 如果是正方形，就进行九等分，如果不是正方形，先用白色填充为正方形，再进行九等分
• 保存处理完的图片

第一步，先我安装一下Pillow模块

pip install pillow

1 、处理图片

在Pillow中，用Image子模块。Image.open函数会返回一个图片对象，代码如下：

from PIL import Image
# 读取图片
img = Image.open('lbxx.jpg')

Pillow模块是PIL模块的python３版本，因此我们导入模块时是使用下面语句：

from PIL import Image

2、 截取图片

在Image对象中，有一个crop方法，用于剪切图片。它接收一个box参数，表示要截取的区域。图片中的坐标系是以左上角为原点的，如图：

我们来看看具体的代码：

from PIL import Image
# 读取图片
img = Image.open('lbxx.jpg')
# 截取图片的(0, 0, 300, 300)区域
box = img.crop((0, 0, 300, 300))
# 显示截取的区域
box.show()

3 、保存处理完的图片

保存图片的操作非常简单，我们只需要调用img的save方法即可，代码如下：

from PIL import Image
img = Image.open('lbxx.jpg')
box = img.crop((0, 0, 300, 300))
# 保存图片
box.save('1.jpg')

三、生成九宫格图片

如图：

知道了上面的操作，下面的操作无非就是截取图片的九个区域，然后保存即可。具体代码如下：

import os
from PIL import Image
# 读取图片
im = Image.open('1kkx.jpg')
 
# 宽高各除 3，获取裁剪后的单张图片大小
width = im.size[0]//3
height = im.size[1]//3
 
# 裁剪图片的左上角坐标
start_x = 0
start_y = 0
 
# 用于给图片命名
im_name = 1
 
# 循环裁剪图片
for i in range(3):
    for j in range(3):
        # 裁剪图片并保存
        crop = im.crop((start_x, start_y, start_x+width, start_y+height))
        # 判断文件夹是否存在
        if not os.path.exists('imgs'):
            os.mkdir('imgs')
        crop.save('imgs/' + str(im_name) + '.jpg')
 
        # 将左上角坐标的 x 轴向右移动
        start_x += width
        im_name += 1
 
    # 当第一行裁剪完后 x 继续从 0 开始裁剪
    start_x = 0
    # 裁剪第二行
    start_y += height

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到此这篇关于Python生成九宫格图片的示例代码的博文就介绍到这了,更多相关Python的精彩内容可以看小编主页~