量化平台
Ptrade|QMT|银行股息率轮动 实盘自动化交易
量化交易 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1156 次浏览 • 2024-03-05 09:33
看有没有人需要，前排占坑 -- Task --
看有没有人需要，前排占坑 -- Task --
华泰matic能在虚拟机运行吗？
量化交易 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1065 次浏览 • 2024-01-05 09:36
答：vmware上不行。登录的时候会直接提示说，matic禁止在虚拟机运行。
但matic却可以在hyper X虚拟机上运行。笔者在win11家庭版的hyper x测试过的。
但matic却可以在hyper X虚拟机上运行。笔者在win11家庭版的hyper x测试过的。
答：vmware上不行。登录的时候会直接提示说，matic禁止在虚拟机运行。
但matic却可以在hyper X虚拟机上运行。笔者在win11家庭版的hyper x测试过的。
但matic却可以在hyper X虚拟机上运行。笔者在win11家庭版的hyper x测试过的。
小市值轮动-量化交易-程序化交易-Ptrade实盘
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2215 次浏览 • 2023-10-07 14:14
运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
当前策略持有30只。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
公众号：可转债量化分析
如果需要策略代写，（ptrade、qmt，其他量化平台）
可以公众号后台回复：
策略代写
查看全部
当前策略持有30只。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
公众号：可转债量化分析
如果需要策略代写，（ptrade、qmt，其他量化平台）
可以公众号后台回复：
策略代写
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运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
当前策略持有30只。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
公众号：可转债量化分析
如果需要策略代写，（ptrade、qmt，其他量化平台）
可以公众号后台回复：
策略代写
当前策略持有30只。
基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
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如果需要策略代写，（ptrade、qmt，其他量化平台）
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万0.854 免5 量化开户|QMT|Ptrade|掘金量化|国盛证券
券商万一免五 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2758 次浏览 • 2023-09-01 22:25
为贯彻落实7月24日中央政治局会议精神和国务院相关会议部署，进一步活跃资本市场，提振投资者信心，形成推动经济持续回升向好的工作合力，证监会指导上海证券交易所、深圳证券交易所、北京证券交易所自8月28日起进一步降低证券交易经手费。沪深交易所此次将A股、B股证券交易经手费从按成交金额的0.00487%双向收取下调为按成交金额的0.00341%双向收取，降幅达30%；北交所在2022年12月调降证券交易经手费50%的基础上，再次将证券交易经手费标准降低50%，由按成交金额的0.025%双边收取下调至按成交金额的0.0125%双边收取。同时，将引导证券公司稳妥做好与客户合同变更及相关交易参数的调整，依法降低经纪业务佣金费率，切实将此次证券交易经手费下降的政策效果传导至广大投资者
在今年8月的时候，交易所下调经手费，经手费是交易所收取的。 所以国盛证券响应国家号召，第一时间下调经手费。
从原来的万1免5，下降到现在的万0.854 免5
对于量化交易Ptrade，QMT，交易费率也是一样，下调到万0.854 免五 ！！！ 简直良心证券呀，有木有！
目前国盛证券的QMT，miniQMT的开通门槛是入金50W， Ptrade的入金门槛也是50W，而且国盛的Ptrade是可以访问外部数据的。比如你的自己的mysql数据库，还有爬虫获取问财数据等等。 开ptrade的我一般推荐你们开通国盛证券的。 而其他 的湘财证券ptrade，是无法获取外部数据，外部网络的。
需要开通的可以扫码微信开通：
备注： 量化开户
非诚勿扰，欢迎其他券商合作！
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为贯彻落实7月24日中央政治局会议精神和国务院相关会议部署，进一步活跃资本市场，提振投资者信心，形成推动经济持续回升向好的工作合力，证监会指导上海证券交易所、深圳证券交易所、北京证券交易所自8月28日起进一步降低证券交易经手费。沪深交易所此次将A股、B股证券交易经手费从按成交金额的0.00487%双向收取下调为按成交金额的0.00341%双向收取，降幅达30%；北交所在2022年12月调降证券交易经手费50%的基础上，再次将证券交易经手费标准降低50%，由按成交金额的0.025%双边收取下调至按成交金额的0.0125%双边收取。同时，将引导证券公司稳妥做好与客户合同变更及相关交易参数的调整，依法降低经纪业务佣金费率，切实将此次证券交易经手费下降的政策效果传导至广大投资者
在今年8月的时候，交易所下调经手费，经手费是交易所收取的。 所以国盛证券响应国家号召，第一时间下调经手费。
从原来的万1免5，下降到现在的万0.854 免5
对于量化交易Ptrade，QMT，交易费率也是一样，下调到万0.854 免五 ！！！ 简直良心证券呀，有木有！
目前国盛证券的QMT，miniQMT的开通门槛是入金50W， Ptrade的入金门槛也是50W，而且国盛的Ptrade是可以访问外部数据的。比如你的自己的mysql数据库，还有爬虫获取问财数据等等。 开ptrade的我一般推荐你们开通国盛证券的。 而其他 的湘财证券ptrade，是无法获取外部数据，外部网络的。
需要开通的可以扫码微信开通：
备注： 量化开户
非诚勿扰，欢迎其他券商合作！
花了1小时用django快速写了个可转债实时系统
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1593 次浏览 • 2022-09-07 08:08
有个朋友的因子也特别刁钻，他自己用excel也不容易计算，拉取最新数据，筛选排除，计算权重后得到得分，最后得到目标转债。 手机上也无法操作，手机操作excel，上面的很多操作无法实施。
用django快速搭了个页面给他
点击查看大图
数据是实时选出来的。当时帮他做的回测收益率也是很高，主要回撤控制得很好。
本来想用gin写，发现后台的dataframe还有这要找go下对应的库，避免计算出错，还是用会python吧(-。-)
公众号： 查看全部
用django快速搭了个页面给他
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数据是实时选出来的。当时帮他做的回测收益率也是很高，主要回撤控制得很好。
本来想用gin写，发现后台的dataframe还有这要找go下对应的库，避免计算出错，还是用会python吧(-。-)
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有个朋友的因子也特别刁钻，他自己用excel也不容易计算，拉取最新数据，筛选排除，计算权重后得到得分，最后得到目标转债。 手机上也无法操作，手机操作excel，上面的很多操作无法实施。
用django快速搭了个页面给他
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数据是实时选出来的。当时帮他做的回测收益率也是很高，主要回撤控制得很好。
本来想用gin写，发现后台的dataframe还有这要找go下对应的库，避免计算出错，还是用会python吧(-。-)
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用django快速搭了个页面给他
数据是实时选出来的。当时帮他做的回测收益率也是很高，主要回撤控制得很好。
本来想用gin写，发现后台的dataframe还有这要找go下对应的库，避免计算出错，还是用会python吧(-。-)
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从零开始 手撸一个回测框架 （以可转债双低，低溢价为例）
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2414 次浏览 • 2022-09-01 18:39
因为优矿大部分可转债接口开始收费了，之前星球上分享的回测代码基本也跑不了。不过在关停转收费之前，已经把所需的数据下载下来，而最近的数据通过集思录补充既可。
Mysql 数据
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。class DataFeed:
def __init__(self):
self.csv_path = CSV_PATH
self.position = {}
self.HighValue = 0
self.Start_Cash = 1000000 # 初始资金
self.MyCash = self.Start_Cash
self.Withdraw = 0
self.daily_netvalue =
self.current_day = 0
self.PosValue = 0
self.threshold = 0 # 阈值
self.HighValue = self.Start_Cash
self.date_list, self.source = self.feed()
self.day_count = 0
def unpossibile(self, df, date):
# 剔除当日涨停的转债，买不入
raise_limited_dict = {
'2022-04-08': ['127057', ],
'2022-07-27': ['127065', ],
'2022-07-28': ['127065', ],
}
target_list = raise_limited_dict.get(date, None)
if target_list is None:
return df
return df.drop(index=target_list, axis=1)
def feed(self):
df = pd.read_csv(self.csv_path,
encoding='utf8',
dtype={'tickerEqu': str, 'tickerBond': str, 'secID_x': str},
)
del df['Unnamed: 0']
df['tradeDate'] = pd.to_datetime(df['tradeDate'], format='%Y-%m-%d')
df = df.set_index('tradeDate')
date_set = set(df.index.tolist())
date_list = list(map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'), date_set))
date_list.sort()
return date_list, df
def filters(self, df, today):
# 过滤条件，可添加多个条件
df = self.unpossibile(df, today)
return df
def logprint(self, current):
log.info('当前日期{}'.format(current))
def run(self):
for current in self.date_list:
if current < START_DATE or current > END_DATE:
continue
if self.day_count % FREQ != 0:
self.get_daily_netvalue(current)
else:
self.handle_data(current)
self.day_count += 1
self.after_trade()
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
查看全部
Mysql 数据
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。class DataFeed:
def __init__(self):
self.csv_path = CSV_PATH
self.position = {}
self.HighValue = 0
self.Start_Cash = 1000000 # 初始资金
self.MyCash = self.Start_Cash
self.Withdraw = 0
self.daily_netvalue =
self.current_day = 0
self.PosValue = 0
self.threshold = 0 # 阈值
self.HighValue = self.Start_Cash
self.date_list, self.source = self.feed()
self.day_count = 0
def unpossibile(self, df, date):
# 剔除当日涨停的转债，买不入
raise_limited_dict = {
