A. python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢
Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。
B. 聽朋友說他用盈首AI全自動炒股機器人炒股，效果很好，請問一下用過的朋友，不知道是否是真的
應該是真的，現在是人工智慧時代，科學炒股是必然選擇，國家也在出了很多支持人工智慧的政策，之前在各大新聞上看見你說的這個了，有負面就是有利空啦，如果對公司造成實際影響當然股價會下挫。但在A股，利空出來的時候往往意味著主力主動借機打壓股價拿籌碼，一段時間整理後再拋出利好拉升股票，這就是所謂帶血的籌碼。不是騙局，很靠譜，我用了幾年了，效果很好，最有發言權。而且是國際國內高水平的智能炒股機器人，獲得了多項發明專利，盈首AI全自動炒股機器人，我用了幾年了，效果很好，而且是全自動交易的，策略是自己可以很方便的設計的。而且不需要自己寫編程，只要添加8個數據即可設置交易策略。核心功能編輯，語音，180個模型，180個AI全自動半成品模型，根據人工智慧的綜合科技，包括神經網路、大數據統計、特殊演算法、主力資金流向統計計算等，綜合幾十種以上影響股票漲跌的因子組合而成的全智能全自動AI策略模型。模型同樣具有6個去風險因子的功能，能及時規避大盤的風險和捕捉大盤和個股的上漲機會。自定義編寫，用戶打開界面後，對於會編程又懂股票的用戶如果想要把自己的操作思路編寫為策略進行自動交易，可以在自定義策略編寫裡面用Python語言編寫自己的策略。自定義標的。用戶如果不願點擊組合策略模型，也不會編寫程序，則可以把自己想要操作的標的添加到策略標的添加欄，然後在（自定義）交易資金買賣設定欄，設定自己的參數即可，標的需要每天添加，進行全自動交易。機器人就會按照這些設定的條件長期自動執行這些指令操作。去風險因子，特有的6個AI去風險因子能幫助用戶規避掉極大多數系統性風險，能自動預測大盤及個股即將上漲或下跌，能自動在第一時間根據大盤及個股的走勢，自動規避大盤及個股下跌風險及自動捕捉住大盤上漲的起點。全自動交易用戶用自己組合的策略或自編的策略進行歷史回測，驗證歷史年化收益率達到自己滿意後，即可把策略保存在策略保存區，組合一個屬於個人獨立的全自動交易機器人。策略保存區一般應保存三個策略。保存後，三個策略同時交易，點擊自動交易按鈕，機器人就會按照這些設定的條件長期自動執行這些指令了。
C. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
方法一
前期的數據抓取和分析可能python都寫好了，所以差這交易指令介面最後一步。對於股票的散戶，正規的法子是華寶，國信，興業這樣願意給介面的券商，但貌似開戶費很高才給這權利，而且只有lts，ctp這樣的c++介面，沒python版就需要你自己封裝。
方法二
是wind這樣的軟體也有直接的介面，支持部分券商，但也貴，幾萬一年是要的。
方法三
滑鼠鍵盤模擬法，很復雜的，就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體，比如券商版交易軟體和大智慧之類的。
方法四
就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改，不過T+1的規則下，預測准確率的重要性高於交易的及時性，花功夫做數據分析就好，交易就人工完成吧
D. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
國外有自動交易軟體。只需要寫插件就可以。如果用python重新寫，有些麻煩。如果證券交易公司提供API，就容易。 我記得2004年左右是通過API實現的。 有個朋友做過一個貴金屬的自動交易。不過2年後，虧了不少。
E. 股票怎麼設置自動買賣
機智股票自動化交易軟體，一次設置就可以自動買賣，還有自動做區間交易做價差，方便快捷功能多，設置好以後斷網也能自動執行，絲毫不影響。
F. 股票怎麼設置自動交易賣出
股票可通過自動股票交易程序完成自動交易賣出。
自動股票交易程序是股票投資者發出買賣指令的軟體。一般來說，股票投資者根據股票市場軟體和股票分析軟體提供的市場數據分析信息進行決策，然後通過股票交易軟體下達買賣指令，然後完成交易。
如何設置股票自動買賣，設置股票自動買賣有以下優勢：
1. 因為計算機自動下訂單，它可以確保更快地下訂單和平倉，並且可以更靈敏地響應價格變化和趨勢變化。
2. 電腦可以克服人性中的弱點，比如買時買，賣時賣，毫不猶豫或貪婪，不驕不躁地贏，不沮喪地輸，避免情緒化操作。
3. 電腦可以持續監控市場，並在正確的時間和地點自動進出，完全不需要人工干預，這樣你就可以安心從事其他工作。
4. 嚴格的止損和風險控制，倉位控制，所以，絕無過量交易，沒有情緒交易，沒有貪婪和恐懼，這是人為的盤中無法避免的。是否盈利完全取決於交易策略。
5. 多預定訂單、多賬戶、多份額、多任務自動執行、不同策略組合等。是投資者中最忠誠的交易者！
