如何利用ChatGPT学习量化投资？

Posted 2023-04-07 Python金融量化

引言

最近，ChatGPT持续火了很长时间，占领各大热点和头版头条，成为A股开年以来最大的热点之一。ChatGPT是OpenAI开发的一种语言生成模型，可以理解为智能问答机器人。最近围绕量化投资在上面试了很多问题，大部分回答还是很靠谱的，某些时候给的答案是瞎掰的。给定条件下让它使用Python编写交易策略，出来的代码一般是跑不通的，需要自己手动修改，但整体框架很有借鉴意义，它还能给出代码的中文解析。在参考ChatGPT给出的答案时需要保持谨慎，因为有时答案并不完全正确（并非完全错误），比如推荐书籍，书名和作者往往是不对应的，或查无此书。如果你告诉ChatGPT不同意其答案，它会道歉并取悦你。尽管ChatGPT在某些问题上无法给出满意的答案，但它仍然是一个非常强大的助手。大家在学习金融量化的时候可以把它当做一个重要的辅助工具。公众号接下来将以ChatGPT与量化投资为专题出一系列文章，探讨如何借助ChatGPT更好的搭建学习框架和学习Python量化编程。下面的问答和编程基于ChatGPT完成。

01

如何利用ChatGPT学习量化投资？

ChatGPT本身并不是一种量化投资的工具或者平台，但是可以作为一种学习工具，帮助人们更好地理解和应用量化投资。以下是一些使用ChatGPT学习量化投资的方法：

学习基础知识：可以使用ChatGPT学习量化投资的基础知识，如金融市场、量化策略、交易模型等。可以通过搜索相关文献和教材，或者参与在线课程和社区来获取学习资源。

挖掘历史数据：可以使用ChatGPT挖掘历史数据中的规律和模式，探索量化投资中的特定问题，如交易信号、风险控制、投资组合构建等。通过对历史数据的学习和分析，可以提高对市场的理解和对策略的把握。

优化决策流程：可以使用ChatGPT优化量化投资中的决策流程，如交易决策、风险控制、资产配置等。通过建立模型和算法，可以提高决策的准确性和效率，降低风险。

参与开源社区：可以参与开源社区，了解最新的技术和策略，分享自己的经验和观点，和其他量化投资从业者互动交流，共同推进量化投资领域的发展。

总的来说，ChatGPT可以作为一种学习工具，帮助人们更好地理解和应用量化投资，但前提是需要有相应的数据和算法支持，同时需要与其他量化投资工具和平台相结合，才能发挥最大的效果。

02

如何学习Python量化投资？

学习Python量化投资可以分为以下几个步骤：

学习Python基础知识：学习Python的基础语法、数据类型、控制流程、函数等知识，掌握常用的Python编程技巧。

学习量化投资知识：学习金融市场基础知识、量化投资基础知识和量化交易策略等知识。

学习Python量化投资库：选择一些Python量化投资库，如pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow等，掌握其使用方法和特点。

实践项目：在学习的过程中，尝试使用Python量化投资库实现一些量化交易策略和模型，进行回测和优化，同时学习如何使用Python进行数据处理、可视化等操作。

学习量化投资的理论和实践：除了Python编程技能之外，还需要了解量化投资的理论和实践，包括交易心理学、资产配置、风险控制等方面的知识，以便更好地应用Python量化投资库。

以下是一些学习Python量化投资的资源：

《Python for Finance》一书介绍了Python在金融领域的应用，包括数据分析、量化交易等方面的知识。
《Python数据科学手册》一书介绍了Python数据科学方面的知识，包括数据处理、数据可视化、机器学习等方面的内容。

量化投资交流社区，如优矿、Ricequant、聚宽等，可以学习和交流量化投资方面的经验和知识。

在GitHub上，有许多开源的Python量化投资库和示例代码，可以学习其使用方法和实现原理。

总之，学习Python量化投资需要综合考虑Python编程技能、金融市场知识和量化投资实践经验等方面的知识，并且需要不断地实践和探索。

03

Python基础知识有哪些？

Python是一门广泛应用于数据分析、机器学习和科学计算等领域的编程语言。以下是Python基础知识的一些重要点：

变量和数据类型：Python中的变量不需要事先声明类型，可以根据赋值自动推断类型。常用的数据类型包括数字、字符串、列表、元组、字典和集合等。

控制流语句：Python中常用的控制流语句包括if语句、for循环和while循环等。

函数和模块：Python中可以定义函数来封装一些常用的操作，也可以使用现有的模块来实现更复杂的功能。

文件操作：Python可以读取和写入文件，常用的文件操作函数包括open()、read()和write()等。

异常处理：在程序运行过程中，可能会发生一些错误或异常情况，Python提供了try/except语句来捕获和处理这些异常。

面向对象编程：Python支持面向对象编程，可以定义类和对象来实现更复杂的功能。

在学习Python量化投资时，需要掌握以上基础知识，并学习与量化投资相关的Python库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn和TensorFlow等。

上面的几个回答还是挺合乎逻辑，写得有板有眼的。下面让ChatGPT直接给出Python基础知识的相关例子，当然基础代码一般都能成功运行，不会有什么问题，这对于初学者来说就很友好。

04

Python基础知识有哪些？给出具体的Python代码例子

变量和数据类型

# 声明一个整型变量
x = 5
# 声明一个浮点型变量
y = 3.14
# 声明一个字符串变量
name = "John"
# 声明一个布尔型变量
is_valid = True
# 声明一个列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 声明一个元组
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
# 声明一个字典
my_dict = 'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'
# 声明一个集合
my_set = 1, 2, 3, 4, 5

控制流语句

# if语句示例
x = 5
if x > 0:
    print("x is positive")
elif x == 0:
    print("x is zero")
else:
    print("x is negative")

# for循环示例
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in my_list:
    print(i)

# while循环示例
x = 0
while x < 10:
    print(x)
    x += 1

函数和模块

# 声明一个函数
def add_numbers(x, y):
    return x + y

# 导入一个模块
import math
print(math.pi)

# 导入模块中的特定函数
from math import sqrt
print(sqrt(4))

3.141592653589793
2.0

文件操作

# 写入文件
with open('example.txt', 'w') as f:
    f.write('Hello, world!')

# 读取文件
with open('example.txt', 'r') as f:
    content = f.read()
    print(content)

Hello, world!

