python量化编程教学,python量化课程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python量化编程教学的问题，于是小编就整理了2个相关Python量化编程教学的解答，让我们一起看看吧。

1. 入门python量化交易需要准备什么？
2. 魔笛量化值指标源码？

入门python量化交易需要准备什么？

起码要有点python和量化分析基础吧，我最近也开始在玩这块.在ricequant米框有个云平台，基本需要用到的库都有了，我觉得都可以省下搭建环境的***了，而且还有机械学习的库，无论是学量化分析或者学习python都非常好，非常推荐用这种类似的平台.

另外求助一下用哪种回测框架比较好，因为我是测试虚拟货币的，不是股票期货

随着各种宽客平台的上线，量化交易的门槛已经越来越低了。要想实现最基本的量化交易策略，首先你要对交易的种类（股票、期货、基金等）有深入的了解，之后需要学习python（推荐廖雪峰的python教程）才能进一步通过各平台提供的API将自己的交易思想通过代码实现出来，并在往期数据中进行回测，以验证策略的可行性。

接下来需要进一步用到python的数据分析功能，在量化***的数据库中找到能够盈利的因子和策略。或者通过思考和学习各种交易理论形成自己的交易模式，以达到稳定盈利。

魔笛量化值指标源码？

魔笛量化的值指标可以通过以下Python代码实现：

```python

#计算魔笛量化值指标

def magicquant(df, n=10, m=3):

    #计算标准差

    std = df['close'].rolling(n, min_periods=1).std()

    #计算均线

    ma = df['close'].rolling(n, min_periods=1).mean()

    #计算价格区间上下限

到此，以上就是小编对于python量化编程教学的问题就介绍到这了，希望介绍关于python量化编程教学的2点解答对大家有用。

标签： 量化 python 交易