使用Python进行算法交易–含示例代码回购的4小时免费课程

2020年12月30日10:56:09 发表评论 34 次浏览

本文概述

算法交易是你使用计算机做出投资决策的地方。计算机算法可以以近乎瞬时的速度和频率进行交易, 这比人类的速度快得多。

我们已经在notlogy.org YouTube频道上发布了完整的课程, 它将教你算法交易的基础知识。

Nick McCullum开发了此课程。尼克在整个职业生涯中都曾担任金融初创公司的投资分析师, 投资组合经理和软件开发人员。他擅长以初学者可以理解的方式解释复杂的投资主题。

本课程使用Python。 Python是用于算法交易的最流行的编程语言。 Python功能强大, 但速度相对较慢, 因此Python经常触发以其他语言运行的代码。

与Python一起, 本课程使用NumPy库来加速代码。 NumPy是用于执行数值计算的最受欢迎的Python库。尽管NumPy是为在Python中使用而编写的, 但是其核心底层功能却是用C语言编写的, 这是一种更快的语言。

请注意, 本课程仅用于教育目的。该视频中显示的数据和信息不是投资建议。这门课程的好处之一是你可以访问无限制的加扰的测试数据(而不是实时生产数据), 因此你可以根据需要进行尽可能多的实验, 而无需花费任何金钱或费用。

课程大纲

在本课程中, 你将首先学习算法交易的基础知识。然后, 你将学习如何IEX Cloud API作品。我们将使用API​​来收集数据。

本课程的大部分内容将教你如何构建三个算法交易项目。

第1节:算法交易基础

  • 什么是算法交易?
  • 实际算法交易与本课程之间的差异

第2节:课程配置和API基础

  • 如何安装Python
  • 克隆存储库并安装我们的依赖项
  • Jupyter笔记本基础知识
  • API请求的基础

第三节:建立等重的标准普尔500指数基金

  • 理论与概念
  • 导入我们的成分
  • 为我们的成分提取数据
  • 计算权重
  • 生成我们的输出文件
  • 其他项目构想

第4节:建立量化的动量投资策略

  • 理论与概念
  • 为我们的成分提取数据
  • 计算权重
  • 生成我们的输出文件
  • 其他项目构想

第5节:建立量化的价值投资策略

  • 理论与概念
  • 导入我们的成分
  • 为我们的成分提取数据
  • 计算权重
  • 生成我们的输出文件
  • 其他项目构想

课程中的第一个项目是等重的S&P 500筛选器。标普500是世界上最受欢迎的股票市场指数。在此项目中, 你将构建标准普尔500指数基金的替代版本, 其中每个公司的权重相同。

第二个项目是定量动量筛选器。动量投资是指对价格上涨幅度最大的资产进行投资。你将创建一个实现该策略的算法。首先, 你将建立使用单个动量指标的策略。然后, 你将扩展以构建更复杂的策略, 该策略可以同时使用多个指标。

最终项目是定量值筛选器。价值投资是指投资低于预期内在价值的股票。与上一个项目一样, 你将首先构建使用1个值指标的策略。然后, 你将扩展以构建更复杂的策略, 该策略同时使用5个不同的价值指标。

如何开始课程

本课程是由我们的非营利组织notlogy.org创建的原始内容。它使得由IEX云, 并利用市场数据为我们提供了服务。本文包含的任何观点或主张均不代表IEX Cloud, 其第三方数据提供商或其任何关联公司或员工的观点或信念。

on你可以观看完整的课程notlogy.org YouTube频道(4小时观看)。

你可以访问完整的开源课程文件, 包括入门文件和完成文件, 在此GitHub存储库中。快乐的编码。

一盏木

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