《深入浅出Python量化交易实战》:散户也能学会的数字化交易策略

燕晓:职业撰稿人

这是今年与您共读的第29本书。欢迎关注燕晓,一年完成52+本经典好书的阅读。


(图片来自网络,侵删)

您可能不知道,许多专业的交易机构已经采用设定程序完成自动化交易,通过机器语言,解密盘面的走势,从而实现持续盈利的目的。

这并非什么秘密,他们正是借助了这样的数字化工具进行操作,才能年年拿出让客户满意的成绩单。

对于真正了解市场的人,他们完全无所谓牛市或熊市,市场就是他们的提款机。

在美国,散户很少,大部分人都明白机构能够借助的工具更为专业,了解的信息更加全面,所以基本上都会把钱交给专业机构打理。

而在中国,A股市场的散户占比高达90%,大部分人都不懂得借助专业的工具,而是盲目跟风,自然就成为了投机者收割的对象。

小瓦姑娘便是亿万散户中的一员,她出生于工薪家庭,18岁时考入了一所普通的大学。

毕业后,她感觉就业前景不理想,便萌生了自学Python的念头,想借助这个工具实现自动化交易。

小瓦既没有编程的基础,也没有金融交易的基础,她最终能够实现一夜暴富吗?

段小手,一名科技畅销书作者,他对网络科技的发展深有研究,近几年,不断将Python应用于实践中,并取得了不错的成绩。

他将小瓦的真实故事改编成实用工具书《深入浅出Python量化交易实战》,让我们可以从零开始,学习如何利用Python进行数据的提取与分析,慢慢掀开量化交易的面纱。


《深入浅出Python量化交易实战》

作者带我们绕开了那些生涩枯燥的理论,手把手教方法,即使像我这样的小白读完之后,都有上手一试的冲动。

是否真的能将市场变成提款机呢?不试试怎么知道?

01 借助Python,看清交易的本质

真正的高手,不可能去打无准备的仗,他们都会充分了解市场,也就是不仅仅知道市场的规律,还要看清背后的本质。

要知其然,还要知其所以然,只有这样,才能将市场变成自己的提款机。

Python正好可以帮助我们深扒市场背后的数据,帮助我们脱去市场的外衣看到本质,让我们这些散户不再迷茫,不再跟风。

Python是一种基础的编程语言,提供了高效且高级的数据结构,它的扩展性极强,可将软件中的扩展程序语言实现定制化。

或许大家对Python感觉有些陌生,但它的另一个名字“爬虫”,许多人并不陌生,甚至谈之色变,感觉这“爬虫”爬出了太多的隐私,让人防不胜防。

Python能够准确破译大量网站上的文本和数据信息,实现有效提取,以供使用者进行精准的数据分析,其中甚至包括我们的个人信息,银行密码,聊天记录等等。

工具本身并没有好坏,关键在于使用者利用工具做什么。目前,使用数字工具进行自动化交易,已经成为主流趋势。

创建于1982年的文艺复兴科技公司,是最早一批使用机器学习算法的基金公司,现在已经成为全球最大的量化投资公司。

所谓机器学习算法,就是人工智能系统从大量的数据中学习,并且持续进化,通过各种算法,实现利用数据形成交易模型的过程。

这大量的数据包括市场交易数据、上市公司财报、股民情绪分析、手机地理位置定位和爬虫抓取的各种数据等等。

看到了没?这就是我们与专业机构之间最大的区别。

别人在用智能机器进行分析,而我们这些散户,单凭肉眼所见和主观意愿去猜测市场,怎么会有赢的可能呢?


(图片来自网络,侵删)

2021年10月,Python被评为最受欢迎的编程语言,首次超越了Java、C和JavaScript。

将Python应用于交易中,不仅可以帮助我们完成数据分析,还能帮助我们实现自动化交易,解决了广大股民没时间盯盘的问题。

用Python看清了交易的本质之后,咱们还得了解如何将这些数据分析出来,帮助我们完成交易模型的建立。

02 利用因子投资,精准把握买卖点

作为一名投资人,必须清楚自己买入股票的理由只有一个,那就是赢钱。没有好或坏的股票,只有让我们赢钱或亏钱的股票。

那么,理论上来说,只要排除了让我们亏钱的因素,尽可能满足让我们赢钱的情况下,大概率是会赚到钱的。

小瓦也是这么想的,她将股价涨幅和主力资金的流入/流出这两种数据组合成一个“因子”,用于预测股价第二天的涨跌,结果交易模型的预测准确率有了提高,这让她非常地欣喜。

作者却给小瓦泼了一瓢冷水,他说,小瓦只是理解了“因子投资”的表层概念,离实际掌握还差很远。

那么,我们也来了解一下什么叫“因子投资”吧?

