python股票策略代码_如何使⽤Pythonapi函数写股票策略写策略需要了解的语法包括两⽅⾯，⼀⽅⾯是语⾔本⾝的语法(包括相关库)，另⼀⽅⾯是量化平台提供的api。量化平台提供的api帮助⽂件⾥都有了，本⽂主要介绍写策略经常⽤到的库(datetime、numpy、pandas)中的⼀些函数。
1、 利⽤datetime库做⽇期、时间操作
利⽤w可以获得当前策略运⾏的时间，返回的是datetime.datetime格式。datetime.datetime格式可以很⽅便的进⾏⽇期、时间操作。⽐如timedelta可以很⽅便的在⽇期上做⽇、⼩时、分钟、秒的运算。例如，需要策略运⾏时间1天前的时间，可以这样写：w datetime.timedelta(days=-1)，返回的便是⼀天前的时间。
2、 利⽤pandas做数据变频。
量化平台⼀般只提供分钟或者⽇频的数据，如果我们需要周、⽉的数据怎么办呢？pandas的resample函数可以很好的解决这个问题。举个例⼦，假如我们需要沪深300每⽉最后⼀个交易⽇的收盘价，我们可以这样写：
d= get_history(100,'1d','close')[‘000300.SH’].resample(‘m’，how=’last’)
3、利⽤set格式选取交集
有的时候我们利⽤不同标准会得到不同的股票池，如果想得到不同股票池的共同股票，那么可以使⽤set格式。Set格式可以很⽅便的进⾏交集、并集等集合运算。这⾥举⼀个例⼦，⽐如我们通过设置⼀定的财务数据条件会得到⼀个dataframe，记作df。df的列为股票代码，但可能并不都是我们所需的，⽐如我们只想得到沪深300的成份股，那么可以这样操作：1、s=get_index_constituents(‘000300.SH’) 得到沪深300的成份股。2、z=set(s) & lumns) 得到交集z。3、得到的z是set格式，需要转换为list格式，可以这样操作
zl=list(z)。4、利⽤pandas 函数 筛选出我们需要的个股 d=df.loc[:zl] d即位我们所需要的数据。
4、 利⽤try…except跳过出错部分代码
有时候我们会遇到⼀些不是很重要的问题，但是由于遇到这类问题会报错，从⽽影响程序执⾏，这时我们希望的是忽略这些错误就可以了。下⾯举⼀个例⼦说明try…except 的⽤法。
⽐如：我们⽤p表⽰⼀只股票某⼀时刻的价格，v表⽰这只股票的成交量，我们想计算p/v，但是有可能该股票没有成交量(停牌，或者涨跌停了)这时直接计算就会出错，程序会跳出。这是我们可以try…except做如下处理：
try:d=p/v
except:d=0
python新手代码图案如何保存意思就是如果计算p/v发⽣错误，那么就将d赋值为0
5、 利⽤pickle模块保存变量
有时候我们需要将当前⼯作空间的变量保存下来，这时可以使⽤pickle来解决，举个例⼦，假如⽬前⼯作空间有a,b,c三个变量，我们可以进⾏如下操作：1、f=open(‘file.pkl’,’wb’) 建⽴⼀个⽂件链接。2、import pickle;pickle.dump([a,b,c],f) 这样就可以保存了。读取时1、f=open(‘file.pkl’,’rb’) 2、import pickle;z=pickle.load([a,b,c],f) 这样将读取的变量都保存到了z变量中，通过z[0],z[1],z[2]可以获取a,b,c变量。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。