异常处理

# try/except语句示例
try:
    x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("division by zero")

# 抛出自定义异常
class MyError(Exception):
    pass

raise MyError("Something went wrong")

division by zero

面向对象编程

# 定义一个类
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def say_hello(self):
        print("Hello, my name is", self.name)

# 创建一个对象
p = Person("John", 30)
p.say_hello()

Hello, my name is John

05

量化投资知识具体有哪些？

量化投资是一个综合性很强的领域，需要掌握多个方面的知识，下面是一些涵盖量化投资知识的主要方面：

金融市场知识：包括股票、债券、期货、期权等金融产品的基本知识，以及不同市场的运作机制和交易规则等。

统计学和计量经济学：包括基本统计概念和方法，时间序列分析、回归分析、因子分析等统计学和计量经济学相关的知识。

机器学习和人工智能：包括分类、聚类、回归、决策树、神经网络、深度学习等机器学习和人工智能相关的知识，这些方法可以用来处理大量数据和构建模型。

数据科学和数据分析：包括数据清洗、处理、分析和可视化等技能，掌握相关的工具和技术如Python、R、SQL等。

量化交易策略：包括趋势跟踪、均值回归、套利等常见的量化交易策略，以及如何构建和优化策略等。

金融风险管理：包括市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等不同类型的风险管理，以及各种风险模型的构建和使用方法。

量化交易系统开发：包括如何利用编程语言如Python、C++、Java等进行量化交易系统的开发和测试。

金融法律和合规：包括相关的金融法律法规、市场准入条件等。

以上是量化投资知识的一些主要方面，当然还有其他一些细分领域，如高频交易、期权定价、风险管理模型等等，涉及的知识点非常广泛和深入，需要不断学习和实践。

06

推荐量化投资的学习书籍

以下是一些比较受欢迎的量化投资相关的书籍：

《量化投资：策略、技术与案例》（作者：吴军）：是一本介绍量化投资基本概念和方法的入门读物，适合初学者。

《Python金融大数据分析》（作者：许式伟）：这本书主要介绍Python在金融数据分析中的应用，包括数据获取、数据清洗、数据处理和数据可视化等方面。

《Python 金融量化》（作者：麦子）：本书介绍了Python在量化交易中的应用，包括数据处理、量化策略开发、回测和实盘交易等方面。

《量化投资：以Python为工具》（作者：李笑来、徐达内）：本书主要介绍了使用Python进行量化投资的方法和实践，包括数据获取、数据分析、量化策略开发、回测和实盘交易等方面。

《统计套利策略：从入门到实践》（作者：王亚东）：本书介绍了统计套利策略的基本概念和方法，并以具体案例进行了详细的分析和实践。

《机器学习实战》（作者：周志华）：这本书主要介绍了机器学习的基本概念和方法，并提供了大量的实战案例，适合有一定编程基础的读者。

以上书籍只是众多量化投资书籍中的一部分，读者可以根据自己的兴趣和需要进行选择。

注意：以上书籍网上大多找不到相关资源，可能是ChatGPT瞎编的

07

这些书籍是你瞎编的吧，网上找不到相关资源，请给出京东上商城能购买得到的量化投资相关书籍

非常抱歉，我的回答有误。以下是一些在京东上可以购买的量化投资相关书籍：

《Python 量化交易实战》（作者：李笑来，罗俊杰）
《量化投资：策略与技术》（作者：叶国富）
《Python 金融大数据挖掘与分析》（作者：王小川）
《量化投资：以 Python 为工具》（作者：吴军华）
《量化投资从入门到精通》（作者：范俊鹏）
以上书籍仅供参考，您也可以根据自己的兴趣和需求选择适合自己的书籍进行学习。

注意，相关书籍与作者信息并不对应！

08

如何辨析“量化交易”、“量化投资”、“算法交易”、“自动化交易”以及“程序化交易”这些概念？

这些概念有时候会被混淆使用，但它们在本质上是不同的：

量化投资：利用数量化分析方法，根据一定的投资规则和模型进行投资决策的过程。量化投资的目标是通过建立科学的投资模型，提高投资组合的收益和风险管理能力。

量化交易：在量化投资基础上，利用计算机程序和数学模型对金融市场进行分析、预测和交易的过程。量化交易的目标是使投资决策更为客观、精准和高效，以获取更为稳定的收益。

算法交易：一种使用特定的算法、指标和技术对交易进行决策的交易方式。算法交易可以包含许多不同的策略和技术，从简单的均线策略到复杂的机器学习算法等，但其本质都是使用计算机程序来自动化交易决策过程。

自动化交易：利用计算机程序实现交易策略自动执行和交易的过程。自动化交易可以基于任何交易策略，包括基本面分析、技术分析、量化分析等，但其特点是交易决策和执行都由计算机程序自动化完成。

程序化交易：利用计算机程序进行交易的过程，可以包含任何交易策略和决策方式，其本质是将交易过程标准化和自动化，以提高交易效率和减少错误率。

综上所述，量化投资是一个更加广泛的概念，它包括使用计算机程序进行投资决策和交易的各种方法，包括量化交易、算法交易、自动化交易和程序化交易等。这些概念之间的区别在于它们强调的方面和具体的实现方式不同。