'2022-04-08': ['127057', ],
'2022-07-27': ['127065', ],
'2022-07-28': ['127065', ],
}
target_list = raise_limited_dict.get(date, None)
if target_list is None:
return df
return df.drop(index=target_list, axis=1)
def feed(self):
df = pd.read_csv(self.csv_path,
encoding='utf8',
dtype={'tickerEqu': str, 'tickerBond': str, 'secID_x': str},
)
del df['Unnamed: 0']
df['tradeDate'] = pd.to_datetime(df['tradeDate'], format='%Y-%m-%d')
df = df.set_index('tradeDate')
date_set = set(df.index.tolist())
date_list = list(map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'), date_set))
date_list.sort()
return date_list, df
def filters(self, df, today):
# 过滤条件，可添加多个条件
df = self.unpossibile(df, today)
return df
def logprint(self, current):
log.info('当前日期{}'.format(current))
def run(self):
for current in self.date_list:
if current < START_DATE or current > END_DATE:
continue
if self.day_count % FREQ != 0:
self.get_daily_netvalue(current)
else:
self.handle_data(current)
self.day_count += 1
self.after_trade()
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
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因为优矿大部分可转债接口开始收费了，之前星球上分享的回测代码基本也跑不了。不过在关停转收费之前，已经把所需的数据下载下来，而最近的数据通过集思录补充既可。
Mysql 数据
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。
class DataFeed:
def __init__(self):
self.csv_path = CSV_PATH
self.position = {}
self.HighValue = 0
self.Start_Cash = 1000000 # 初始资金
self.MyCash = self.Start_Cash
self.Withdraw = 0
self.daily_netvalue =
self.current_day = 0
self.PosValue = 0
self.threshold = 0 # 阈值
self.HighValue = self.Start_Cash
self.date_list, self.source = self.feed()
self.day_count = 0
def unpossibile(self, df, date):
# 剔除当日涨停的转债，买不入
raise_limited_dict = {
'2022-04-08': ['127057', ],
'2022-07-27': ['127065', ],
'2022-07-28': ['127065', ],
}
target_list = raise_limited_dict.get(date, None)
if target_list is None:
return df
return df.drop(index=target_list, axis=1)
def feed(self):
df = pd.read_csv(self.csv_path,
encoding='utf8',
dtype={'tickerEqu': str, 'tickerBond': str, 'secID_x': str},
)
del df['Unnamed: 0']
df['tradeDate'] = pd.to_datetime(df['tradeDate'], format='%Y-%m-%d')
df = df.set_index('tradeDate')
date_set = set(df.index.tolist())
date_list = list(map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'), date_set))
date_list.sort()
return date_list, df
def filters(self, df, today):
# 过滤条件，可添加多个条件
df = self.unpossibile(df, today)
return df
def logprint(self, current):
log.info('当前日期{}'.format(current))
def run(self):
for current in self.date_list:
if current < START_DATE or current > END_DATE:
continue
if self.day_count % FREQ != 0:
self.get_daily_netvalue(current)
else:
self.handle_data(current)
self.day_count += 1
self.after_trade()
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
python获取通达信可转债日线和分时数据
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 5484 次浏览 • 2022-08-28 10:41
昨天看到优矿平台公告，开始对大部分数据获取接口进行收费。
除了优矿，还有哪些可以获取可转债日线，甚至分时tick数据呢？当然笔者压箱底里面还有很多可用数据源的。本文就简单介绍其中一个，下通达信数据源。
安装
使用pip安装第三方库pytdxpip install pytdx
分时数据
下面6行python代码， 就可以获取通达信的可转债分时数据。from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
如果需要遍历当前最新可转债代码，需要结合前面的文章。【注意这代码会定期更新，因网站架构或者字段是不定时变动】
不过前面的接口只能读取800条数据，以一天240条数据计算，只能读取2天多的数据量，对于需要更多数据的朋友来说，肯定不够的。或者有一个办法，把上面代码写成定时任务，就可以每天收盘后自动存储对应的数据。
如果需要更多的历史数据，那么可以使用pytdx的另外一个功能，那就是使用python读取通达信本地数据文件。
先用通达信同步1分钟（或5分钟）数据到本地.
选择沪深京分钟线，当然，其他数据你也可以选择。勾选一分钟线数据或者5分钟线数据，还有日期。不过这里日期会有限制，只能下载100天的1分钟线，或者500天的5分钟线。所以如果长期需要这个数据，你可以每隔一段时间下载一次。
数据保存路径：通达信安装目录的 vipdoc 子目录比如我的通达信客户端安装在 c:\new_tdx 下，
即
c:\new_tdx\vipdoc\sz\lday\ 下是深圳的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\lday\ 下是上海的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\minline\ 下是上海的分钟线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sz\minline\ 下是深圳的分钟线数据
如果你需要更久的历史数据，可以到网上找找，下载下来后按照下面代码读取即可。 from pytdx.reader import TdxMinBarReader
path='/home/xda/Downloads/sz128014.lc1'
reader = TdxMinBarReader()
df = reader.get_df(path)
#df.to_excel('tick.xlsx') # 导出为excel
得到dataframe对象后，接着可以保存为excel，数据库都很简单了。一条语句的事情。
可转债日线数据
当然，能够获取到分钟数据，对于日线数据更加不在话下了。日线数据并没有日期限制，想下多少有多少。api = TdxHq_API()
api = api.connect('119.147.212.81', 7709)
data=api.get_k_data('123045', '2020-05-01', '2022-08-26') # 123045 为可转债代码，可以替换任意代码
data.to_excel('k-line.xlsx')
如果想获取正股或者其他股票数据，只需要把代码替换成正股股票代码即可。
如果分钟数据还不满足，还可以使用更小粒度的tick数据。下回有空再继续介绍，敬请关注。
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除了优矿，还有哪些可以获取可转债日线，甚至分时tick数据呢？当然笔者压箱底里面还有很多可用数据源的。本文就简单介绍其中一个，下通达信数据源。
安装
使用pip安装第三方库pytdxpip install pytdx
分时数据
下面6行python代码， 就可以获取通达信的可转债分时数据。from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
如果需要遍历当前最新可转债代码，需要结合前面的文章。【注意这代码会定期更新，因网站架构或者字段是不定时变动】
不过前面的接口只能读取800条数据，以一天240条数据计算，只能读取2天多的数据量，对于需要更多数据的朋友来说，肯定不够的。或者有一个办法，把上面代码写成定时任务，就可以每天收盘后自动存储对应的数据。
如果需要更多的历史数据，那么可以使用pytdx的另外一个功能，那就是使用python读取通达信本地数据文件。
先用通达信同步1分钟（或5分钟）数据到本地.
选择沪深京分钟线，当然，其他数据你也可以选择。勾选一分钟线数据或者5分钟线数据，还有日期。不过这里日期会有限制，只能下载100天的1分钟线，或者500天的5分钟线。所以如果长期需要这个数据，你可以每隔一段时间下载一次。
数据保存路径：通达信安装目录的 vipdoc 子目录比如我的通达信客户端安装在 c:\new_tdx 下，
即
c:\new_tdx\vipdoc\sz\lday\ 下是深圳的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\lday\ 下是上海的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\minline\ 下是上海的分钟线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sz\minline\ 下是深圳的分钟线数据
如果你需要更久的历史数据，可以到网上找找，下载下来后按照下面代码读取即可。 from pytdx.reader import TdxMinBarReader
path='/home/xda/Downloads/sz128014.lc1'
reader = TdxMinBarReader()
df = reader.get_df(path)
#df.to_excel('tick.xlsx') # 导出为excel
得到dataframe对象后，接着可以保存为excel，数据库都很简单了。一条语句的事情。
可转债日线数据
当然，能够获取到分钟数据，对于日线数据更加不在话下了。日线数据并没有日期限制，想下多少有多少。api = TdxHq_API()
api = api.connect('119.147.212.81', 7709)
data=api.get_k_data('123045', '2020-05-01', '2022-08-26') # 123045 为可转债代码，可以替换任意代码
data.to_excel('k-line.xlsx')
如果想获取正股或者其他股票数据，只需要把代码替换成正股股票代码即可。
如果分钟数据还不满足，还可以使用更小粒度的tick数据。下回有空再继续介绍，敬请关注。
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昨天看到优矿平台公告，开始对大部分数据获取接口进行收费。
除了优矿，还有哪些可以获取可转债日线，甚至分时tick数据呢？当然笔者压箱底里面还有很多可用数据源的。本文就简单介绍其中一个，下通达信数据源。
安装
使用pip安装第三方库pytdx
分时数据
下面6行python代码， 就可以获取通达信的可转债分时数据。
如果需要遍历当前最新可转债代码，需要结合前面的文章。【注意这代码会定期更新，因网站架构或者字段是不定时变动】
不过前面的接口只能读取800条数据，以一天240条数据计算，只能读取2天多的数据量，对于需要更多数据的朋友来说，肯定不够的。或者有一个办法，把上面代码写成定时任务，就可以每天收盘后自动存储对应的数据。
如果需要更多的历史数据，那么可以使用pytdx的另外一个功能，那就是使用python读取通达信本地数据文件。
先用通达信同步1分钟（或5分钟）数据到本地.
