分析库:Pandas(数据处理)、TA-Lib(技术指标)
发布于2025-4-25 09:05 武汉
你好,在股票量化分析中,以下是一些常用的Python库和工具:
一、数据获取与处理
1.Pandas:强大的数据分析库,提供了数据结构(如DataFrame和Series)和数据分析工具,用于处理结构化数据。
2.Numpy:矩阵计算必备库,常用于科学计算。Scipy:科学计算库,用于进行更复杂的数学运算。
3.adata:免费开源的A股量化交易数据库,提供股票行情、分红信息等数据。
4.efinance:基于爬虫获取数据的库,提供完善的数据获取功能,但没有大盘指数的接口。
5.easyquotation:实时获取新浪、腾讯等网站的免费股票行情。
二、技术指标计算
1.TA-Lib:技术分析库,涵盖150多种技术指标,如MACD、RSI、KDJ等。
2.Pandas TA:基于Pandas的技术指标库,提供130多种技术指标和60多种K线形态模式,安装和使用较为简单。
3.stock-pandas:基于pandas的股票数据分析库,提供简洁的API和链式调用语法,方便技术指标计算。
三、量化平台与回测工具
1.聚宽量化(JoinQuant):提供量化研究、回测和实盘交易的在线平台,适合个人量化投资者和机构。
2.果仁:界面友好,适合初学者快速上手量化交易,提供基础的量化交易功能和教育资源。
3.掘金量化(Myquant):提供量化策略研究、回测、模拟交易和实盘交易的在线平台。
4.米筐(Ricequant):专注于量化投资的平台,提供丰富的数据和研究工具。
5.backtrader:流行的回测框架,支持实盘交易。
6.zipline:强大的回测检验框架,被多个量化交易平台作为底层技术。
四、特征提取与因子分析
1.featuretools:用于自动化特征工程的库,适合表格类数据。
2.tsfresh:自动抽取时间序列特征的库。
3.pyts:包含时间序列特征抽取、分类算法和绘图等功能的库。
4.qlib:AI导向的量化投资平台,提供市场数据获取、模型训练流程控制及回测全流程。
这些工具和库在A股股票量化分析中被广泛应用,可以根据具体需求选择合适的工具进行数据获取、处理、分析和策略开发。
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发布于2025-4-25 14:11 北京