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Python量化交易系统实战
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Python量化交易系统实战
在Python中创建基本量化交易系统的步骤：
- 数据获取：首先，您需要获取金融市场数据。这通常是通过API获取实时数据或从历史数据文件中加载数据。
- 数据处理和分析：使用各种技术指标和统计方法对数据进行分析。这可以包括移动平均线、相对强度指数（RSI）、布林带等指标。
- 策略开发：基于数据分析，开发交易策略。例如，根据某个技术指标的信号进行买入或卖出操作。
- 回测策略：在实施策略之前，您应该对策略进行回测，以验证其在历史数据上的表现。这有助于评估策略的有效性。
使用计算机视觉模型进行交易实际上是模拟了人类主观盯盘并进行交易的过程，当人眼观察价格走势时，会忽略走势中的噪声波动而根据主要的趋势对后市进行判断并交易，因此使用视觉模型也希望从这个角度最大化交易的利润。
使用计算机视觉模型进行预测存在以下两个难点：
（1）如何将数值数据转换为图像数据。
（2）如何确定训练使用的数据与标签。
Python是一门简单的编程语言，说它简单，并不是看一眼就会，而是相对其他有难度的编程语言来说的。比如：相对C语言，它没有“一个数据有多长”的多方考量的麻烦，是一个门口比较低的入门级编程。
入门级适用于我们每个人，简单、易学、好上手。毕竟，一切都是为了更便捷地服务于大家，如果让大家变成专业的编程人员，相信很多人都会不干。这也是本书被很多人选择的原因——简单、易学、好上手。
大数据时代，如果你也应该有所改变了，让人工智能更好地服务于我们。当今全球知名的几家使用机器学习算法进行交易的基金公司，如果文艺复兴科技公司、德邵基金，它们年收益率稳定，业绩表现好，稳居全球行列。现在越来越多的基金公司转向机器学习技术。
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