09

有没更通俗易懂的解释？

当我们说“量化”时，通常是指利用数据和数学模型进行分析和决策。在金融领域，量化投资就是利用数学模型和数据分析方法进行投资的过程。而量化交易则更强调使用计算机程序自动化交易决策的过程。所以可以理解为，量化投资是“手工”投资，而量化交易是“自动化”投资。算法交易是一种特定的量化交易方式，即利用特定的算法和指标进行交易决策的方法。自动化交易和程序化交易都是指利用计算机程序进行交易的方式，其中自动化交易更强调交易决策的自动化，而程序化交易则更侧重于交易过程的标准化和自动化。

总之，这些概念都是在金融领域中使用计算机和数学模型来提高投资和交易效率的方法。每个概念强调的方面和具体实现方式略有不同，但都是通过自动化和标准化交易过程，以提高效率、减少人为错误和提高收益为目的。

010

量化投资主要有哪些策略？

量化投资是利用计算机程序和数学模型进行投资决策的过程，旨在提高投资组合的收益和风险管理能力。常见的量化投资策略包括以下几种：

趋势追踪策略：这种策略基于市场趋势，利用技术分析的方法来判断市场的趋势方向，并跟随趋势进行投资。

均值回归策略：这种策略基于统计学原理，利用过去的价格数据来计算均值，然后根据当前价格与均值之间的差距，来判断投资方向。

套利策略：这种策略利用市场价格之间的差异来获得收益，例如利用股票在不同交易所的价格差异进行套利。

事件驱动策略：这种策略利用市场上的重大事件（如公司财报、政治事件等）来进行投资决策，以获取超额收益。

量化基本面分析策略：这种策略利用公司基本面数据和财务报表等信息来进行投资决策，通常使用统计模型和机器学习算法来分析和预测公司业绩。

高频交易策略：这种策略利用计算机程序和快速的交易执行来在极短时间内进行交易，以获得微小的价格差异，从而获取收益。

当然，这些策略并不是独立的，实际上很多量化投资策略是综合利用不同的策略和方法，以达到更好的效果。在实际应用中，投资者还需要结合自身的投资目标、风险偏好、投资周期等因素，来选择合适的量化投资策略。

下面围绕每个策略询问具体的原理和交易策略。

011

趋势追踪策略原理是什么？具体有哪些交易策略

趋势追踪策略的原理是根据市场趋势的持续性，通过一定的信号来确定买入或卖出的时机，以获取收益。其核心理念是市场存在趋势性，当市场趋势明显时，投资者应当跟随趋势进行交易。当趋势停止或反转时，应及时平仓或反向操作。具体的趋势追踪策略包括以下几种：

均线策略：即根据股价的均线来确定买卖点。常用的均线有简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）等。例如，当股价上穿均线时产生买入信号，下穿均线时产生卖出信号。

动量策略：即通过股价的涨跌幅度来确定买卖点。通常会选取过去一段时间内股价涨幅排名前几的股票进行买入，并选取跌幅排名前几的股票进行卖出。

布林带策略：即利用布林带指标来确定买卖点。布林带是一种基于股价波动率的指标，可以用来衡量股价是否处于高估或低估状态。通常情况下，当股价上穿布林带上轨时产生卖出信号，下穿布林带下轨时产生买入信号。

K线策略：即利用K线指标来确定买卖点。K线图是一种技术分析图表，可以显示出股价的开盘价、收盘价、最高价和最低价。根据K线图中不同的形态和变化，可以产生买入或卖出的信号。

支撑位和阻力位策略：即利用支撑位和阻力位来确定买卖点。支撑位是指股价下跌到一定水平后，由于投资者的购买需求增加，股价开始出现反弹。而阻力位则是指股价上涨到一定水平后，由于投资者的卖出需求增加，股价开始出现回落。根据股价在支撑位或阻力位上的表现，可以产生买入或卖出的信号。

这些策略都有其优缺点，需要根据实际情况选择适合自己的交易策略，并根据市场情况及时调整交易策略。

012

均值回归策略原理是什么？具体有哪些交易策略

均值回归策略是一种利用资产价格历史均值与当前价格偏离程度来进行买卖的策略，基于假设资产价格在时间上会向其长期均值回归。其原理是，当资产价格偏离历史均值时，可能存在一种趋势使得资产价格向历史均值回归。因此，当价格偏离较大时，可以买入资产，当价格偏离较小时，可以卖出资产。

具体来说，均值回归策略主要有以下几种交易策略：

简单的均值回归策略：当资产价格高于均值时卖出，低于均值时买入。

Bollinger Band策略：利用布林带指标进行交易，当价格超过布林带的上限时卖出，低于下限时买入。

Pairs Trading策略：寻找两个高度相关的资产，当它们之间的价格差距达到历史均值时，进行买卖交易。

协整策略：利用协整关系找到两个资产之间的均衡关系，当价格偏离均衡关系时进行买卖交易。

K线形态策略：根据K线图形态的变化进行交易，如看涨或看跌信号。

需要注意的是，均值回归策略在市场波动较小或趋势较强时可能效果不佳。因此，该策略的适用性需要根据具体市场情况进行评估和调整。

013

什么是套利策略？具体有哪些？

套利是指在不同市场上买卖同一种资产，以获得价格差异带来的利润。当同一种资产在不同市场上价格出现偏差时，套利者可以在价格低的市场买入该资产，然后在价格高的市场上卖出该资产，从而实现收益。套利交易通常需要快速而准确的决策和执行，因此常常是由机构投资者和专业交易者执行的。常见的套利策略包括：

