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python中使用动量交易策略(python动态参数应用)

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说明

python中使用动量交易策略(python动态参数应用)

动量交易策略,动量是物体质量和速度的乘积,动量一方面描述了物体的运动状态,另一方面也描述了惯性的大小。

在证券市场上,我们也可以把证券的价格比作一个运动的物体,当价格上涨时,可以说价格有上涨的动力,当价格下跌时,它有下跌的动力。这种动量可能会继续保持上升或下降,动量可能会越来越小,直到运动状态发生变化。

1、股票资产组合的中期收益存在持续性,即中期价格具有向某个方向持续波动的动量效应。

2、python作差法求动量,即用今天的价格减去一段时间间隔(m期)以前的价格。

实例

#导入相关模块importnumpyasnpimporttushareastsimportpandasaspdimportmplfinanceasmpfimportmatplotlib.pyplotasplttoken='Yourtoken'#输入你的接口密匙,获取方式及相关权限见Tushare官网。pro=ts.pro_api(token)df=pro.daily(ts_code='000001.SZ')#daily为tushare的股票数据接口。#将获取到的DataFrame数据进行标准化处理,转换为方便自己使用的一种规范格式。df=df.loc[:,['trade_date','open','high','low','close','vol']]df.rename(columns={'trade_date':'Date','open':'Open','high':'High','low':'Low','close':'Close','vol':'Volume'},inplace=True)#重定义列名,方便统一规范操作。df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])#转换日期列的格式,便于作图df.set_index(['Date'],inplace=True)#将日期列作为行索引df=df.sort_index()#倒序,因为Tushare的数据是最近的交易日数据显示在DataFrame上方,倒序后方能保证作图时X轴从左到右时间序列递增。

以上就是python中使用动量交易策略的方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:Python基础教程

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