Python 炒股 - 量化交易

2020-11-11 13:39:04 +08:00
 sudoy

市面上现有的量化交易看起来挺繁琐的,与其去学习别人做好的工具,我想从零做起,自己写工具。现有的东西是:

  1. 股票交易 API,可以买卖股票
  2. 实时报价 API,链接以后就会收到实时推送的股票价格。

我的做法是,每一分钟所有变动的价格做一个列表。比如:

第一分钟: [10.12, 10.15, 10.18, 10.13, 10.16, 10.19, 10.22]

第二分钟: [10.21, 10.24, 10.25, 10.23, 10.27, 10.24, 10.29, 10.23]

以此类推...

生产环境中,每组数据的数据量比这个大的多,有的时候一组会有一两百个数字。

每隔十分钟,软件会检查过去的十分钟是上涨趋势还是下跌趋势。那么就需要调用过去的十组数据进行分析。

我的问题是: 我是把这些数据写入数据库(比如 sqlite )好呢,还是做个全局变量把过去十分钟的十组数据暂存起来,等分析完毕再把它清空。哪位前辈有这方面的经验还希望分享一下,非常感谢!

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14 条回复
MrGba2z
2020-11-11 13:47:55 +08:00
如果只是自己用的话, 这些数据完全不够看, 在内存里随便跑.

如果需要持久化(比如程序崩溃了), 或者想着以后扩展性的话 可以存数据库, 也可以有历史可以给你 debug 用.

建议是先在内存里跑起来再说..回头再优化
hushao
2020-11-11 13:51:34 +08:00
好奇俩 api 哪里的
arbit
2020-11-11 13:57:39 +08:00
老哥 股票交易和行情的 api 怎么来的
sudoy
2020-11-11 14:26:26 +08:00
@MrGba2z 谢谢!我试试看,不行再写数据库里。
zzkxxx
2020-11-11 14:28:05 +08:00
蹲个 API
sudoy
2020-11-11 14:34:24 +08:00
@hushao
@arbit 一朋友写的,行情 api 好像是爬财经数据。交易 API 是券商的
imn1
2020-11-11 15:07:48 +08:00
你说的都是行情数据
没有人做量化交易把分析数据清空的

分析是一定需要一个算法,把行情数据转换为模型数据,然后保存留待增量分析 /学习
打个比方,行情数据是人脸照片,模型数据是人脸特征,只有照片那只能目测了;清空人脸特征就是每次识别时重新算一遍?肯定要保留啊,除非更换算法

任何交易都要看量,价格是皮肤,量是骨架,一次交易只看价格就可以了,但分析市场就不是看价格就行的,别忘了投资不是一次交易,是至少两次,一买一卖,除非你想做永久股东
jones2000
2020-11-11 21:14:34 +08:00
存原始的交易所发来的所有数据,3 秒 1 个快照, 五档买卖盘,这样回测的时候才准,如果有 l2 行情就更好。 数据全部放内存,存盘文件, 千万不要放数据库,hadoop 可以用来保存历史数据。 另外量化交易用 c++开发,千万不要用 py,慢的要死,实时策略计算和实时抢单根本不行。py 可以用来做回测,这个不要求速度,慢点就慢点。
sudoy
2020-11-11 23:44:19 +08:00
@jones2000
@imn1
谢谢!
longkas239
2021-04-08 21:48:52 +08:00
@sudoy 老哥,交易 api 是哪个券商的呀
sudoy
2021-04-09 17:12:53 +08:00
@longkas239 我好几个平台都有账号, 现在主要用微牛,免佣金有期权,适合高频交易。但是微牛官方没有 API,老虎证券官方有 API,跟微牛类似的还有个叫 BBAE,BBAE 我也有账号。

另外,附上我的微牛活动链接,说是推荐和被推荐的人都有免费股票可以拿。

链接: https://act.webullzone.com/actv2/routine/invitation/cn/landing.html?inviteCode=Sa5DO7Wc6yvV&inviteSource=wb_invite_cn&is=wb_invite_cn&source=main

活动截图:
sudoy
2021-04-09 17:15:16 +08:00
我去,我就传了个链接,结果就把图片给显示,还这么大!@longkas239 对了,微牛和 BBAE 都是要账户余额 25000 美金以上才能无限日内交易,这好像是美国证监会的规定
longkas239
2021-04-10 00:16:37 +08:00
@sudoy 我以为是 a 股的,谢谢兄弟
sudoy
2021-04-10 13:13:23 +08:00
@longkas239 不客气

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