选择沪深京分钟线，当然，其他数据你也可以选择。勾选一分钟线数据或者5分钟线数据，还有日期。不过这里日期会有限制，只能下载100天的1分钟线，或者500天的5分钟线。所以如果长期需要这个数据，你可以每隔一段时间下载一次。
数据保存路径：通达信安装目录的 vipdoc 子目录
如果你需要更久的历史数据，可以到网上找找，下载下来后按照下面代码读取即可。
得到dataframe对象后，接着可以保存为excel，数据库都很简单了。一条语句的事情。
可转债日线数据
当然，能够获取到分钟数据，对于日线数据更加不在话下了。日线数据并没有日期限制，想下多少有多少。
如果想获取正股或者其他股票数据，只需要把代码替换成正股股票代码即可。
如果分钟数据还不满足，还可以使用更小粒度的tick数据。下回有空再继续介绍，敬请关注。
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除了优矿，还有哪些可以获取可转债日线，甚至分时tick数据呢？当然笔者压箱底里面还有很多可用数据源的。本文就简单介绍其中一个，下通达信数据源。
安装
使用pip安装第三方库pytdx
pip install pytdx
分时数据
下面6行python代码， 就可以获取通达信的可转债分时数据。
from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
如果需要遍历当前最新可转债代码，需要结合前面的文章。【注意这代码会定期更新，因网站架构或者字段是不定时变动】
不过前面的接口只能读取800条数据，以一天240条数据计算，只能读取2天多的数据量，对于需要更多数据的朋友来说，肯定不够的。或者有一个办法，把上面代码写成定时任务，就可以每天收盘后自动存储对应的数据。
如果需要更多的历史数据，那么可以使用pytdx的另外一个功能，那就是使用python读取通达信本地数据文件。
先用通达信同步1分钟（或5分钟）数据到本地.
选择沪深京分钟线，当然，其他数据你也可以选择。勾选一分钟线数据或者5分钟线数据，还有日期。不过这里日期会有限制，只能下载100天的1分钟线，或者500天的5分钟线。所以如果长期需要这个数据，你可以每隔一段时间下载一次。
数据保存路径：通达信安装目录的 vipdoc 子目录
比如我的通达信客户端安装在 c:\new_tdx 下，
即
c:\new_tdx\vipdoc\sz\lday\ 下是深圳的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\lday\ 下是上海的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\minline\ 下是上海的分钟线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sz\minline\ 下是深圳的分钟线数据
如果你需要更久的历史数据，可以到网上找找，下载下来后按照下面代码读取即可。
from pytdx.reader import TdxMinBarReader
path='/home/xda/Downloads/sz128014.lc1'
reader = TdxMinBarReader()
df = reader.get_df(path)
#df.to_excel('tick.xlsx') # 导出为excel
得到dataframe对象后，接着可以保存为excel，数据库都很简单了。一条语句的事情。
可转债日线数据
当然，能够获取到分钟数据，对于日线数据更加不在话下了。日线数据并没有日期限制，想下多少有多少。
api = TdxHq_API()
api = api.connect('119.147.212.81', 7709)
data=api.get_k_data('123045', '2020-05-01', '2022-08-26') # 123045 为可转债代码，可以替换任意代码
data.to_excel('k-line.xlsx')
如果想获取正股或者其他股票数据，只需要把代码替换成正股股票代码即可。
如果分钟数据还不满足，还可以使用更小粒度的tick数据。下回有空再继续介绍，敬请关注。
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6行python代码 获取通达信的可转债分时数据
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2591 次浏览 • 2022-08-27 14:33
6行python代码 获取通达信的可转债分时数据。from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
点击查看大图
如果需要遍历当前最新可转债代码（集思录），需要结合前面的文章。
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api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
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6行python代码 获取通达信的可转债分时数据。
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from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
如果需要遍历当前最新可转债代码（集思录），需要结合前面的文章。
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优矿使用的python版本
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1684 次浏览 • 2022-08-07 08:22
应该是变种的python2.7
从底层来看它的报错信息：
它是使用python2.7
可是异常操作，却可以使用python3的语法
try:
....
except Exception as e:
.....
所以有些地方还是得要注意一下 py2和py3的区别
比如py2的字典默认顺序是无序的。（这个有一次调试一个bug耗费了一两个小时，结果发现用了字典，取key，结果发现key的顺序全部是乱的，py3从3.6开始字典的key是有序的）
查看全部
从底层来看它的报错信息：
它是使用python2.7
可是异常操作，却可以使用python3的语法
try:
....
except Exception as e:
.....
所以有些地方还是得要注意一下 py2和py3的区别
比如py2的字典默认顺序是无序的。（这个有一次调试一个bug耗费了一两个小时，结果发现用了字典，取key，结果发现key的顺序全部是乱的，py3从3.6开始字典的key是有序的）
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应该是变种的python2.7
从底层来看它的报错信息：
它是使用python2.7
可是异常操作，却可以使用python3的语法
try:
....
except Exception as e:
.....
所以有些地方还是得要注意一下 py2和py3的区别
比如py2的字典默认顺序是无序的。（这个有一次调试一个bug耗费了一两个小时，结果发现用了字典，取key，结果发现key的顺序全部是乱的，py3从3.6开始字典的key是有序的）
从底层来看它的报错信息：
它是使用python2.7
可是异常操作，却可以使用python3的语法
try:
....
except Exception as e:
.....
所以有些地方还是得要注意一下 py2和py3的区别
比如py2的字典默认顺序是无序的。（这个有一次调试一个bug耗费了一两个小时，结果发现用了字典，取key，结果发现key的顺序全部是乱的，py3从3.6开始字典的key是有序的）
可转债多因子回测 优矿代码
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2665 次浏览 • 2022-08-06 18:00
可转债里面可用因子很多，一般人最常用的就是溢价率，双低，价格等。
实际运用里面，可以加入很多很多因子，比如正股涨跌幅，正股波动率，转债到期时间，正股ROE等等多大几十个因子。
之前写了一个多因子回测的优矿python代码，用户可以自己修改参数，
比如下面的正股波动率因子，Bond_Volatility_ENABLE = True
Bond_Volatility_DAYS = 30
TOP_RIPPLE = 50
Bond_Volatility_LOG_ENABLE = True # 波动率日志开关
Bond_Volatility_ENABLE = True 设为True，就是回测过程加入这个因子，设为False就忽略这个因子。
下面的
Bond_Volatility_DAYS 为N天内的正股波动率，一般设置30天，20天内就够了，因为一年之前的即使波动很大，那对当前转债的影响也很小。
TOP_RIPPLE 选择波动率最大的前面N只转债
举个例子，下面转债是根据其对应正股的30天里的波动率选出来的。（当前是8月5日，也就是7月5日到8月5日之间的数据）。
计算波动率具体代码如下;
每个因子写成一个类。
这样可以不用修改主代码，就可以无限地添加，修改因子。# 基类
class ConditionFilter:
def filters(self, *args, **kwargs):
if self.enable:
return self.fun(*args, **kwargs)
else:
return True
def fun(self, *args, **kwargs):
# 继承的实现这个函数
raise NotImplemented
上面是部分过滤因子，也就是不满足的都会被移除。 比如规模大于10亿的会移除。
然后得到的结果，进行因子评分。 # 权重 溢价率、转债价格、正股Ｎ天涨幅，正股ＲＯＥ
weights = {'溢价率': 0, '转债价格': 1, '正股N天涨幅': 0, '正股ROE': 0, '规模': 0}
每个权重赋予一个权重分最高是1，最低是0，如果你想回测 低溢价率 策略，只需要把其他因子的权重全部设置为0，溢价率设置为1即可。双底的话就是 溢价率和价格各为0.5 就可以了。
设置好参数后，设置你要回测的时间，持仓周期，持有个数等可调参数。
稍等片刻就会有结果了。因子越多，运行时间会增加。一般几分钟就可以得到几年来的回测结果。
中途可以查看日志
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实际运用里面，可以加入很多很多因子，比如正股涨跌幅，正股波动率，转债到期时间，正股ROE等等多大几十个因子。
之前写了一个多因子回测的优矿python代码，用户可以自己修改参数，
比如下面的正股波动率因子，Bond_Volatility_ENABLE = True
Bond_Volatility_DAYS = 30
TOP_RIPPLE = 50
Bond_Volatility_LOG_ENABLE = True # 波动率日志开关
Bond_Volatility_ENABLE = True 设为True，就是回测过程加入这个因子，设为False就忽略这个因子。
下面的
Bond_Volatility_DAYS 为N天内的正股波动率，一般设置30天，20天内就够了，因为一年之前的即使波动很大，那对当前转债的影响也很小。
TOP_RIPPLE 选择波动率最大的前面N只转债
举个例子，下面转债是根据其对应正股的30天里的波动率选出来的。（当前是8月5日，也就是7月5日到8月5日之间的数据）。
计算波动率具体代码如下;
每个因子写成一个类。
这样可以不用修改主代码，就可以无限地添加，修改因子。# 基类
class ConditionFilter:
def filters(self, *args, **kwargs):
if self.enable:
return self.fun(*args, **kwargs)
else:
return True
def fun(self, *args, **kwargs):
# 继承的实现这个函数
raise NotImplemented
上面是部分过滤因子，也就是不满足的都会被移除。 比如规模大于10亿的会移除。
然后得到的结果，进行因子评分。 # 权重 溢价率、转债价格、正股Ｎ天涨幅，正股ＲＯＥ
weights = {'溢价率': 0, '转债价格': 1, '正股N天涨幅': 0, '正股ROE': 0, '规模': 0}
每个权重赋予一个权重分最高是1，最低是0，如果你想回测 低溢价率 策略，只需要把其他因子的权重全部设置为0，溢价率设置为1即可。双底的话就是 溢价率和价格各为0.5 就可以了。
设置好参数后，设置你要回测的时间，持仓周期，持有个数等可调参数。
稍等片刻就会有结果了。因子越多，运行时间会增加。一般几分钟就可以得到几年来的回测结果。
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可转债里面可用因子很多，一般人最常用的就是溢价率，双低，价格等。
实际运用里面，可以加入很多很多因子，比如正股涨跌幅，正股波动率，转债到期时间，正股ROE等等多大几十个因子。
之前写了一个多因子回测的优矿python代码，用户可以自己修改参数，
比如下面的正股波动率因子，
