用Python也能进军金融领域？这有一份股票交易策略开发指南

2017-07-28 14:08 来源:36氪 程序设计 /中国移动

原标题：用Python也能进军金融领域？这有一份股票交易策略开发指南

大数据文摘作品，编译 | 徐宇文，蒋晔、范玥灿，卞峥。

技术早已成为金融业的一项资产：金融交易的高速、高频与超大数据体量结合，促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注，在今天，技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。

在金融界最受欢迎的编程语言中，你会看到R和Python，与C++，C#和Java这些语言并列。在本教程中，你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面：

基础知识：对于金融入门阶段的读者，你将会首先学到股票和交易策略，什么是时间序列数据，以及如何建立自己的工作空间等等。

时间序列数据和一些最为常见的金融分析的简介，例如滑动时间窗口、波动率计算等等在Python工具包Pandas中的实现。

一个简单的动量交易策略的开发：你将首先按部就班地过一遍开发流程，然后从公式化建立和编写简单的程序化交易策略着手。

紧接着，你将会使用Pandas，zipline和Quantopian对已构建的交易策略进行回测。

而后，你将会看到如何优化你的策略，以及最终你要对策略的表现以及稳健性进行评估。

从这里下载本教程的Jupyter notebook

金融场景下的Python入门指南

在进入任何交易策略之前，首先摸清基础知识脉络是有帮助的。本教程的第一部分将会专注于解释你需要了解的Python基础知识。然而，这并不意味着你应该完全从零开始：你应该至少学过DataCamp上的Intro to Python for Data Science 免费课程，从中你会学到如何使用Python列表，工具包以及NumPy。此外，你最好已经了解Pandas这个广为流传的Python数据操作工具包，不过这不是必须的。如果你确实希望在学习本教程之前就已经熟知Pandas，你可以考虑学习一下DataCamp上的Pandas Foundations 课程。

当一家公司希望实现增长、从事新项目或者扩张，它可以通过发行股票来提高资产水平。一股代表着对公司的一部分所有权，并通过金钱交易的形式发行。股票被买进和卖出：买方和卖方交易那些现存的、先前发行的股权。股票卖出的价格变化可以独立于公司经营的成功与否：股票价格反映的是供需关系。这意味着，无论何时，无论是基于成功、还是受欢迎等原因，如果一支股票被认为是抢手的，它的股价就会上涨。

注意，股票并非完全与债券等同，债券是公司通过借贷的方式进行融资的凭证，可能是从银行贷款，或是发行债务。

如前所述，当谈及股票时，买入、卖出或者交易是非常必要的，但显然并不局限于此：交易是资产买卖的行为，既可以是财政担保，例如股票、债券；亦或者有形产品，例如金子和石油。

股票交易是一个现金交易过程，即用于购买股票而支出的现金转化为对一家公司的一部分所有权，这部分所有权能够通过出售股票的形式转化回现金，并且你有希望从中盈利。现在，为了获得丰厚的利润回报，你可以选择长期或短期的市场策略：你可能会因为认为股票价格会走高而购入股票，以期在未来以更高的价格售出，你也可能卖出股票，认为将来可以以更低的价格重新买入，以实现盈利。当你遵循一种固定的方式来选择长期或短期市场策略的时候，你就已经有了一个交易策略。

开发交易策略是一件需要经过好几个阶段的事情，就比如，当你在建立机器学习模型的时候：你首先构建一个策略，将它具体化成一种可以在你的电脑上测试的形式，你进行初步检验和回测，优化你的策略，最后，你需要评估策略的表现和稳健性。

交易策略通常通过回测来验证：利用历史数据，利用你已开发的交易策略重新构建那些过去应该发生的交易。借此，你能获知你的策略的有效性如何，你也可以以此作为新策略投入市场前的优化和提升的起始点。当然，这一切都在很大程度上依赖于一个根本性的理论或者说信仰，那就是任何在过去表现良好的策略也将在未来继续表现良好，以及，任何在过去表现不好的策略在未来也将会表现很差。

一个时间序列指的是一个在时间维度依次均匀分布的有序的数值数据点。在投资领域，时间序列追踪一些特定的数据点在特定时间段的变动，例如股票价格，这些数据基于正则区间进行记录。如果你仍然对这到底是长什么样子的心存疑问，那么请看一下下面的例子：