套利基金：通过对不同市场和投资品种进行定量分析和比较，选取价值偏差最大的资产进行交易，并且通常采用高频交易的方式。

期货套利：通过同时买入和卖出期货合约，以获得价格差异带来的利润。

跨市场套利：通过对股票、期货、货币等不同市场价格的分析，选择差异较大的品种进行买卖。

统计套利：基于历史数据，利用统计学方法找到市场定价的偏差，并进行交易。

价差套利：通过对同一种商品在不同市场或不同时间点的价格进行比较，选择价格差异较大的品种进行买卖。

对冲套利：通过同时进行多头和空头交易，降低风险并获得收益。

交易所套利：利用不同交易所之间的价格差异，进行买卖操作。

套息交易：利用货币之间的利率差异进行套利，通常需要大量杠杆资金支持。

需要注意的是，套利交易虽然理论上可以带来收益，但由于市场变化和操作风险等因素的存在，实际执行起来难度较大。此外，一些市场可能会采取措施限制或禁止套利交易。

014

事件驱动策略原理是什么，具体有哪些？

事件驱动策略是一种通过利用公司或行业发生的特定事件来进行交易的策略。这些事件可以是公司收购、股票拆分、股息派发、法律诉讼、政策变化等。通过分析这些事件对公司或行业的影响，事件驱动策略试图发现低估或高估的股票，并以此为基础进行交易。具体的事件驱动策略包括：

合并套利：在公司收购或兼并时，购买被收购公司的股票，并卖空收购公司的股票，以赚取收购价格与股票价格之间的差价。

股票拆分交易：当公司进行股票拆分时，根据股票数量增加，股票价格相应下降。交易者可以购买股票，然后在拆分后卖出以获得利润。

股息套利：购买高股息的股票，同时卖空低股息的股票，以从股息差价中获利。

法律事件驱动：当公司面临重大诉讼或监管事件时，股价可能会下跌。交易者可以购买低估股票，然后在股价恢复后卖出。

政策事件驱动：政策变化可以对行业或公司产生重大影响，从而导致股价波动。交易者可以根据政策变化来买入或卖出股票。例如，当某个国家政府宣布要大力发展某个产业时，可以选择购买该产业相关公司的股票。

总之，事件驱动策略通过分析事件对公司或行业的影响，寻找被低估或高估的股票进行交易，以此获得超额收益。

015

什么是量化基本面分析策略，具体有哪些？

量化基本面分析策略是一种基于财务数据和经济指标的量化投资策略，通过对公司财务报表和宏观经济数据的分析，挖掘出市场上被低估或高估的股票，以此进行投资。其原理是通过分析公司的财务数据和经济数据，制定相应的投资策略，通过定量化的方法进行投资决策。常见的量化基本面分析策略包括：

价值投资策略：寻找被市场低估的公司股票，通过对公司的盈利能力、财务健康等指标进行分析，确定其价值，并进行投资。

成长投资策略：寻找潜在成长性较高的公司股票，通过对公司的盈利增长、市场占有率、产品研发等指标进行分析，确定其成长潜力，并进行投资。

质量投资策略：寻找具有质量优势的公司股票，通过对公司的财务状况、经营能力、管理层水平等指标进行分析，确定其质量优势，并进行投资。

组合投资策略：将多个不同的量化基本面分析策略结合起来，形成一个综合的投资组合，以达到分散风险、获得更稳定的收益的目的。

宏观经济分析策略：通过对经济环境、宏观政策等因素的分析，选出受益于宏观经济发展的行业和公司股票，进行投资。

事件驱动策略：通过分析公司公告、市场传闻等事件，选择有利于公司业绩和股价的事件，并进行投资。

需要注意的是，量化基本面分析策略需要对财务报表和宏观经济数据等信息进行分析和处理，因此需要具备一定的财务和经济学知识，以及编程和数据处理能力。

016

什么是高频交易策略，具体有哪些？

高频交易策略是利用计算机算法和高速网络进行快速交易，通常以毫秒级别的速度完成，其核心是快速识别价格和流动性差异，以此进行交易。具体的高频交易策略包括：

套利策略：通过快速识别同一证券在不同市场或交易所之间的价格差异，以获得收益。

做市策略：在市场上提供流动性，同时以收取买卖差价的方式获得收益。

动量策略：基于过去一段时间内的价格和交易量的变化，预测未来价格的变化趋势。

事件驱动策略：根据新闻和事件的影响，预测股票价格和交易量的变化。

机器学习策略：利用机器学习算法分析历史数据，预测未来价格变化，并进行交易。

需要注意的是，高频交易策略通常需要专业的团队和大量的资金、技术设备以及数据资源支持，因此对于普通投资者而言，参与其中存在较高的门槛和风险。

017

什么是量化多因子模型，具体有哪些交易策略？

量化多因子模型是一种基于多个因子进行股票选取和权重分配的投资模型，旨在寻找能够提供超额收益的股票组合。

在量化多因子模型中，选择因子是至关重要的。通常，因子可以分为三类：基本面因子、技术指标因子和市场因子。基本面因子是衡量公司基本面质量的指标，比如市盈率、市净率、利润增长率、ROE等。技术指标因子则是基于股票的价格和成交量等数据计算出来的，例如相对强弱指标、移动平均线、布林带等。市场因子则是反映整个市场情况的指标，例如大盘指数、行业指数等。

