python量化股票复盘 python股票量化交易

概述

随着金融市场的不断发展，股票量化交易逐渐成为了投资者的一种新选择。而量化交易中复盘是非常重要的一步，它可以帮助我们更好地总结和回顾交易绩效，以便更好地挖掘交易策略的有效性和可靠性。本文将介绍如何用Python进行股票复盘。

步骤一：获取股票数据

首先，我们需要获取股票的历史交易数据。这里我们以tushare作为数据源，tushare是一个免费且广泛使用的Python股票数据接口。我们可以使用以下代码来获取股票数据：

import tushare as ts

# 输入股票代码和时间区间
df = ts.get_k_data('600519', start='2020-01-01', end='2020-12-31')

这里获取了茅台股票（600519）在2020年1月1日至2020年12月31日的K线数据。

步骤二：绘制股票K线图

接下来，我们可以使用mpl_finance包绘制股票K线图。mpl_finance包可以将K线图绘制得非常详细，我们可以很清晰地看到每个交易日的开盘、收盘、最高、最低价和成交量等信息。以下是一个简单的代码示例：

from matplotlib.pylab import date2num
import mpl_finance as mpf

# 将时间转换成数字
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: date2num(x))

# 绘制K线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
mpf.candlestick_ochl(ax, df[['date', 'open', 'close', 'high', 'low']].values, width=.6,
                 colorup='r', colordown='green', alpha=1.0)
ax.xaxis_date()

这里我们将股票数据中的日期格式转换成数字，然后使用mpl_finance包的candlestick_ochl函数绘制K线图。

步骤三：计算技术指标

接下来，我们可以使用talib包来计算常见的技术指标，如MACD、RSI等。以下是一个示例代码：

import talib

# 计算MACD指标
df['MACD'], df['MACD_SIGNAL'], df['MACD_HIST'] = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

# 计算RSI指标
df['RSI'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)

这里我们计算了股票的MACD和RSI指标，可以根据实际需求进行调整。

步骤四：绘制技术指标图

最后，我们可以将技术指标和K线图结合在一起绘制，以便更好地分析交易策略。以下是一个示例代码：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(15,8), gridspec_kw={'height_ratios': [3, 1]})

# 绘制K线图
mpf.candlestick_ochl(ax1, df[['date', 'open', 'close', 'high', 'low']].values, width=.6,
                 colorup='r', colordown='green', alpha=1.0)
ax1.xaxis_date()

# 绘制MACD指标
ax2.plot(df['date'], df['MACD'], label='MACD')
ax2.plot(df['date'], df['MACD_SIGNAL'], label='SIGNAL')
ax2.bar(df['date'], df['MACD_HIST']*2, label='HIST')
ax2.legend(loc='best')

# 绘制RSI指标
ax3 = ax2.twinx()
ax3.plot(df['date'], df['RSI'], label='RSI', color='black')
ax3.axhline(30, color='r', linestyle='--')
ax3.axhline(70, color='r', linestyle='--')
ax3.fill_between(df['date'], 70, df['RSI'], alpha=0.1, color='green')
ax3.fill_between(df['date'], 30, df['RSI'], alpha=0.1, color='red')

plt.show()

这里我们将K线图和MACD、RSI指标结合在一起绘制，方便我们分析交易策略的有效性。