6. 養成提前制定計劃並根據計劃嚴格執行交易的習慣。像競技場一樣，自動化交易系統需要好的場地、好的裁判和好的運動員。對於一個系統來說，需要解決數據、規則和交易者思想的協調問題；交易者的思維是個體心理和知識系統。因為他們的不同，他們有不同的行為，他們買賣交易。然而，我們必須知道只有少數人有成功的機會。只有克服人性中貪婪和恐懼的弱點，只有按照紀律和規則交易，我們才能加入少數人的行列。
如何做股票止損？
首先，資金管理層的嚴格規定，即交易損失總額不能超過持有本金的一定百分比(如10%至20%)和每筆交易允許的最大損失額。這是投資者必須考慮和遵循的最基本因素，與市場狀況無關，也是設定止損的基本標准和最終底線。
第二，根據投資者購買該股門票時預先計劃的風險與回報比率設定的止損點。
G. 如何用Python炒股
python可以用於爬蟲，爬取指定股票的數據，更准確，更便捷，利於數據分析和買賣的把控
H. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
股票自動交易助手提供了一個 Python 自動下單介面，參考代碼
#股票自動交易助手Python自動下單使用例子
#把此腳本和StockOrderApi.pyOrder.dll放到你自己編寫的腳本同一目錄
fromStockOrderApiimport*
#買入測試
#Buy(u"600000",100,0,1,0)
#賣出測試,是持倉股才會有動作
#Sell(u"000100",100,0,1,0)
#賬戶信息
print("股票自動交易介面測試")
print("賬戶信息")
print("--------------------------------")
arrAccountInfo=["總資產","可用資金","持倉總市值","總盈利金額","持倉數量"];
foriinrange(0,len(arrAccountInfo)):
value=GetAccountInfo(u"",i,0)
print("%s%f"%(arrAccountInfo[i],value))
print("--------------------------------")
print("")
print("股票持倉")
print("--------------------------------")
#取出所有的持倉股票代碼,結果以','隔開的
allStockCode=GetAllPositionCode(0)
allStockCodeArray=allStockCode.split(',')
foriinrange(0,len(allStockCodeArray)):
vol=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],0,0)
changeP=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],4,0)
print("%s%d%.2f%%"%(allStockCodeArray[i],vol,changeP))
print("--------------------------------")
I. 在交易股票時如何設置自動賣出
在交易股票時設置自動賣出的方法：
一般可以在交易時打開自己用的股票交易軟體，找到軟體中的「股票交易」，填寫營業部、股票帳號、密碼然後進入交易程序，直接掛賣單，在下單的時候，設置好自己要交易的價格，提交之後如果股票達到設置的價格，就會自動買賣。
股票自動交易程序就是股票投資者下達買賣交易指令的軟體，可以用比較容易理解的話來說，就是股票交易軟體，其實就是一個下單的軟體，幫助股票投資者來實現下單，股票投資者一般都是根據股票行情的軟體來了解，目前股票投資市場的基本行情，這樣能夠對目前現狀有一個基本的把握，這樣通過行情軟體所提供的數據分析來進行決策，下達買賣交易指令，這樣就可以完成交易。
股票投資可以在線上進行操作，也可以在線下目前隨著互聯網的發展，線上的人越來越多，大家可以實現足不出戶就可以能夠交易股票，人們使用最多的工具應該就是電腦，電腦可以自動下單，同時也可以保證更快的速度進行下單，可以更加敏感的響應價格的變動和整個市場的變動。
當然電腦也有很多的優點，就比如我們正常的人比較容易受到情緒的影響，假如目前市場的行情並不是特別理想，我們可能情緒會有一些波動，而影響自己的判斷，但是電腦就可以克服這些缺點，在該買的時候買入股票，該賣出的時候就會賣出股票，沒有其他的多餘的情緒，所以也避免了情緒化的操作。
所以股票可以通過電腦來設置自動賣出，也可以通過電腦實現自動交易，股票投資者可以有一些下單的軟體，這些軟體可能會更加方便的進行操作。
J. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
網址都沒有給出怎麼測試呢？ 這個應該是伺服器生成的token吧，可以urllib2抓一下，如果抓不到的話那麼他可能用的js動態載入，這個得分析js源碼了，如果他用了flash來算出這個值的(我記得酷狗就是這么做的)，那麼恭喜你，不能算出這個值了