怎么在python中使用動量交易策略

怎么在python中使用動量交易策略？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

python可以做什么

Python是一種編程語言，內置了許多有效的工具，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強大，在許多領域中都有廣泛的應用，例如最熱門的大數(shù)據(jù)分析，人工智能，Web開發(fā)等。

1、說明

動量交易策略，動量是物體質量和速度的乘積，動量一方面描述了物體的運動狀態(tài)，另一方面也描述了慣性的大小。

在證券市場上，我們也可以把證券的價格比作一個運動的物體，當價格上漲時，可以說價格有上漲的動力，當價格下跌時，它有下跌的動力。這種動量可能會繼續(xù)保持上升或下降，動量可能會越來越小，直到運動狀態(tài)發(fā)生變化。股票資產組合的中期收益存在持續(xù)性，即中期價格具有向某個方向持續(xù)波動的動量效應。

2、實例

作差法求動量，即用今天的價格減去一段時間間隔(m期)以前的價格。

# 導入相關模塊
import numpy as np
import tushare as ts
import pandas as pd
import mplfinance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
 
token = 'Your token'   # 輸入你的接口密匙，獲取方式及相關權限見Tushare官網。
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ')  # daily為tushare的股票數(shù)據(jù)接口。
 
# 將獲取到的DataFrame數(shù)據(jù)進行標準化處理，轉換為方便自己使用的一種規(guī)范格式。
df = df.loc[:, ['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol']]
df.rename(
    columns={
        'trade_date': 'Date', 'open': 'Open',
        'high': 'High', 'low': 'Low',
        'close': 'Close', 'vol': 'Volume'},
    inplace=True)       # 重定義列名，方便統(tǒng)一規(guī)范操作。
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # 轉換日期列的格式，便于作圖
df.set_index(['Date'], inplace=True)  # 將日期列作為行索引
df = df.sort_index()  # 倒序，因為Tushare的數(shù)據(jù)是最近的交易日數(shù)據(jù)顯示在DataFrame上方，倒序后方能保證作圖時X軸從左到右時間序列遞增。

看完上述內容，你們掌握怎么在python中使用動量交易策略的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！