Bond_Volatility_ENABLE = True 设为True，就是回测过程加入这个因子，设为False就忽略这个因子。
下面的
Bond_Volatility_DAYS 为N天内的正股波动率，一般设置30天，20天内就够了，因为一年之前的即使波动很大，那对当前转债的影响也很小。
TOP_RIPPLE 选择波动率最大的前面N只转债
举个例子，下面转债是根据其对应正股的30天里的波动率选出来的。（当前是8月5日，也就是7月5日到8月5日之间的数据）。
计算波动率具体代码如下;
每个因子写成一个类。
这样可以不用修改主代码，就可以无限地添加，修改因子。
上面是部分过滤因子，也就是不满足的都会被移除。 比如规模大于10亿的会移除。
然后得到的结果，进行因子评分。
每个权重赋予一个权重分最高是1，最低是0，如果你想回测 低溢价率 策略，只需要把其他因子的权重全部设置为0，溢价率设置为1即可。双底的话就是 溢价率和价格各为0.5 就可以了。
设置好参数后，设置你要回测的时间，持仓周期，持有个数等可调参数。
稍等片刻就会有结果了。因子越多，运行时间会增加。一般几分钟就可以得到几年来的回测结果。
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比如下面的正股波动率因子，
Bond_Volatility_ENABLE = True
Bond_Volatility_DAYS = 30
TOP_RIPPLE = 50
Bond_Volatility_LOG_ENABLE = True # 波动率日志开关
Bond_Volatility_ENABLE = True 设为True，就是回测过程加入这个因子，设为False就忽略这个因子。
下面的
Bond_Volatility_DAYS 为N天内的正股波动率，一般设置30天，20天内就够了，因为一年之前的即使波动很大，那对当前转债的影响也很小。
TOP_RIPPLE 选择波动率最大的前面N只转债
举个例子，下面转债是根据其对应正股的30天里的波动率选出来的。（当前是8月5日，也就是7月5日到8月5日之间的数据）。
计算波动率具体代码如下;
每个因子写成一个类。
这样可以不用修改主代码，就可以无限地添加，修改因子。
# 基类
class ConditionFilter:
def filters(self, *args, **kwargs):
if self.enable:
return self.fun(*args, **kwargs)
else:
return True
def fun(self, *args, **kwargs):
# 继承的实现这个函数
raise NotImplemented
上面是部分过滤因子，也就是不满足的都会被移除。 比如规模大于10亿的会移除。
然后得到的结果，进行因子评分。
# 权重 溢价率、转债价格、正股Ｎ天涨幅，正股ＲＯＥ
weights = {'溢价率': 0, '转债价格': 1, '正股N天涨幅': 0, '正股ROE': 0, '规模': 0}
每个权重赋予一个权重分最高是1，最低是0，如果你想回测 低溢价率 策略，只需要把其他因子的权重全部设置为0，溢价率设置为1即可。双底的话就是 溢价率和价格各为0.5 就可以了。
设置好参数后，设置你要回测的时间，持仓周期，持有个数等可调参数。
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qmt获取可转债历史tick行情数据
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3456 次浏览 • 2022-07-20 19:18
需要在mini qmt中获取历史tick，如果在qmt里面，只能获取到订阅行情的数据。
当然拿到数据后，它的tick数据是参差不齐的，虽然是L1的数据，当时有些时间间隔大于3s，而有些却可以小于3s。
所以可以对这些数据进行时间的重采样处理。 比如全部变为1s，或者变为3s，变为1分钟就没必要了。 因为获取行情本身就自带1m的数据参数。
result = df.resample('3S',).first().ffill()
dataframe重采样采用3秒的代码入行，而且要向前补全，因为某些时刻没有交易的话，它的价格还是上一档的价格。
最后处理的数据如上图所示。
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当然拿到数据后，它的tick数据是参差不齐的，虽然是L1的数据，当时有些时间间隔大于3s，而有些却可以小于3s。
所以可以对这些数据进行时间的重采样处理。 比如全部变为1s，或者变为3s，变为1分钟就没必要了。 因为获取行情本身就自带1m的数据参数。
result = df.resample('3S',).first().ffill()
dataframe重采样采用3秒的代码入行，而且要向前补全，因为某些时刻没有交易的话，它的价格还是上一档的价格。
最后处理的数据如上图所示。
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需要在mini qmt中获取历史tick，如果在qmt里面，只能获取到订阅行情的数据。
当然拿到数据后，它的tick数据是参差不齐的，虽然是L1的数据，当时有些时间间隔大于3s，而有些却可以小于3s。
所以可以对这些数据进行时间的重采样处理。 比如全部变为1s，或者变为3s，变为1分钟就没必要了。 因为获取行情本身就自带1m的数据参数。
result = df.resample('3S',).first().ffill()dataframe重采样采用3秒的代码入行，而且要向前补全，因为某些时刻没有交易的话，它的价格还是上一档的价格。
最后处理的数据如上图所示。
一创聚宽的实盘只支持每日开盘价和分钟交易
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 1 个评论 • 3088 次浏览 • 2022-07-11 14:26
在一创的官网里面浏览到了一创上跑聚宽实盘的一些信息：
1.交易佣金是多少？
A股万分之二点五，最低五元手续费；
货币类ETF买卖和申赎均无费用；
场内基金只能买卖不能申赎，交易费用根据客户交易佣金来定，有最低5元限制；
具体情况请联系一创咨询；
2.平台支持的交易频率是多少？
支持「每分」和「每天」两个交易频率
3.平台支持的交易品种有哪些？
目前支持A股、场内基金。
4.可以同时跑几个实盘策略？
目前每个用户可以运行1个实盘策略，需要更多权限请联系自己的客户经理申请。
5.其他问题如何咨询？
查看常见问题及实盘说明文档
点击聚宽官网的在线客服免费咨询
6.请问实盘支持哪些系统
请您使用win7、8、9、10系统和mac系统进行实盘账户的绑定操作。目前暂时不支持win xp等系统和虚拟机。
不支持虚拟机和xp系统，费率万2.5（这个实在要吐槽一下，太太太贵）
只支持股票和场内基金，不支持可转债。
只能跑一个策略。（额。。。无力吐槽）
执行周期最低的是分钟级别，没有秒级别。
其他量化平台实盘案例，可以参考本站其他文章。
查看全部
1.交易佣金是多少？
A股万分之二点五，最低五元手续费；
货币类ETF买卖和申赎均无费用；
场内基金只能买卖不能申赎，交易费用根据客户交易佣金来定，有最低5元限制；
具体情况请联系一创咨询；
2.平台支持的交易频率是多少？
支持「每分」和「每天」两个交易频率
3.平台支持的交易品种有哪些？
目前支持A股、场内基金。
4.可以同时跑几个实盘策略？
目前每个用户可以运行1个实盘策略，需要更多权限请联系自己的客户经理申请。
5.其他问题如何咨询？
查看常见问题及实盘说明文档
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6.请问实盘支持哪些系统
请您使用win7、8、9、10系统和mac系统进行实盘账户的绑定操作。目前暂时不支持win xp等系统和虚拟机。
不支持虚拟机和xp系统，费率万2.5（这个实在要吐槽一下，太太太贵）
只支持股票和场内基金，不支持可转债。
只能跑一个策略。（额。。。无力吐槽）
执行周期最低的是分钟级别，没有秒级别。
其他量化平台实盘案例，可以参考本站其他文章。
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在一创的官网里面浏览到了一创上跑聚宽实盘的一些信息：
不支持虚拟机和xp系统，费率万2.5（这个实在要吐槽一下，太太太贵）
只支持股票和场内基金，不支持可转债。
只能跑一个策略。（额。。。无力吐槽）
执行周期最低的是分钟级别，没有秒级别。
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1.交易佣金是多少？
A股万分之二点五，最低五元手续费；
货币类ETF买卖和申赎均无费用；
场内基金只能买卖不能申赎，交易费用根据客户交易佣金来定，有最低5元限制；
具体情况请联系一创咨询；
2.平台支持的交易频率是多少？
支持「每分」和「每天」两个交易频率
3.平台支持的交易品种有哪些？
目前支持A股、场内基金。
4.可以同时跑几个实盘策略？
目前每个用户可以运行1个实盘策略，需要更多权限请联系自己的客户经理申请。
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6.请问实盘支持哪些系统
请您使用win7、8、9、10系统和mac系统进行实盘账户的绑定操作。目前暂时不支持win xp等系统和虚拟机。
不支持虚拟机和xp系统，费率万2.5（这个实在要吐槽一下，太太太贵）
只支持股票和场内基金，不支持可转债。
只能跑一个策略。（额。。。无力吐槽）
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小市值轮动-量化交易-程序化交易-Ptrade实盘
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2215 次浏览 • 2023-10-07 14:14
运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
当前策略持有30只。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
公众号：可转债量化分析
如果需要策略代写，（ptrade、qmt，其他量化平台）
可以公众号后台回复：
策略代写
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当前策略持有30只。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
公众号：可转债量化分析
如果需要策略代写，（ptrade、qmt，其他量化平台）
可以公众号后台回复：
策略代写
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运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
当前策略持有30只。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
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如果需要策略代写，（ptrade、qmt，其他量化平台）
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当前策略持有30只。
基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
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Ptrade|QMT|银行股息率轮动 实盘自动化交易
量化交易 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1156 次浏览 • 2024-03-05 09:33
看有没有人需要，前排占坑 -- Task --
看有没有人需要，前排占坑 -- Task --
华泰matic能在虚拟机运行吗？
量化交易 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1065 次浏览 • 2024-01-05 09:36
答：vmware上不行。登录的时候会直接提示说，matic禁止在虚拟机运行。
但matic却可以在hyper X虚拟机上运行。笔者在win11家庭版的hyper x测试过的。
但matic却可以在hyper X虚拟机上运行。笔者在win11家庭版的hyper x测试过的。
答：vmware上不行。登录的时候会直接提示说，matic禁止在虚拟机运行。
但matic却可以在hyper X虚拟机上运行。笔者在win11家庭版的hyper x测试过的。
但matic却可以在hyper X虚拟机上运行。笔者在win11家庭版的hyper x测试过的。
小市值轮动-量化交易-程序化交易-Ptrade实盘
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2215 次浏览 • 2023-10-07 14:14
运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
当前策略持有30只。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
公众号：可转债量化分析
如果需要策略代写，（ptrade、qmt，其他量化平台）
可以公众号后台回复：