在选择因子的基础上，还需要确定因子的权重和组合方式。一般来说，可以采用统计学方法和机器学习方法来确定因子的权重和组合方式。基于多因子模型的交易策略有很多，包括：

价值投资策略：选择具备低估值和高基本面质量的股票组合；

成长投资策略：选择具备高增长和高基本面质量的股票组合；

组合动量策略：选择具备高动量和高基本面质量的股票组合；

对冲策略：同时开设多头和空头头寸，以获得绝对收益；

风险平衡策略：通过动态平衡多种因子，以达到风险最小化和收益最大化。

需要注意的是，量化多因子模型并不是万能的，也存在一些风险和局限性，需要谨慎评估和使用。

018

在中国A股上开展量化投资，你有什么建议吗

在中国A股市场上开展量化投资，以下是一些建议：

研究市场特点：了解中国A股市场的特点、交易机制和监管规定等信息，以便更好地开展量化投资。

数据获取：选择一个可靠的数据提供商，获取高质量的市场数据，包括历史价格、成交量、财务报告等。

量化策略：根据市场特点和数据情况，选择合适的量化策略，比如均值回归、趋势跟踪、事件驱动等，开发适合中国A股市场的量化策略。

风险控制：量化投资需要严格的风险控制，包括止损和资金管理等，避免因为单一股票或因市场波动而导致的大幅损失。

投资组合：选择适合中国A股市场的投资组合，包括行业、市值、风险等多维度的分散化组合。

优化算法：量化投资中常常用到优化算法来寻找最优解，选择合适的算法和参数进行优化，提高投资效率。

资金实力：量化投资需要大量的资金投入，因此需要有足够的资金实力来支持量化投资的开展。

总之，量化投资需要综合考虑市场特点、数据情况、量化策略、风险控制、投资组合、优化算法和资金实力等因素，才能在中国A股市场上实现成功的量化投资。

结语

通过上述问答可以看出ChatGPT的强大之处及其局限性，总之，随着人工智能的深入发展，打造个人AI学习和工作助手已变得很容易，借助AI一个人就能轻松完成多个人才能干的活。当然，ChatGPT问答再强大也不能代替你进行思考，学会问问题将变得很重要。公众号后续将围绕量化投资策略与回测让ChatGPT进行Python编程与应用，当然，大部分的代码是需要人工进行修改和完善才能运行的。

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金融与量化投资

一、介绍

1、量化投资第三方相关模块

NumPy：数组批量计算

Pandas：表计算与数据分析

Matplotlib：图表绘制

2、如何使用Python进行量化投资

自己编写：NumPy+pandas+Matplotlib+……

在线平台：聚宽、优矿、米筐、Quantopian、……

开源框架：RQAlpha、QUANTAXIS、……

金融：就是对现有资源进行重新整合之后，实现价值和利润的等效流通。

量化投资：利用计算机技术并且采用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。

量化投资的优势：

        避免主观情绪、人性弱点和认知偏差，选择更加客观

        能同时包括多角度的观察和多层次的模型

        及时跟踪市场变化，不断发现新的统计模型，寻找交易机会

        在决定投资策略后，能通过回测验证其效果

量化策略：通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策，自动化地进行股票交易

二、IPython和jupyter

IPython是交互式的Python命令行

pip install ipython

使用：ipython

pip install jupyter

执行命令：jupyter-notebook

三、IPython快捷键及常用命令

1、IPython快捷键

2、IPython的魔法命令

3、IPython调试器命令

四、NumPy：数组计算

NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。

NumPy的主要功能：

        ndarray，一个多维数组结构，高效且节省空间

        无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数

        *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具

        *线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能

        *用于集成C、C++等代码的工具

安装方法：pip install numpy

引用方式：import numpy as np

例1：已知若干家跨国公司的市值（美元），将其换算为人民币
import numpy as np
import random
a = [random.uniform(100.0,200.0) for _ in range(1000)]            #随机生成有1000个小数的列表
# list(map(lambda x:x*6.6,a))                                  #每个元素都乘6.6，组成新的列表
arr = np.array(a)                                                  #列表转化为数组
arr * 6.6                                                         #对数组每个值乘以6.6得到所需的值

例2：已知购物车中每件商品的价格与商品件数，求总金额
price = [random.uniform(10,20) for _ in range(100)]
num = [random.randint(1,10) for _ in range(100)]
# sum_p=0
# for p,n in zip(price,num):                                   #拉链函数把对应的值相乘
#         sum_p+=p*n
# print(sum_p)
price_arr = np.array(price)                                #价格列表变成数组
num_arr = np.array(num)                                   #数量列表变成数组
np.sum(price_arr*num_arr)

五、NumPy常用属性和常用方法

常用属性：

T     数组的转置（对高维数组而言）

dtype数组元素的数据类型

size数组元素的个数

ndim数组的维数

shape数组的维度大小（以元组形式）

常用方法：
array.shape                         array的规格
array.ndim
array.dtype                         array的数据规格
numpy.zeros(dim1,dim2)              创建dim1*dim2的零矩阵
numpy.arange
numpy.eye(n) /numpy.identity(n)     创建n*n单位矩阵
numpy.array([…data…], dtype=float64 )
array.astype(numpy.float64)         更换矩阵的数据形式
array.astype(float)                 更换矩阵的数据形式
array * array                       矩阵点乘
array[a:b]                          切片
array.copy()                        得到ndarray的副本，而不是视图
array [a] [b]=array [ a, b ]        两者等价
name=np.array(['bob','joe','will']) res=name==’bob’ res= array([ True, False, False], dtype=bool)
data[True,False,…..]                索引，只索取为True的部分，去掉False部分
通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本。
data[ [4,3,0,6] ]                   索引，将第4,3,0,6行摘取出来，组成新数组
data[-1]=data[data.__len__()-1]
numpy.reshape(a,b)                  将a*b的一维数组排列为a*b的形式
array([a,b,c,d],[d,e,f,g])          返回一维数组，分别为[a,d],[b,e],[c,f],[d,g]
array[ [a,b,c,d] ][:,[e,f,g,h] ]=array[ numpy.ix_( [a,b,c,d],[e,f,g,h] ) ]
array.T                             array的转置
numpy.random.randn(a,b)             生成a*b的随机数组
numpy.dot(matrix_1,matrix_2)        矩阵乘法
array.transpose( (1,0,2,etc.) )     对于高维数组，转置需要一个由轴编号组成的元组

创建ndarray：
    array()         将列表转换为数组，可选择显式指定dtype
    arange()        range的numpy版，支持浮点数，np.arange(2,10,0.2) 步长可以为小数
    linspace()      类似arange()，第三个参数为数组长度，分为多少份
    zeros()         根据指定形状和dtype创建全0数组
    ones()          根据指定形状和dtype创建全1数组
    empty()         根据指定形状和dtype创建空数组（随机值）
    eye()           根据指定边长和dtype创建单位矩阵

