量化入门必看!怎么从海量数据里挖到金矿?老司机教你少走弯路
发布时间:10小时前阅读:19
今天咱们聊一个非常实在、也是所有Quant(量化交易者)都躲不开的问题:怎么搞到并且用好海量的股票数据?
说真的,玩量化跟平时炒股完全是两码事。以前咱们炒股,打开软件就是看K线、画趋势线、找支撑位压力位,感觉只要眼力劲儿好,就能赚钱。
但入了量化的坑,你才发现,完全不是那么回事!你面对的不再是花花绿绿的图表,而是一堆堆冷冰冰的、密密麻麻的底层数据——开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额、换手率……光是每天几千只股票的数据,就足够让你头疼的了。
很多刚接触量化的朋友,包括我自己,刚开始都懵了。以前看K线,一眼就能看出个大概趋势;现在看数据,一行行数字,看的我眼花缭乱,完全不知道从哪里下手。
小编刚入坑那会儿,光是适应这种“从看图到看数字”的转变,就花了好长时间。 就像你习惯了用筷子吃饭,突然让你改用勺子,总觉得不得劲儿。但没办法,量化就是这样,你得学会从概率和数字里去找规律,而不是凭感觉和经验。
那问题来了:咱们怎么才能从这海量的数据里,又快又准地找到自己需要的东西呢?今天我就把我这几年踩过的坑、总结的经验,毫无保留地分享给你。
第一,别想着自己从头搞数据,太累!
很多新手朋友一上来就想着:“我要自己写爬虫,去网上把所有股票的历史数据都爬下来,存在自己的数据库里,想怎么用就怎么用。”
听起来很牛,但真的做起来,你会发现:
- 数据源不稳定:今天这个网站封你IP,明天那个接口改规则,光维护爬虫就能把你累死。
- 数据质量堪忧:爬下来的数据可能有缺失、有错误,你还得花大量时间去清洗、校对。搞到最后,你策略没写一行,光在跟数据打架了。
我的建议是:用现成的! 像QMT、Ptrade这些专业的量化软件,它们已经把数据接口给你封装好了。
比如QMT里,你只需要一行代码:
data = get_market_data(['close', 'open', 'high', 'low', 'volume'], stock_list=['000001.SZ'], start_time='20200101', end_time='20240101')
好了,平安银行从2020年到现在的收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量,全都有了。干净、整洁,直接能用,不用你自己去爬、去洗。
记住一句话:你的时间很宝贵,别浪费在造轮子上。专业的事,交给专业的工具干。
第二,想清楚你要什么数据,再动手!
很多朋友一拿到数据,就跟饿虎扑食一样,把所有数据都拉下来,然后对着几万行数据发呆:“我该看哪个?”
这就好比你去了一个超级大的自助餐厅,几百道菜摆在你面前,但你没拿盘子,也不知道自己想吃什么,最后只能饿着肚子出来。
正确的做法是:先有策略,后有数据。
也就是说,你先想清楚你的交易逻辑是什么。比如你想做一个“涨停板突破买入”的策略,那你需要的数据就是:每日的涨停价、收盘价、成交量、封板时间、开板次数等等。其他的数据,比如市盈率、市净率,暂时跟你的策略没关系,就不用去管它。
数据不是越多越好,而是越精准越好。 你只需要拉取跟你的策略相关的数据,一眼看过去,心里就有数了。
第三,慢慢习惯用概率思维看数据
这一点是新手和老手最大的区别。
以前咱们看K线,看到一根大阳线,就觉得:“哇,要涨了,冲进去!”这是凭感觉,赌运气。
但做量化,你要学会从数据里找概率。比如你拉取了过去三年所有出现“MACD金叉”的股票数据,然后统计发现:出现这个信号后,5天内上涨的概率是65%,平均涨幅是3%。这才是量化思维。
你要学会从“这个形态看起来要涨”,转变到“根据历史数据,这个信号出现后,上涨的概率是多少”。
刚开始可能不习惯,但做着做着,你会发现,你对市场的理解会变得不一样。你不再容易被一根K线忽悠,而是更相信数据告诉你的规律。
最后,给新手朋友的两个小建议
- 别怕麻烦,多跟数据玩一会儿。 刚开始面对一堆数字,肯定会晕。这很正常。试着多看看、多点点、多拉一拉,看不同的股票有什么不同,看不同的时间周期有什么规律。看多了,你自然就熟了。
- 多用软件的“回测”功能。 你不要光看数据,还得让数据动起来。把你的想法变成一个简单的策略,然后让软件用历史数据跑一遍,看看结果怎么样。这比你自己在那瞎猜强一万倍。
好了,今天就跟大家聊这么多。希望对刚接触量化、或者正在被数据折磨的朋友们有所帮助。
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温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
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