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运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
当前策略持有30只。
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万0.854 免5 量化开户|QMT|Ptrade|掘金量化|国盛证券
券商万一免五 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2758 次浏览 • 2023-09-01 22:25
为贯彻落实7月24日中央政治局会议精神和国务院相关会议部署，进一步活跃资本市场，提振投资者信心，形成推动经济持续回升向好的工作合力，证监会指导上海证券交易所、深圳证券交易所、北京证券交易所自8月28日起进一步降低证券交易经手费。沪深交易所此次将A股、B股证券交易经手费从按成交金额的0.00487%双向收取下调为按成交金额的0.00341%双向收取，降幅达30%；北交所在2022年12月调降证券交易经手费50%的基础上，再次将证券交易经手费标准降低50%，由按成交金额的0.025%双边收取下调至按成交金额的0.0125%双边收取。同时，将引导证券公司稳妥做好与客户合同变更及相关交易参数的调整，依法降低经纪业务佣金费率，切实将此次证券交易经手费下降的政策效果传导至广大投资者
在今年8月的时候，交易所下调经手费，经手费是交易所收取的。 所以国盛证券响应国家号召，第一时间下调经手费。
从原来的万1免5，下降到现在的万0.854 免5
对于量化交易Ptrade，QMT，交易费率也是一样，下调到万0.854 免五 ！！！ 简直良心证券呀，有木有！
目前国盛证券的QMT，miniQMT的开通门槛是入金50W， Ptrade的入金门槛也是50W，而且国盛的Ptrade是可以访问外部数据的。比如你的自己的mysql数据库，还有爬虫获取问财数据等等。 开ptrade的我一般推荐你们开通国盛证券的。 而其他 的湘财证券ptrade，是无法获取外部数据，外部网络的。
需要开通的可以扫码微信开通：
备注： 量化开户
非诚勿扰，欢迎其他券商合作！
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为贯彻落实7月24日中央政治局会议精神和国务院相关会议部署，进一步活跃资本市场，提振投资者信心，形成推动经济持续回升向好的工作合力，证监会指导上海证券交易所、深圳证券交易所、北京证券交易所自8月28日起进一步降低证券交易经手费。沪深交易所此次将A股、B股证券交易经手费从按成交金额的0.00487%双向收取下调为按成交金额的0.00341%双向收取，降幅达30%；北交所在2022年12月调降证券交易经手费50%的基础上，再次将证券交易经手费标准降低50%，由按成交金额的0.025%双边收取下调至按成交金额的0.0125%双边收取。同时，将引导证券公司稳妥做好与客户合同变更及相关交易参数的调整，依法降低经纪业务佣金费率，切实将此次证券交易经手费下降的政策效果传导至广大投资者
在今年8月的时候，交易所下调经手费，经手费是交易所收取的。 所以国盛证券响应国家号召，第一时间下调经手费。
从原来的万1免5，下降到现在的万0.854 免5
对于量化交易Ptrade，QMT，交易费率也是一样，下调到万0.854 免五 ！！！ 简直良心证券呀，有木有！
目前国盛证券的QMT，miniQMT的开通门槛是入金50W， Ptrade的入金门槛也是50W，而且国盛的Ptrade是可以访问外部数据的。比如你的自己的mysql数据库，还有爬虫获取问财数据等等。 开ptrade的我一般推荐你们开通国盛证券的。 而其他 的湘财证券ptrade，是无法获取外部数据，外部网络的。
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花了1小时用django快速写了个可转债实时系统
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1593 次浏览 • 2022-09-07 08:08
有个朋友的因子也特别刁钻，他自己用excel也不容易计算，拉取最新数据，筛选排除，计算权重后得到得分，最后得到目标转债。 手机上也无法操作，手机操作excel，上面的很多操作无法实施。
用django快速搭了个页面给他
点击查看大图
数据是实时选出来的。当时帮他做的回测收益率也是很高，主要回撤控制得很好。
本来想用gin写，发现后台的dataframe还有这要找go下对应的库，避免计算出错，还是用会python吧(-。-)
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用django快速搭了个页面给他
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数据是实时选出来的。当时帮他做的回测收益率也是很高，主要回撤控制得很好。
本来想用gin写，发现后台的dataframe还有这要找go下对应的库，避免计算出错，还是用会python吧(-。-)
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有个朋友的因子也特别刁钻，他自己用excel也不容易计算，拉取最新数据，筛选排除，计算权重后得到得分，最后得到目标转债。 手机上也无法操作，手机操作excel，上面的很多操作无法实施。
用django快速搭了个页面给他
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数据是实时选出来的。当时帮他做的回测收益率也是很高，主要回撤控制得很好。
本来想用gin写，发现后台的dataframe还有这要找go下对应的库，避免计算出错，还是用会python吧(-。-)
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用django快速搭了个页面给他
数据是实时选出来的。当时帮他做的回测收益率也是很高，主要回撤控制得很好。
本来想用gin写，发现后台的dataframe还有这要找go下对应的库，避免计算出错，还是用会python吧(-。-)
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从零开始 手撸一个回测框架 （以可转债双低，低溢价为例）
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2414 次浏览 • 2022-09-01 18:39
因为优矿大部分可转债接口开始收费了，之前星球上分享的回测代码基本也跑不了。不过在关停转收费之前，已经把所需的数据下载下来，而最近的数据通过集思录补充既可。
Mysql 数据
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。class DataFeed:
def __init__(self):
self.csv_path = CSV_PATH
self.position = {}
self.HighValue = 0
self.Start_Cash = 1000000 # 初始资金
self.MyCash = self.Start_Cash
self.Withdraw = 0
self.daily_netvalue =
self.current_day = 0
self.PosValue = 0
self.threshold = 0 # 阈值
self.HighValue = self.Start_Cash
self.date_list, self.source = self.feed()
self.day_count = 0
def unpossibile(self, df, date):
# 剔除当日涨停的转债，买不入
raise_limited_dict = {
'2022-04-08': ['127057', ],
'2022-07-27': ['127065', ],
'2022-07-28': ['127065', ],
}
target_list = raise_limited_dict.get(date, None)
if target_list is None:
return df
return df.drop(index=target_list, axis=1)
def feed(self):
df = pd.read_csv(self.csv_path,
encoding='utf8',
dtype={'tickerEqu': str, 'tickerBond': str, 'secID_x': str},
)
del df['Unnamed: 0']
df['tradeDate'] = pd.to_datetime(df['tradeDate'], format='%Y-%m-%d')
df = df.set_index('tradeDate')
date_set = set(df.index.tolist())
date_list = list(map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'), date_set))
date_list.sort()
return date_list, df
def filters(self, df, today):
# 过滤条件，可添加多个条件
df = self.unpossibile(df, today)
return df
def logprint(self, current):
log.info('当前日期{}'.format(current))
def run(self):
for current in self.date_list:
if current < START_DATE or current > END_DATE:
continue
if self.day_count % FREQ != 0:
self.get_daily_netvalue(current)
else:
self.handle_data(current)
self.day_count += 1
self.after_trade()
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
查看全部
Mysql 数据
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。class DataFeed:
def __init__(self):
self.csv_path = CSV_PATH
self.position = {}
self.HighValue = 0
self.Start_Cash = 1000000 # 初始资金
self.MyCash = self.Start_Cash
self.Withdraw = 0
self.daily_netvalue =
self.current_day = 0
self.PosValue = 0
self.threshold = 0 # 阈值
self.HighValue = self.Start_Cash
self.date_list, self.source = self.feed()
self.day_count = 0
def unpossibile(self, df, date):
# 剔除当日涨停的转债，买不入
raise_limited_dict = {
'2022-04-08': ['127057', ],
'2022-07-27': ['127065', ],
'2022-07-28': ['127065', ],
}
target_list = raise_limited_dict.get(date, None)
if target_list is None:
return df
return df.drop(index=target_list, axis=1)
def feed(self):
df = pd.read_csv(self.csv_path,
encoding='utf8',
dtype={'tickerEqu': str, 'tickerBond': str, 'secID_x': str},
)
del df['Unnamed: 0']
df['tradeDate'] = pd.to_datetime(df['tradeDate'], format='%Y-%m-%d')
df = df.set_index('tradeDate')
date_set = set(df.index.tolist())
date_list = list(map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'), date_set))
date_list.sort()
return date_list, df
def filters(self, df, today):
# 过滤条件，可添加多个条件
df = self.unpossibile(df, today)
return df
def logprint(self, current):
log.info('当前日期{}'.format(current))
def run(self):
for current in self.date_list:
if current < START_DATE or current > END_DATE:
continue
if self.day_count % FREQ != 0:
self.get_daily_netvalue(current)
else:
self.handle_data(current)
self.day_count += 1
self.after_trade()
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
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因为优矿大部分可转债接口开始收费了，之前星球上分享的回测代码基本也跑不了。不过在关停转收费之前，已经把所需的数据下载下来，而最近的数据通过集思录补充既可。
Mysql 数据
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。
class DataFeed:
def __init__(self):
self.csv_path = CSV_PATH
self.position = {}
self.HighValue = 0
self.Start_Cash = 1000000 # 初始资金
self.MyCash = self.Start_Cash
self.Withdraw = 0
self.daily_netvalue =
self.current_day = 0
self.PosValue = 0
self.threshold = 0 # 阈值
self.HighValue = self.Start_Cash
self.date_list, self.source = self.feed()
self.day_count = 0
def unpossibile(self, df, date):
# 剔除当日涨停的转债，买不入
raise_limited_dict = {
'2022-04-08': ['127057', ],
'2022-07-27': ['127065', ],
'2022-07-28': ['127065', ],
}
target_list = raise_limited_dict.get(date, None)
if target_list is None:
return df
return df.drop(index=target_list, axis=1)
def feed(self):
df = pd.read_csv(self.csv_path,
encoding='utf8',
dtype={'tickerEqu': str, 'tickerBond': str, 'secID_x': str},
)
del df['Unnamed: 0']
df['tradeDate'] = pd.to_datetime(df['tradeDate'], format='%Y-%m-%d')
df = df.set_index('tradeDate')
date_set = set(df.index.tolist())
date_list = list(map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'), date_set))
date_list.sort()
return date_list, df
def filters(self, df, today):
# 过滤条件，可添加多个条件
df = self.unpossibile(df, today)
return df
def logprint(self, current):
log.info('当前日期{}'.format(current))
def run(self):
for current in self.date_list:
if current < START_DATE or current > END_DATE:
continue
if self.day_count % FREQ != 0:
self.get_daily_netvalue(current)
else:
self.handle_data(current)
self.day_count += 1
self.after_trade()
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
python获取通达信可转债日线和分时数据
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 5484 次浏览 • 2022-08-28 10:41
昨天看到优矿平台公告，开始对大部分数据获取接口进行收费。
除了优矿，还有哪些可以获取可转债日线，甚至分时tick数据呢？当然笔者压箱底里面还有很多可用数据源的。本文就简单介绍其中一个，下通达信数据源。
安装
使用pip安装第三方库pytdxpip install pytdx
分时数据
下面6行python代码， 就可以获取通达信的可转债分时数据。from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
如果需要遍历当前最新可转债代码，需要结合前面的文章。【注意这代码会定期更新，因网站架构或者字段是不定时变动】
不过前面的接口只能读取800条数据，以一天240条数据计算，只能读取2天多的数据量，对于需要更多数据的朋友来说，肯定不够的。或者有一个办法，把上面代码写成定时任务，就可以每天收盘后自动存储对应的数据。
如果需要更多的历史数据，那么可以使用pytdx的另外一个功能，那就是使用python读取通达信本地数据文件。
先用通达信同步1分钟（或5分钟）数据到本地.
选择沪深京分钟线，当然，其他数据你也可以选择。勾选一分钟线数据或者5分钟线数据，还有日期。不过这里日期会有限制，只能下载100天的1分钟线，或者500天的5分钟线。所以如果长期需要这个数据，你可以每隔一段时间下载一次。
数据保存路径：通达信安装目录的 vipdoc 子目录比如我的通达信客户端安装在 c:\new_tdx 下，
即
c:\new_tdx\vipdoc\sz\lday\ 下是深圳的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\lday\ 下是上海的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\minline\ 下是上海的分钟线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sz\minline\ 下是深圳的分钟线数据
如果你需要更久的历史数据，可以到网上找找，下载下来后按照下面代码读取即可。 from pytdx.reader import TdxMinBarReader
path='/home/xda/Downloads/sz128014.lc1'
reader = TdxMinBarReader()
df = reader.get_df(path)
#df.to_excel('tick.xlsx') # 导出为excel
得到dataframe对象后，接着可以保存为excel，数据库都很简单了。一条语句的事情。
可转债日线数据
当然，能够获取到分钟数据，对于日线数据更加不在话下了。日线数据并没有日期限制，想下多少有多少。api = TdxHq_API()
api = api.connect('119.147.212.81', 7709)
data=api.get_k_data('123045', '2020-05-01', '2022-08-26') # 123045 为可转债代码，可以替换任意代码
data.to_excel('k-line.xlsx')
如果想获取正股或者其他股票数据，只需要把代码替换成正股股票代码即可。
如果分钟数据还不满足，还可以使用更小粒度的tick数据。下回有空再继续介绍，敬请关注。
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除了优矿，还有哪些可以获取可转债日线，甚至分时tick数据呢？当然笔者压箱底里面还有很多可用数据源的。本文就简单介绍其中一个，下通达信数据源。
安装
使用pip安装第三方库pytdxpip install pytdx
分时数据
下面6行python代码， 就可以获取通达信的可转债分时数据。from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
如果需要遍历当前最新可转债代码，需要结合前面的文章。【注意这代码会定期更新，因网站架构或者字段是不定时变动】
不过前面的接口只能读取800条数据，以一天240条数据计算，只能读取2天多的数据量，对于需要更多数据的朋友来说，肯定不够的。或者有一个办法，把上面代码写成定时任务，就可以每天收盘后自动存储对应的数据。
如果需要更多的历史数据，那么可以使用pytdx的另外一个功能，那就是使用python读取通达信本地数据文件。
先用通达信同步1分钟（或5分钟）数据到本地.
选择沪深京分钟线，当然，其他数据你也可以选择。勾选一分钟线数据或者5分钟线数据，还有日期。不过这里日期会有限制，只能下载100天的1分钟线，或者500天的5分钟线。所以如果长期需要这个数据，你可以每隔一段时间下载一次。
数据保存路径：通达信安装目录的 vipdoc 子目录比如我的通达信客户端安装在 c:\new_tdx 下，
即
c:\new_tdx\vipdoc\sz\lday\ 下是深圳的日k线数据
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如果你需要更久的历史数据，可以到网上找找，下载下来后按照下面代码读取即可。 from pytdx.reader import TdxMinBarReader
path='/home/xda/Downloads/sz128014.lc1'
reader = TdxMinBarReader()
df = reader.get_df(path)
#df.to_excel('tick.xlsx') # 导出为excel
得到dataframe对象后，接着可以保存为excel，数据库都很简单了。一条语句的事情。
可转债日线数据
当然，能够获取到分钟数据，对于日线数据更加不在话下了。日线数据并没有日期限制，想下多少有多少。api = TdxHq_API()
api = api.connect('119.147.212.81', 7709)
data=api.get_k_data('123045', '2020-05-01', '2022-08-26') # 123045 为可转债代码，可以替换任意代码
data.to_excel('k-line.xlsx')
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如果分钟数据还不满足，还可以使用更小粒度的tick数据。下回有空再继续介绍，敬请关注。
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除了优矿，还有哪些可以获取可转债日线，甚至分时tick数据呢？当然笔者压箱底里面还有很多可用数据源的。本文就简单介绍其中一个，下通达信数据源。
安装
使用pip安装第三方库pytdx
分时数据
下面6行python代码， 就可以获取通达信的可转债分时数据。
如果需要遍历当前最新可转债代码，需要结合前面的文章。【注意这代码会定期更新，因网站架构或者字段是不定时变动】
不过前面的接口只能读取800条数据，以一天240条数据计算，只能读取2天多的数据量，对于需要更多数据的朋友来说，肯定不够的。或者有一个办法，把上面代码写成定时任务，就可以每天收盘后自动存储对应的数据。
如果需要更多的历史数据，那么可以使用pytdx的另外一个功能，那就是使用python读取通达信本地数据文件。
先用通达信同步1分钟（或5分钟）数据到本地.
选择沪深京分钟线，当然，其他数据你也可以选择。勾选一分钟线数据或者5分钟线数据，还有日期。不过这里日期会有限制，只能下载100天的1分钟线，或者500天的5分钟线。所以如果长期需要这个数据，你可以每隔一段时间下载一次。
数据保存路径：通达信安装目录的 vipdoc 子目录
如果你需要更久的历史数据，可以到网上找找，下载下来后按照下面代码读取即可。
得到dataframe对象后，接着可以保存为excel，数据库都很简单了。一条语句的事情。
可转债日线数据
当然，能够获取到分钟数据，对于日线数据更加不在话下了。日线数据并没有日期限制，想下多少有多少。
如果想获取正股或者其他股票数据，只需要把代码替换成正股股票代码即可。
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除了优矿，还有哪些可以获取可转债日线，甚至分时tick数据呢？当然笔者压箱底里面还有很多可用数据源的。本文就简单介绍其中一个，下通达信数据源。
安装
使用pip安装第三方库pytdx
pip install pytdx
分时数据
下面6行python代码， 就可以获取通达信的可转债分时数据。
from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
如果需要遍历当前最新可转债代码，需要结合前面的文章。【注意这代码会定期更新，因网站架构或者字段是不定时变动】
不过前面的接口只能读取800条数据，以一天240条数据计算，只能读取2天多的数据量，对于需要更多数据的朋友来说，肯定不够的。或者有一个办法，把上面代码写成定时任务，就可以每天收盘后自动存储对应的数据。
如果需要更多的历史数据，那么可以使用pytdx的另外一个功能，那就是使用python读取通达信本地数据文件。
先用通达信同步1分钟（或5分钟）数据到本地.