六、NumPy：索引和切片

1、数组和标量之间的运算

    a+1    a*3    1//a    a**0.5

2、同样大小数组之间的运算

    a+b    a/b    a**b

3、数组的索引：

    一维数组：a[5]

    多维数组：

        列表式写法：a[2][3]

        新式写法：a[2,3] (推荐)

   数组的切片：

        一维数组：a[5:8]    a[4:]        a[2:10] = 1

        多维数组：a[1:2, 3:4]    a[:,3:5]        a[:,1]

4、强调：与列表不同，数组切片时并不会自动复制，在切片数组上的修改会影响原数组。    【解决方法：copy()】

arr=np.arange(10).reshape(2,5)             #生成的数组元素0到9通过reshape拆成两行，五列，要拆的行列相乘必须等于数组的总元素
arr=np.arange(10).reshape(2,-1)            #后面-1是占位的，会通过计算得到列数
ag=[random.randint(1,10) for _ in range(20)]
list(filter(lambda x:x>5,ag))            #过滤大于5的元素列表
ag= np.array(ag)
a[a>5]                                   #给一个数组，选出数组中所有大于5的数
a[(a>5) & (a%2==0)]                      #给一个数组，选出数组中所有大于5的偶数
a[(a>5) | (a%2==0)]                       #给一个数组，选出数组中所有大于5的数和偶数。


import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,4,7,8,9,10])
a[a>5&(a%2==0)]                               #注意加括号
输出：array([ 1,  2,  3,  4,  5,  4,  7,  8,  9, 10])
a[(a>5)&(a%2==0)]
输出：array([ 8, 10])


对一个二维数组，选出其第一列和第三列，组成新的二维数组
a[:,[1,3]]

七、NumPy：通用函数’

通用函数：能同时对数组中所有元素进行运算的函数

常见通用函数：

一元函数：abs, sqrt, exp, log, ceil, floor, rint, trunc, modf, isnan, isinf, cos, sin, tan

numpy.sqrt(array)                   平方根函数
numpy.exp(array)                    e^array[i]的数组
numpy.abs/fabs(array)               计算绝对值
numpy.square(array)                 计算各元素的平方 等于array**2
numpy.log/log10/log2(array)         计算各元素的各种对数
numpy.sign(array)                   计算各元素正负号
numpy.isnan(array)                  计算各元素是否为NaN
numpy.isinf(array)                  计算各元素是否为inf
numpy.cos/cosh/sin/sinh/tan/tanh(array) 三角函数
numpy.modf(array)                   将array中值得整数和小数分离，作两个数组返回
numpy.ceil(array)                   向上取整,也就是取比这个数大的整数
numpy.floor(array)                  向下取整,也就是取比这个数小的整数
numpy.rint(array)                   四舍五入
numpy.trunc(array)                  向0取整
numpy.cos(array)                       正弦值
numpy.sin(array)                    余弦值
numpy.tan(array)                    正切值

二元函数：add, substract, multiply, divide, power, mod,  maximum, mininum,

numpy.add(array1,array2)            元素级加法
numpy.subtract(array1,array2)       元素级减法
numpy.multiply(array1,array2)       元素级乘法
numpy.divide(array1,array2)         元素级除法 array1./array2
numpy.power(array1,array2)          元素级指数 array1.^array2
numpy.maximum/minimum(array1,aray2) 元素级最大值/最小值
numpy.fmax/fmin(array1,array2)      元素级最大值，忽略NaN
numpy.mod(array1,array2)            元素级求模
numpy.copysign(array1,array2)       将第二个数组中值得符号复制给第一个数组中值
numpy.greater/greater_equal/less/less_equal/equal/not_equal (array1,array2)
元素级比较运算，产生布尔数组
numpy.logical_end/logical_or/logic_xor(array1,array2)元素级的真值逻辑运算

浮点数有两个特殊值：

nan(Not a Number)：不等于任何浮点数（nan != nan）

inf(infinity)：比任何浮点数都大

NumPy中创建特殊值：np.nannp.inf

在数据分析中，nan常被用作表示数据缺失值
a=np.nan
b=np.inf
np.isnan(a)                       #判断a是否是nan
np.isinf(b)                      #判断b是否是inf
a[~np.isnan(a)]                   #删除数组中的nan

八、NumPy：数学和统计方法

1、常用函数：

sum求和
cumsum 求前缀和
mean求平均数
std求标准差
var求方差
min求最小值
max求最大值
argmin求最小值索引
argmax求最大值索引

arr=np.arange(15).reshape(3,5)
arr.sum(axis=0)              #行作为轴，对数组逐列求和
arr.sum(axis=1)              #列作为轴，对数组逐行求和

2、NumPy：随机数生成

随机数生成函数在np.random子包内

常用函数
rand给定形状产生随机数组（0到1之间的数）
randint给定形状产生随机整数
choice给定形状产生随机选择
shuffle与random.shuffle相同
uniform给定形状产生随机小数数组

九、pandas简单介绍

pandas是一个基于NumPy构建的强大的Python数据分析的工具包。

1、pandas的主要功能

具备对其功能的数据结构DataFrame、Series

集成时间序列功能

提供丰富的数学运算和操作

灵活处理缺失数据

2、安装方法：pip install pandas

3、引用方法：import pandas as pd

十、Series

Series是一种类似于一位数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。

1、创建方式：

    pd.Series([4,7,-5,3])                                      #默认元素下标数字
    pd.Series([4,7,-5,3],index=['a','b','c','d'])            #两套索引系统，下标和标签
    pd.Series({'a':1, 'b':2})
    pd.Series(0, index=['a','b','c','d'])

2、Series支持数组的特性：

从ndarray创建Series：Series(arr)

与标量运算：sr*2

两个Series运算：sr1+sr2

索引：sr[0], sr[[1,2,4]]

切片：sr[0:2]（切片依然是视图形式）

通用函数：np.abs(sr)

布尔值过滤：sr[sr>0]

