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創(chuàng)新互聯Python教程：python中使用動量交易策略
說明
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動量交易策略，動量是物體質量和速度的乘積，動量一方面描述了物體的運動狀態(tài)，另一方面也描述了慣性的大小。
在證券市場上，我們也可以把證券的價格比作一個運動的物體，當價格上漲時，可以說價格有上漲的動力，當價格下跌時，它有下跌的動力。這種動量可能會繼續(xù)保持上升或下降，動量可能會越來越小，直到運動狀態(tài)發(fā)生變化。
1、股票資產組合的中期收益存在持續(xù)性，即中期價格具有向某個方向持續(xù)波動的動量效應。
2、python作差法求動量，即用今天的價格減去一段時間間隔(m期)以前的價格。
實例
# 導入相關模塊
import numpy as np
import tushare as ts
import pandas as pd
import mplfinance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
token = 'Your token' # 輸入你的接口密匙，獲取方式及相關權限見Tushare官網。
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ') # daily為tushare的股票數據接口。
# 將獲取到的DataFrame數據進行標準化處理，轉換為方便自己使用的一種規(guī)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) # 重定義列名，方便統(tǒng)一規(guī)范操作。
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 轉換日期列的格式，便于作圖
df.set_index(['Date'], inplace=True) # 將日期列作為行索引
df = df.sort_index() # 倒序，因為Tushare的數據是最近的交易日數據顯示在DataFrame上方，倒序后方能保證作圖時X軸從左到右時間序列遞增。以上就是python中使用動量交易策略的方法，希望對大家有所幫助。更多Python學習指路：創(chuàng)新互聯Python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
網站題目：創(chuàng)新互聯Python教程：python中使用動量交易策略
URL地址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cddjjes.html
