背景
复工复工，工没了，所以复工无望了，在家研究研究，看看能否辅助自己，增加点收入。不是正路子，仅供参考娱乐。囧
必要知识储备
相关软件
1.Pandas 官方文档 https://pandas.pydata.org/
2.Backtrader 官方文档https://www.backtrader.com/
3.Ta-lib 官方文档 https://www.ta-lib.org/
4.Anaconda 官方文档 https://www.anaconda.com/
5.Matplotlib 官方文档 https://matplotlib.org/
6.任意金融数据源
金融数据源
国外数据源
global financial data：全球财经数据库，同时提供相关的数据服务
quandl：比较全面的金融数据api网站
IMF： 国际货币基金组织统计数据库
UNdata：联合国数据库，官方统计数据
World Bank： 世界银行，有统计数据库
OCED：财经数据库
国内数据源
综合数据库类：Wind、巨灵、国泰安、高校财经数据库、中国资讯行、CEIC全球经济数据库
阿里云：api数据市场，含金融api
数粮：数据交易平台，有各行业api
新浪财经：财经数据
统计局：宏观数据
Tushare：免费财经数据接口
比如，开盘价，收盘价，成交价，成交量，超卖，超卖等等这些交易的基本概念，要是不知道的自己去问度娘了。这里不再复述了。
来源网络的上的一张概况图
基本构思
量化系统要解决的问题
环境搭建
框架目前有很多，我尝试了几个，最终选了backtrader。之所以选这个，好多代码要自己实现，这样的框架比较自由，除了用再股票上，其他的比如股指，期货，反正类似交易这种的都能根据实际情况自己实现想要的功能。
这里推荐window环境安装，整体比较顺畅。
第一步：安装anaconda（里面已经有numpy，pandas，matpoltlib等）
- 进入Anaconda的官网进行下载
- 选择想下载的Python版本，这里我们选择的是Python3.6
- 选择你的操作系统和位数，这里我们选择的是Windows64位
- 然后点击Download按钮就开始下载了
- 下一步下一步~完事
第二步：安装财经数据接口（我用的tushare）
- 在开始菜单找到 Anaconda Powershell Prompt
- 进入命令行模式
- 执行pip命令安装tushare : pip install --upgrade tushare
第三步：安装backtrader - 在开始菜单找到 Anaconda Powershell Prompt
- 进入命令行模式
- 执行pip命令安装backtrader: pip install --upgrade backtrader
环境测试
测试数据获取
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
测试模块
"""
#############################################################
#import
#############################################################
import tushare
if __name__ == '__main__':
print(tushare.__version__)
如果输出版本号就说明正常了。
测试backtrader
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
测试模块
"""
#############################################################
#import
#############################################################
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import backtrader as bt
if __name__ == '__main__':
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.broker.setcash(100000.0)
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.run()
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
会输出Final Portfolio Value: 100000.00，标识正常运作
项目计划
目的：
1 选股：每日通过自定义的策略，选出推一些可以购买的股票
2 买卖：通过策略判断是否已经到了买和卖点
3 回测：通过对历史数据的回测，达到策略调整和优化
目录：
后面围绕着自己想构建的量化系统，计划每天学一些相关的知识。计划从pandas和backtrader开始。pandas会整理一些使用遇到问题解决的方法，backtrader晚上资料不多，准备读官方的英文文档，逐步实践。
自己逐步实践整理
第一弹：量化交易交易回测框架Backtrader初识
第二弹：量化交易回测框架Backtrader策略Strategy
第三弹：量化交易回测框架Backtrader给策略增加买卖逻辑
第四弹：量化交易回测框架Backtrader给策略增加买卖手续费
第五弹：量化交易回测框架Backtrader使用框架的Sizers和自定义参数
第六弹：量化交易回测框架Backtrader使用框架的技术指标（indicators）
第七弹：量化交易回测框架Backtrader使用plot画图
第八弹：量化交易回测框架Backtrader使用optstrategy优化