统计函数：

mean() #求平均数

sum() #求和

cumsum() #累加

s = pd.Series(0,index=['a','b','c','d'])
s.a                    #结果0
v = pd.Series({'a':1,'b':2})
v.a                    #结果1
v.b                      #结果2
v[0]                    #结果1
s*2
#结果
a    0
b    0
c    0
d    0
dtype: int64
v*2
#结果
a    2
b    4
dtype: int64

3、整数索引

sr = np.Series(np.arange(4.))

sr[-1]

如果索引是整数类型，则根据整数进行数据操作时总是面向标签的。

loc属性以标签解释

iloc属性以下标解释

十一、pandas：Series数据对齐

pandas在运算时，会按索引进行对齐然后计算。如果存在不同的索引，则结果的索引是两个操作数索引的并集。

    sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
    sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a',])
    sr=sr1+sr2
    sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])
    sr1+sr3
    
    如何在两个Series对象相加时将缺失值设为0？
    sr1.add(sr2, fill_value=0)
    灵活的算术方法：add, sub, div, mul

十二、pandas：Series缺失数据

1、缺失数据：使用NaN（Not a Number）来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。

2、处理缺失数据的相关方法：

dropna()过滤掉值为NaN的行
fillna()填充缺失数据
isnull()返回布尔数组，缺失值对应为True
notnull()返回布尔数组，缺失值对应为False

3、过滤缺失数据：sr.dropna() 或 sr[data.notnull()]

4、填充缺失数据：fillna(0)

sr=sr.dropna()                       #丢掉缺失值
sr=sr.fillna(0)                       #缺失值填充为0
sr=sr.fillna(sr.mean())                 #缺失值填充为平均数

十三、pandas：DataFrame与DataFrame查看数据

1、DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列。

DataFrame可以被看做是由Series组成的字典，并且共用一个索引。

创建方式：
pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'two':[4,3,2,1]})
pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']), 'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
……
csv文件读取与写入：
df.read_csv('E:算法day110 Numpy、Pandas模块601318.csv')
df.to_csv()

2、DataFrame查看数据

查看数据常用属性及方法：

        index                    获取索引

        T                        转置

        columns                    获取列索引

        values                    获取值数组

        describe()                获取快速统计

    DataFrame各列name属性：列名

    rename(columns={})

十四、pandas：DataFrame索引和切片

1、DataFrame有行索引和列索引。

2、DataFrame同样可以通过标签和位置两种方法进行索引和切片。

3、DataFrame使用索引切片：

方法1：两个中括号，先取列再取行。    df['A'][0]

方法2（推荐）：使用loc / iloc属性，一个中括号，逗号隔开，先取行再取列。

loc属性：解释为标签

iloc属性：解释为下标

向DataFrame对象中写入值时只使用方法2

行 / 列索引部分可以是常规索引、切片、布尔值索引、花式索引任意搭配。（注意：两部分都是花式索引时结果可能与预料的不同）

通过标签获取：
df['A']
df[['A', 'B']]
df['A'][0]
df[0:10][['A', 'C']]
df.loc[:, ['A', 'B']]  # 行是所有的行，列取是A和B的
df.loc[:, 'A':'C']
df.loc[0, 'A']
df.loc[0:10, ['A', 'C']]

通过位置获取：
df.iloc[3]
df.iloc[3, 3]
df.iloc[0:3, 4:6]
df.iloc[1:5, :]
df.iloc[[1, 2, 4], [0, 3]]、

通过布尔值过滤：
　　df[df['A'] > 0]
　　df[df['A'].isin([1, 3, 5])]
　　df[df < 0] = 0

十五、pandas：DataFrame数据对齐与缺失数据

DataFrame对象在运算时，同样会进行数据对齐，行索引与列索引分别对齐。

结果的行索引与列索引分别为两个操作数的行索引与列索引的并集。

1、DataFrame处理缺失数据的相关方法：

dropna(axis=0,how=‘any’,…) 过滤掉包含值为NaN的行
fillna()填充缺失数据
isnull()返回布尔数组，缺失值对应为True
notnull()返回布尔数组，缺失值对应为False

df2.dropna(axis=0,how="all")            #一行全是nan的就丢掉

2、pandas：其他常用方法

- mean        #求平均值

- sum         #求和

- sort_index  #按行或列索引排序

- sort_values  #按值排序

- apply(func,axis=0)  #axis=0指的是逐行，axis=1指的是逐列。

        df.apply(lamada x:x.mean())  #按列求平均

        df.apply(lamada x:x['high']+x["low"])/2,axis=1)  #按列求平均（最高价和最低价的平均）

        df.apply(lamada x:x['high']+x["low"])/2,axis=1)  #按列求平均（最高价和最低价的平均）

- applymap(func) #将函数应用在DataFrame各个元素上

- map(func) #将函数应用在Series各个元素上

df2=df.loc[:,"open":"low"]         #对所有行取open列到low列的元素
df2.sort_values("open")             #基于open列的数据进行升序排序
df2.sort_values("open",ascending=False)       #基于open列的数据倒序排序

3、pandas：时间对象处理

时间序列类型：

    时间戳：特定时刻

    固定时期：如2017年7月

    时间间隔：起始时间-结束时间

Python标准库：datetime

    datetime.datetime.timedelta  # 表示 时间间隔

    dt.strftime()                           #f：format吧时间对象格式化成字符串

    strptime()                              #吧字符串解析成时间对象p：parse

    灵活处理时间对象：dateutil包

        dateutil.parser.parse('2018/1/29')

    成组处理时间对象：pandas

        pd.to_datetime(['2001-01-01', '2002-02-02'])

产生时间对象数组：date_range

start 开始时间

end 结束时间

periods 时间长度

freq 时间频率，默认为'D'，可选H(our),W(eek),B(usiness),S(emi-)M(onth),(min)T(es), S(econd), A(year),…

pd.date_range(['2001-01-01', '2002-02-02'])

pd.date_range(['2001-01-01',periods=10])

