python进行算法交易

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大家好，我是小寒。

原文链接

算法交易是在金融市场中使用算法来做出交易决策。在本文中，我将带你了解使用 Python 的算法交易策略。

什么是算法交易

算法交易是指在金融市场的买卖决策中使用算法。在算法交易策略中，一组预定义的规则用于确定何时买入和卖出金融工具。

简单来说，算法交易是一种自动高效的买卖方式。

在下面的部分中，我将展示使用 Python 编程语言在算法交易中实现动量策略。

使用 Python 进行算法交易

在本节中，我将使用 Python 对股票价格数据实施称为**动量策略**的算法交易策略。

在动量策略中，我们在动量为正时买入股票，在动量为负时卖出股票。

导入python库

import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.express as px
import yfinance as yf

# Get Apple's stock data from yahoo finance
stock = yf.Ticker("AAPL")
data = stock.history(period="1y")
print(data.head())

现在让我们使用 Python 在算法交易中实现动量策略：

# Calculation of momentum
data['momentum'] = data['Close'].pct_change()

# Creating subplots to show momentum and buying/selling markers
figure = make_subplots(rows=2, cols=1)
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.index, 
                         y=data['Close'], 
                         name='Close Price'))
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.index, 
                         y=data['momentum'], 
                         name='Momentum', 
                         yaxis='y2'))

# Adding the buy and sell signals
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.loc[data['momentum'] > 0].index, 
                         y=data.loc[data['momentum'] > 0]['Close'], 
                         mode='markers', name='Buy', 
                         marker=dict(color='green', symbol='triangle-up')))

figure.add_trace(go.Scatter(x=data.loc[data['momentum'] < 0].index, 
                         y=data.loc[data['momentum'] < 0]['Close'], 
                         mode='markers', name='Sell', 
                         marker=dict(color='red', symbol='triangle-down')))

figure.update_layout(title='Algorithmic Trading using Momentum Strategy',
                  xaxis_title='Date',
                  yaxis_title='Price')
figure.update_yaxes(title="Momentum", secondary_y=True)
figure.show()

这就是我们如何使用动量策略实施算法交易策略。

在上图中，买入和卖出信号分别由绿色三角形向上和红色三角形向下标记表示。

概况

算法交易是指在金融市场的买卖决策中使用算法。在算法交易策略中，一组预定义的规则用于确定何时买入和卖出金融工具。