“因子投资”是时下投资界最热门的方向,它的价值正在逐渐被市场证实,美国规模最大的上市投资管理集团贝莱德预测,到2022年,专项投入到因子策略产品的资产规模,将增至3.4万亿美元。

抛开“因子投资”那些深奥复杂的天书理论,我们只需弄明白“因子投资”能够帮助我们解决哪两个问题即可。

首先可以帮助我们通过量化选股因子确定投资标的,帮我们解决“买什么”的问题。

然后,我们一旦确定了投资标的,就要研究买卖的时机了,此时就可以使用量化择时因子,找到股票可能上涨的时机进行买入。

同理,也可以帮助我们找到股票可能下跌的信号,提醒我们及时卖出。


(图片来自网络,侵删)

交易市场并不复杂,复杂的是人性。

散户们尤其需要克服人性中的“贪、嗔、痴、慢、疑”,只有战胜了自己的人,才有可能战胜市场。

利用好“因子投资”,找到最适合自己的交易模型,借助Python实现自动化交易,是最有效地克服人性弱点的方法。

03 屠龙刀再锋利,也需要修炼内功

小瓦通过学习,逐步脱离了盲目跟风的韭菜队伍,但需要注意的是,若抱着一夜暴富的心态,注定还是会失败的。

市场是动态的,Python能够帮助我们形成自己的交易策略,搭建起一套持续赢利的交易模型。

但是,变才是永恒的真理,对市场保持一颗敬畏之心,不断深度学习才能保证自己在市场中立于不败之地。

没有100%盈利的交易模型,只有不断优化,不断调整出适合市场变化的交易模型。

这本书最大的作用,是帮助我们打造了一把能够斩杀市场的屠龙刀,而使用者才是决定胜负的关键,无论屠龙刀多么锋利,若使用者功力不够,也是白搭。

本书的封底还附带了配套的源程序和学习视频,只需要扫码便可获取,让读者通过手把手的教学视频,真正掌握这项技能。

我点开学习了一下,感觉还是需要具备一定的专业知识才能学明白,要不要弄懂它,就取决于大家的决心了。


(图片来自网络,侵删)

如果把交易市场比作森林,我们所有的参与者,既是猎人,也是猎物。

森林中有野兔,也有猛兽,如果只是想偶尔抓只野兔,屠龙刀就不一定适合你。

但若希望通过交易让自己实现不错的收益,付出时间和精力投入到这项技术的学习中,则是非常必要的。

交易市场远比森林更为凶险,或许我们只想进去捉只小兔子,但若武艺不精,便会成为他人的猎物,一不小心就“死于非命”了。

股市有风险,入市需谨慎,千万不要无视这一句血淋淋的温馨提示。小心驶得万年船,机会永远都有,但若丢失了本金,再好的机会也只能望而兴叹了。

04 写在最后

社会不断在进步,科技不断在发展,不拒绝接受新事物,不拒绝学习,才是新时代最正确的生活态度。

交易是做出来的,而不是说出来的,赢家不仅要敢想,还要敢干!

给大家推荐《深入浅出Python量化交易实战》这本书的目的,并非鼓励大家追求一夜暴富,而是通过学习本书,让我们这些散户们也能拥有一双慧眼,清楚自己要什么。

“一切有为法,如梦幻泡影,如露亦如电,应作如是观”,股市变幻莫测,调整好心态,把它当成一场交易游戏,生死看淡,就撸起袖子放开干吧!#量化#

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
禁止转载,如需转载请通过简信或评论联系作者。
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,098评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,213评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,960评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,519评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,512评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,533评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,914评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,574评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,804评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,563评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,644评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,350评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,933评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,908评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,146评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,847评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,361评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容