4、pandas：时间序列

（1）时间序列就是以时间对象为索引的Series或DataFrame。

（2）datetime对象作为索引时是存储在DatetimeIndex对象中的。

（3）时间序列特殊功能：

传入“年”或“年月”作为切片方式

传入日期范围作为切片方式

丰富的函数支持：resample(), strftime(), ……

批量转换为datetime对象：to_pydatetime()

df.index = pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(df["date"]))        #date变成时间索引

del df["date"]                                        #删掉原来的date列

十六、pandas：从文件读取

1、时间序列就是以时间对象作为索引

读取文件：从文件名、URL、文件对象中加载数据
read_csv               默认分隔符为逗号
read_table            默认分隔符为	
read_excel             读取excel文件

2、读取文件函数主要参数：

sep                  指定分隔符，可用正则表达式如's+'
header = None             指定文件无列名
name                 指定列名
index_col             指定某列作为索引
skip_row              指定跳过某些行
na_values             指定某些字符串表示缺失值，na_values=["None","null"],对应的显示为nan
parse_dates           指定某些列是否被解析为日期，布尔值或列表，为True表示转换为时间对象
df = pd.read_csv("601318.csv")                # 默认以,为分隔符
     - pd.read_csv("601318.csv", sep='s+')  # 匹配空格，支持正则表达式
     - pd.read_table("601318.csv", sep=',')  # 和df = pd.read_csv("601318.csv")   一样
     - pd.read_excle("601318.xlsx")          # 读Excel文件
     
sep：指定分隔符
header = None, 就会吧默认的表名去除,如果后面names=list("abcdef")表示使用abcdef作为header
df.rename(column={0: 'a', 1: "b"})  # 修改列名
pd.read_csv(index_col=0)              # 第0列
如果想让时间成为索引，pd.read_csv(index_col='date')  # 时间列
pd.read_csv(index_col='date', parse_datas=True)     # 时间列，parse_datas转换为时间对象，设为true是吧所有能转的都转
pd.read_csv(index_col='date', parse_datas=['date'])  # 把date的那一列转换成时间对象
na_values = ['None']  # 吧表里面为None的转换成NaN，是吧字符串转换成缺失值
na_rep()               # 是吧缺失值nan转换成字符串

cols                   # 指定输出的列，传入列表

十七、pandas：写入到文件

1、写入到文件：

to_csv

2、写入文件函数的主要参数：

sep

na_rep                  指定缺失值转换的字符串，默认为空字符串

header = False          不输出列名一行

index = False           不输出行索引一列

cols                    指定输出的列，传入列表

3、其他文件类型：json, XML, HTML, 数据库

4、pandas转换为二进制文件格式（pickle）:

save

load

十八、pandas:数据分组与聚合

分组
df = pd.DateFrame({
'data1':np.random.uniform(10, 20, 5),
'data2':np.random.uniform(-10, 10, 5),
'key1':list("sbbsb")
'key2':
})
df.groupby('key1').mean()  # 做平均
df.groupby('key1').sum()  # 做平均
df.groupby(['key1', 'key2']).mean()  # 做平均  支持分层索引，按多列分组
df.groupby(len).mean()  # 传一个函数的时候，x是每一个行的索引
df.groupby(lambda x: len(x)).mean()  # 传一个函数的时候，x是每一个行的索引
df.groupby.groups()  # 取得多有的组
df.groupby.get_group()  # 取得一个组


聚合
df.groupby('key1').max()[['data1', 'data2']]  # 去掉key2的data1，data2，花式索引
df.groupby('key1').max()[['data1', 'data2']] - df.groupby('key1').min()[['data1', 'data2']]  # 去掉key2
df.groupby('key1').agg(lamada
x:x.max() - x.min())
既想看最大也可看最小
df.groupby('key1').agg([np.max, np.min])
不同的列不一样的聚合
df.groupby('key1').agg({'data1': 'min', 'data2': 'max'})  # 键是列名，值是
a = _219  # 219行的代码
a.resample('3D'), mean()  # 3D 3天，3M就是三周

数据合并
- 数据拼接
df = df.copy()
pd.concat([df, df2, df3], ignore_index=True)  # 不用之前的索引，
pd.concat([df, df2, df3], axis=1)  # 列
pd.concat([df, df2, df3], keys=['a', 'b', 'c'])  # 不用之前的索引，
df2.appeng(df3)
- 数据连接
如果不指定on，默认是行索引进行join
pd.merge(df, df3, on='key1')
pd.merge(df, df3, on='['key1','key2'])

十九、简单介绍Matplotlib

1、Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包

2、安装方法：pip install matplotlib

3、引用方法：import matplotlib.pyplot as plt

4、绘图函数：plt.plot()

5、显示图像：plt.show()

6、plot函数

（1）plot函数：绘制折线图

线型linestyle（-,-.,--,..）

点型marker（v,^,s,*,H,+,x,D,o,…）

颜色color（b,g,r,y,k,w,…）

（2）plot函数绘制多条曲线

（3）pandas包对plot的支持

7、图像标注

设置图像标题：plt.title()

设置x轴名称：plt.xlabel()

设置y轴名称：plt.ylabel()

设置x轴范围：plt.xlim()

设置y轴范围：plt.ylim()

设置x轴刻度：plt.xticks()

设置y轴刻度：plt.yticks()

设置曲线图例：plt.legend()

二十、示例

使用Matplotlib模块在一个窗口中绘制数学函数y=x, y=x2, y=sin(x)的图像，使用不同颜色的线加以区别

x=np.linspace(-100,100,10000))
y1=x
y2=x**2
y3=np.sin(x)
plt.plot(x,y1,label="$y=x$")
plt.plot(x,y2,label="$y=x^2$")
plt.plot(x,y3,label="$y=sin x$")
plt.ylim(-100,100)            #显示Y轴范围自定义
plt.legend()
plt.show()

二十一、图形定义