选择沪深京分钟线，当然，其他数据你也可以选择。勾选一分钟线数据或者5分钟线数据，还有日期。不过这里日期会有限制，只能下载100天的1分钟线，或者500天的5分钟线。所以如果长期需要这个数据，你可以每隔一段时间下载一次。
数据保存路径：通达信安装目录的 vipdoc 子目录
比如我的通达信客户端安装在 c:\new_tdx 下，
即
c:\new_tdx\vipdoc\sz\lday\ 下是深圳的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\lday\ 下是上海的日k线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sh\minline\ 下是上海的分钟线数据
c:\new_tdx\vipdoc\sz\minline\ 下是深圳的分钟线数据
如果你需要更久的历史数据，可以到网上找找，下载下来后按照下面代码读取即可。
from pytdx.reader import TdxMinBarReader
path='/home/xda/Downloads/sz128014.lc1'
reader = TdxMinBarReader()
df = reader.get_df(path)
#df.to_excel('tick.xlsx') # 导出为excel
得到dataframe对象后，接着可以保存为excel，数据库都很简单了。一条语句的事情。
可转债日线数据
当然，能够获取到分钟数据，对于日线数据更加不在话下了。日线数据并没有日期限制，想下多少有多少。
api = TdxHq_API()
api = api.connect('119.147.212.81', 7709)
data=api.get_k_data('123045', '2020-05-01', '2022-08-26') # 123045 为可转债代码，可以替换任意代码
data.to_excel('k-line.xlsx')
如果想获取正股或者其他股票数据，只需要把代码替换成正股股票代码即可。
如果分钟数据还不满足，还可以使用更小粒度的tick数据。下回有空再继续介绍，敬请关注。
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6行python代码 获取通达信的可转债分时数据
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2591 次浏览 • 2022-08-27 14:33
6行python代码 获取通达信的可转债分时数据。from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
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如果需要遍历当前最新可转债代码（集思录），需要结合前面的文章。
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api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
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6行python代码 获取通达信的可转债分时数据。
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如果需要遍历当前最新可转债代码（集思录），需要结合前面的文章。
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from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
with api.connect('119.147.212.81', 7709):
data = api.get_security_bars(7, 0, '123045', 0, 240) # 123045 为转债代码 ，240 为获取 240个转债数据
df = api.to_df(data)
df=df.sort_values('datetime')
如果需要遍历当前最新可转债代码（集思录），需要结合前面的文章。
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优矿使用的python版本
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1684 次浏览 • 2022-08-07 08:22
应该是变种的python2.7
从底层来看它的报错信息：
它是使用python2.7
可是异常操作，却可以使用python3的语法
try:
....
except Exception as e:
.....
所以有些地方还是得要注意一下 py2和py3的区别
比如py2的字典默认顺序是无序的。（这个有一次调试一个bug耗费了一两个小时，结果发现用了字典，取key，结果发现key的顺序全部是乱的，py3从3.6开始字典的key是有序的）
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从底层来看它的报错信息：
它是使用python2.7
可是异常操作，却可以使用python3的语法
try:
....
except Exception as e:
.....
所以有些地方还是得要注意一下 py2和py3的区别
比如py2的字典默认顺序是无序的。（这个有一次调试一个bug耗费了一两个小时，结果发现用了字典，取key，结果发现key的顺序全部是乱的，py3从3.6开始字典的key是有序的）
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应该是变种的python2.7
从底层来看它的报错信息：
它是使用python2.7
可是异常操作，却可以使用python3的语法
try:
....
except Exception as e:
.....
所以有些地方还是得要注意一下 py2和py3的区别
比如py2的字典默认顺序是无序的。（这个有一次调试一个bug耗费了一两个小时，结果发现用了字典，取key，结果发现key的顺序全部是乱的，py3从3.6开始字典的key是有序的）
从底层来看它的报错信息：
它是使用python2.7
可是异常操作，却可以使用python3的语法
try:
....
except Exception as e:
.....
所以有些地方还是得要注意一下 py2和py3的区别
比如py2的字典默认顺序是无序的。（这个有一次调试一个bug耗费了一两个小时，结果发现用了字典，取key，结果发现key的顺序全部是乱的，py3从3.6开始字典的key是有序的）
可转债多因子回测 优矿代码
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2665 次浏览 • 2022-08-06 18:00
可转债里面可用因子很多，一般人最常用的就是溢价率，双低，价格等。
实际运用里面，可以加入很多很多因子，比如正股涨跌幅，正股波动率，转债到期时间，正股ROE等等多大几十个因子。
之前写了一个多因子回测的优矿python代码，用户可以自己修改参数，
比如下面的正股波动率因子，Bond_Volatility_ENABLE = True
Bond_Volatility_DAYS = 30
TOP_RIPPLE = 50
Bond_Volatility_LOG_ENABLE = True # 波动率日志开关
Bond_Volatility_ENABLE = True 设为True，就是回测过程加入这个因子，设为False就忽略这个因子。
下面的
Bond_Volatility_DAYS 为N天内的正股波动率，一般设置30天，20天内就够了，因为一年之前的即使波动很大，那对当前转债的影响也很小。
TOP_RIPPLE 选择波动率最大的前面N只转债
举个例子，下面转债是根据其对应正股的30天里的波动率选出来的。（当前是8月5日，也就是7月5日到8月5日之间的数据）。
计算波动率具体代码如下;
每个因子写成一个类。
这样可以不用修改主代码，就可以无限地添加，修改因子。# 基类
class ConditionFilter:
def filters(self, *args, **kwargs):
if self.enable:
return self.fun(*args, **kwargs)
else:
return True
def fun(self, *args, **kwargs):
# 继承的实现这个函数
raise NotImplemented
上面是部分过滤因子，也就是不满足的都会被移除。 比如规模大于10亿的会移除。
然后得到的结果，进行因子评分。 # 权重 溢价率、转债价格、正股Ｎ天涨幅，正股ＲＯＥ
weights = {'溢价率': 0, '转债价格': 1, '正股N天涨幅': 0, '正股ROE': 0, '规模': 0}
每个权重赋予一个权重分最高是1，最低是0，如果你想回测 低溢价率 策略，只需要把其他因子的权重全部设置为0，溢价率设置为1即可。双底的话就是 溢价率和价格各为0.5 就可以了。
设置好参数后，设置你要回测的时间，持仓周期，持有个数等可调参数。
稍等片刻就会有结果了。因子越多，运行时间会增加。一般几分钟就可以得到几年来的回测结果。
中途可以查看日志
完整代码以及运行流程可到知识星球咨询了解。
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实际运用里面，可以加入很多很多因子，比如正股涨跌幅，正股波动率，转债到期时间，正股ROE等等多大几十个因子。
之前写了一个多因子回测的优矿python代码，用户可以自己修改参数，
比如下面的正股波动率因子，Bond_Volatility_ENABLE = True
Bond_Volatility_DAYS = 30
TOP_RIPPLE = 50
Bond_Volatility_LOG_ENABLE = True # 波动率日志开关
Bond_Volatility_ENABLE = True 设为True，就是回测过程加入这个因子，设为False就忽略这个因子。
下面的
Bond_Volatility_DAYS 为N天内的正股波动率，一般设置30天，20天内就够了，因为一年之前的即使波动很大，那对当前转债的影响也很小。
TOP_RIPPLE 选择波动率最大的前面N只转债
举个例子，下面转债是根据其对应正股的30天里的波动率选出来的。（当前是8月5日，也就是7月5日到8月5日之间的数据）。
计算波动率具体代码如下;
每个因子写成一个类。
这样可以不用修改主代码，就可以无限地添加，修改因子。# 基类
class ConditionFilter:
def filters(self, *args, **kwargs):
if self.enable:
return self.fun(*args, **kwargs)
else:
return True
def fun(self, *args, **kwargs):
# 继承的实现这个函数
raise NotImplemented
上面是部分过滤因子，也就是不满足的都会被移除。 比如规模大于10亿的会移除。
然后得到的结果，进行因子评分。 # 权重 溢价率、转债价格、正股Ｎ天涨幅，正股ＲＯＥ
weights = {'溢价率': 0, '转债价格': 1, '正股N天涨幅': 0, '正股ROE': 0, '规模': 0}
每个权重赋予一个权重分最高是1，最低是0，如果你想回测 低溢价率 策略，只需要把其他因子的权重全部设置为0，溢价率设置为1即可。双底的话就是 溢价率和价格各为0.5 就可以了。
设置好参数后，设置你要回测的时间，持仓周期，持有个数等可调参数。
稍等片刻就会有结果了。因子越多，运行时间会增加。一般几分钟就可以得到几年来的回测结果。
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可转债里面可用因子很多，一般人最常用的就是溢价率，双低，价格等。
实际运用里面，可以加入很多很多因子，比如正股涨跌幅，正股波动率，转债到期时间，正股ROE等等多大几十个因子。
之前写了一个多因子回测的优矿python代码，用户可以自己修改参数，
比如下面的正股波动率因子，
Bond_Volatility_ENABLE = True 设为True，就是回测过程加入这个因子，设为False就忽略这个因子。
下面的
Bond_Volatility_DAYS 为N天内的正股波动率，一般设置30天，20天内就够了，因为一年之前的即使波动很大，那对当前转债的影响也很小。
TOP_RIPPLE 选择波动率最大的前面N只转债
举个例子，下面转债是根据其对应正股的30天里的波动率选出来的。（当前是8月5日，也就是7月5日到8月5日之间的数据）。
计算波动率具体代码如下;
每个因子写成一个类。
这样可以不用修改主代码，就可以无限地添加，修改因子。
上面是部分过滤因子，也就是不满足的都会被移除。 比如规模大于10亿的会移除。
然后得到的结果，进行因子评分。
每个权重赋予一个权重分最高是1，最低是0，如果你想回测 低溢价率 策略，只需要把其他因子的权重全部设置为0，溢价率设置为1即可。双底的话就是 溢价率和价格各为0.5 就可以了。
设置好参数后，设置你要回测的时间，持仓周期，持有个数等可调参数。
稍等片刻就会有结果了。因子越多，运行时间会增加。一般几分钟就可以得到几年来的回测结果。
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实际运用里面，可以加入很多很多因子，比如正股涨跌幅，正股波动率，转债到期时间，正股ROE等等多大几十个因子。
之前写了一个多因子回测的优矿python代码，用户可以自己修改参数，
比如下面的正股波动率因子，
Bond_Volatility_ENABLE = True
Bond_Volatility_DAYS = 30
TOP_RIPPLE = 50
Bond_Volatility_LOG_ENABLE = True # 波动率日志开关
Bond_Volatility_ENABLE = True 设为True，就是回测过程加入这个因子，设为False就忽略这个因子。
下面的
Bond_Volatility_DAYS 为N天内的正股波动率，一般设置30天，20天内就够了，因为一年之前的即使波动很大，那对当前转债的影响也很小。
TOP_RIPPLE 选择波动率最大的前面N只转债
举个例子，下面转债是根据其对应正股的30天里的波动率选出来的。（当前是8月5日，也就是7月5日到8月5日之间的数据）。
计算波动率具体代码如下;
每个因子写成一个类。
这样可以不用修改主代码，就可以无限地添加，修改因子。
# 基类
class ConditionFilter:
def filters(self, *args, **kwargs):
if self.enable:
return self.fun(*args, **kwargs)
else:
return True
def fun(self, *args, **kwargs):
# 继承的实现这个函数
raise NotImplemented
上面是部分过滤因子，也就是不满足的都会被移除。 比如规模大于10亿的会移除。
然后得到的结果，进行因子评分。
# 权重 溢价率、转债价格、正股Ｎ天涨幅，正股ＲＯＥ
weights = {'溢价率': 0, '转债价格': 1, '正股N天涨幅': 0, '正股ROE': 0, '规模': 0}
每个权重赋予一个权重分最高是1，最低是0，如果你想回测 低溢价率 策略，只需要把其他因子的权重全部设置为0，溢价率设置为1即可。双底的话就是 溢价率和价格各为0.5 就可以了。
设置好参数后，设置你要回测的时间，持仓周期，持有个数等可调参数。
稍等片刻就会有结果了。因子越多，运行时间会增加。一般几分钟就可以得到几年来的回测结果。
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qmt获取可转债历史tick行情数据
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3456 次浏览 • 2022-07-20 19:18
需要在mini qmt中获取历史tick，如果在qmt里面，只能获取到订阅行情的数据。
当然拿到数据后，它的tick数据是参差不齐的，虽然是L1的数据，当时有些时间间隔大于3s，而有些却可以小于3s。
所以可以对这些数据进行时间的重采样处理。 比如全部变为1s，或者变为3s，变为1分钟就没必要了。 因为获取行情本身就自带1m的数据参数。
result = df.resample('3S',).first().ffill()
dataframe重采样采用3秒的代码入行，而且要向前补全，因为某些时刻没有交易的话，它的价格还是上一档的价格。
最后处理的数据如上图所示。
查看全部
当然拿到数据后，它的tick数据是参差不齐的，虽然是L1的数据，当时有些时间间隔大于3s，而有些却可以小于3s。
所以可以对这些数据进行时间的重采样处理。 比如全部变为1s，或者变为3s，变为1分钟就没必要了。 因为获取行情本身就自带1m的数据参数。
result = df.resample('3S',).first().ffill()
dataframe重采样采用3秒的代码入行，而且要向前补全，因为某些时刻没有交易的话，它的价格还是上一档的价格。
最后处理的数据如上图所示。
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需要在mini qmt中获取历史tick，如果在qmt里面，只能获取到订阅行情的数据。
当然拿到数据后，它的tick数据是参差不齐的，虽然是L1的数据，当时有些时间间隔大于3s，而有些却可以小于3s。
所以可以对这些数据进行时间的重采样处理。 比如全部变为1s，或者变为3s，变为1分钟就没必要了。 因为获取行情本身就自带1m的数据参数。
result = df.resample('3S',).first().ffill()dataframe重采样采用3秒的代码入行，而且要向前补全，因为某些时刻没有交易的话，它的价格还是上一档的价格。
最后处理的数据如上图所示。
一创聚宽的实盘只支持每日开盘价和分钟交易
量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 1 个评论 • 3088 次浏览 • 2022-07-11 14:26
在一创的官网里面浏览到了一创上跑聚宽实盘的一些信息：
1.交易佣金是多少？
A股万分之二点五，最低五元手续费；
货币类ETF买卖和申赎均无费用；
场内基金只能买卖不能申赎，交易费用根据客户交易佣金来定，有最低5元限制；
具体情况请联系一创咨询；
2.平台支持的交易频率是多少？
支持「每分」和「每天」两个交易频率
3.平台支持的交易品种有哪些？
目前支持A股、场内基金。
4.可以同时跑几个实盘策略？
目前每个用户可以运行1个实盘策略，需要更多权限请联系自己的客户经理申请。
5.其他问题如何咨询？
查看常见问题及实盘说明文档
点击聚宽官网的在线客服免费咨询
6.请问实盘支持哪些系统
请您使用win7、8、9、10系统和mac系统进行实盘账户的绑定操作。目前暂时不支持win xp等系统和虚拟机。
不支持虚拟机和xp系统，费率万2.5（这个实在要吐槽一下，太太太贵）
只支持股票和场内基金，不支持可转债。
只能跑一个策略。（额。。。无力吐槽）
执行周期最低的是分钟级别，没有秒级别。
其他量化平台实盘案例，可以参考本站其他文章。
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1.交易佣金是多少？
A股万分之二点五，最低五元手续费；
货币类ETF买卖和申赎均无费用；
场内基金只能买卖不能申赎，交易费用根据客户交易佣金来定，有最低5元限制；
具体情况请联系一创咨询；
2.平台支持的交易频率是多少？
支持「每分」和「每天」两个交易频率
3.平台支持的交易品种有哪些？
目前支持A股、场内基金。
4.可以同时跑几个实盘策略？
目前每个用户可以运行1个实盘策略，需要更多权限请联系自己的客户经理申请。
5.其他问题如何咨询？
查看常见问题及实盘说明文档
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6.请问实盘支持哪些系统
请您使用win7、8、9、10系统和mac系统进行实盘账户的绑定操作。目前暂时不支持win xp等系统和虚拟机。
不支持虚拟机和xp系统，费率万2.5（这个实在要吐槽一下，太太太贵）
只支持股票和场内基金，不支持可转债。
只能跑一个策略。（额。。。无力吐槽）
执行周期最低的是分钟级别，没有秒级别。
其他量化平台实盘案例，可以参考本站其他文章。
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在一创的官网里面浏览到了一创上跑聚宽实盘的一些信息：
不支持虚拟机和xp系统，费率万2.5（这个实在要吐槽一下，太太太贵）
只支持股票和场内基金，不支持可转债。
只能跑一个策略。（额。。。无力吐槽）
执行周期最低的是分钟级别，没有秒级别。
其他量化平台实盘案例，可以参考本站其他文章。
1.交易佣金是多少？
A股万分之二点五，最低五元手续费；
货币类ETF买卖和申赎均无费用；
场内基金只能买卖不能申赎，交易费用根据客户交易佣金来定，有最低5元限制；
具体情况请联系一创咨询；
2.平台支持的交易频率是多少？
支持「每分」和「每天」两个交易频率
3.平台支持的交易品种有哪些？
目前支持A股、场内基金。
4.可以同时跑几个实盘策略？
目前每个用户可以运行1个实盘策略，需要更多权限请联系自己的客户经理申请。
5.其他问题如何咨询？
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6.请问实盘支持哪些系统
请您使用win7、8、9、10系统和mac系统进行实盘账户的绑定操作。目前暂时不支持win xp等系统和虚拟机。
不支持虚拟机和xp系统，费率万2.5（这个实在要吐槽一下，太太太贵）
只支持股票和场内基金，不支持可转债。
只能跑一个策略。（额。。。无力吐槽）
执行周期最低的是分钟级别，没有秒级别。
其他量化平台实盘案例，可以参考本站其他文章。
