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量化投资

教你如何使用Eiten做A股投资组合优化

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上一篇文章：《Eiten 一个构建美股投资组合的好帮手》中，我们讲解了Eiten这一个开源工具包，以及如何使用它来构建美股的投资组合。

所谓的投资组合优化，就是决定你的股票池的权重分配比例，这一步是在选股完毕之后进行的。关于选股，你可以阅读我们之前的文章：量化投资单因子回测神器 — Alphalens。

本篇文章我们将介绍如何使用Eiten做A股的投资组合优化，文中的股票都是随机选取的，请勿参考。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

git clone https://github.com/tradytics/eiten.git
cd eiten
pip install -r requirements.txt
pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir

如你无法下载github上的内容，请到 https://pythondict.com/下载/eiten-源代码/ ‎上下载。

目录结构如下：

路径 描述
eiten 主目录
└  figures 仓库用到的图表（无需关注）
└  stocks 你的用于创建投资组合的股票列表
└  strategies python编写的策略代码
backtester.py 回测模块
data_loader.py 数据加载工具
portfolio_manager.py 生成投资组合的代码
simulator.py 使用历史回报生成投资组合的模拟器
strategy_manager.py 策略管理器

2.使用方法—A股

把你想要构建投资组合的候选股票列表写入 stocks/stocks.txt 中。A股的股票代码形式如下：

上海市场，股票代码后缀加 .SS, 如: 600519.SS 及 688111.SS

深圳市场，股票代码后缀加 .SZ 如: 000858.SZ 及 300498.SZ

比如我在 stocks/stocks.txt 中放入以下10只股票进行投资组合优化：

600519.SS
601318.SS
600036.SS
000858.SZ
601012.SS
000333.SZ
600276.SS
002415.SZ
601166.SS
601888.SS

在终端输入以下命令运行，试试效果：

python portfolio_manager.py --is_test 1 --future_bars 20 --data_granularity_minutes 3600 --history_to_use 250 --apply_noise_filtering 1 --only_long 1 --eigen_portfolio_number 3 --stocks_file_path stocks/stocks.txt

参数说明：

is_test: 该值决定了程序是否要保留一些数据用于未来的测试。当这个值为True时，future_bars的值应该大于5。
future_bars: 构建投资组合时将排除的最近n条K线。这也被称为样本外的数据。
data_granularity_minutes: 你想什么频率的数据来建立你的投资组合。对于长期投资组合，你应该使用每日数据，但对于短期策略，你可以使用分钟的数据(60、30、15、5、1)。3600代表每天。
history_to_use: 是使用特定数量的数据还是使用我们从雅虎财经下载的所有数据。对于分钟级别的数据，我们只下载了一个月的历史数据。对于日线，我们下载了5年的历史数据。如果你想使用所有可用的数据，该值应该是 all，但如果你想使用较小的数据量，你可以将其设置为一个整数，例如100，这将只使用最后100条k线来建立投资组合。在本文例子中，我们只用250条K线，因为雅虎财经上沪深300指数只保存了1年半。
apply_noise_filtering: 它使用随机矩阵理论来过滤掉随机性的协方差矩阵，从而产生更好的投资组合。值为1将启用它。
market_index: 你想用哪个指数来作为你的投资组合的基准值, 这里我使用了沪深300指数(000300.SS)。
only_long: 是否只做多。
eigen_portfolio_number: 针对Eigen策略，数字越小，风险和回报都会降低。可阅读这篇文章了解更多: eigen-portfolios.
stocks_file_path: 你想用来建立投资组合的股票列表。

首先你会在终端中看到输出的所有策略给每只股票分配的权重：

*% Printing portfolio weights...

-------- Weights for Eigen Portfolio --------
Symbol: 000333.SZ, Weight: 0.3399
Symbol: 000858.SZ, Weight: 0.0496
Symbol: 002415.SZ, Weight: -0.0787
Symbol: 600036.SS, Weight: 0.3179
Symbol: 600276.SS, Weight: 0.1612
Symbol: 600519.SS, Weight: 0.0292
Symbol: 601012.SS, Weight: 0.7539
Symbol: 601166.SS, Weight: 0.3149
Symbol: 601318.SS, Weight: 0.2433
Symbol: 601888.SS, Weight: -1.1312

-------- Weights for Minimum Variance Portfolio (MVP) --------
Symbol: 000333.SZ, Weight: -0.0335
Symbol: 000858.SZ, Weight: -0.0812
Symbol: 002415.SZ, Weight: 0.1281
Symbol: 600036.SS, Weight: -0.2021
Symbol: 600276.SS, Weight: 0.0767
Symbol: 600519.SS, Weight: 0.2759
Symbol: 601012.SS, Weight: 0.1913
Symbol: 601166.SS, Weight: 0.3773
Symbol: 601318.SS, Weight: 0.3735
Symbol: 601888.SS, Weight: -0.1058

-------- Weights for Maximum Sharpe Portfolio (MSR) --------
Symbol: 000333.SZ, Weight: 1.6382
Symbol: 000858.SZ, Weight: 0.1264
Symbol: 002415.SZ, Weight: 1.0846
Symbol: 600036.SS, Weight: -0.5394
Symbol: 600276.SS, Weight: 0.2878
Symbol: 600519.SS, Weight: -1.3160
Symbol: 601012.SS, Weight: 0.4310
Symbol: 601166.SS, Weight: 0.7743
Symbol: 601318.SS, Weight: -1.2865
Symbol: 601888.SS, Weight: -0.2004

-------- Weights for Genetic Algo (GA) --------
Symbol: 000333.SZ, Weight: -0.1276
Symbol: 000858.SZ, Weight: -0.8724
Symbol: 002415.SZ, Weight: -1.0129
Symbol: 600036.SS, Weight: -1.5845
Symbol: 600276.SS, Weight: -0.3169
Symbol: 600519.SS, Weight: 1.7996
Symbol: 601012.SS, Weight: 0.0641
Symbol: 601166.SS, Weight: 0.9515
Symbol: 601318.SS, Weight: 0.4069
Symbol: 601888.SS, Weight: 0.2969

第二张图，你能看到每个策略的回测效果，可以看到，这10只股票的组合，使用GA策略的效果会比沪深300好一点：

@公众号: 二七阿尔量化

第三张图，我们设定了最后20个交易日用于测试，这是测试结果，由于近期市场处于下跌趋势，这10只股票也产生了剧烈波动，效果一般。

第四张图是对未来的一个预估，没有太大参考性。

3.四种策略的原理

可以看到输出的报告中包含了4种策略：

Eigen Portfolios 特征投资组合 (蓝色)

这些投资组合通常与市场相关性较低，会产生相对的高回报和阿尔法。然而，由于它们与市场相关性不高，它们也可能带来很大的风险。数字越小，风险和回报都会降低。

Minimum Variance Portfolio (MVP) 最小方差投资组合 (橙色)

MVP 试图最小化投资组合的收益方差。这些投资组合的风险和回报最低。

Maximum Sharpe Ratio Portfolio (MSR) 最大夏普比率投资组合 (绿色)

MSR 试图最大化投资组合的夏普比率。它在优化过程中使用过去的回报，这意味着如果过去的回报与未来的回报不同，那么未来的结果可能会有所不同。

Genetic Algorithm (GA) based Portfolio 基于遗传算法 (GA) 的投资组合 (红色)

这是 Eiten 模块内实现的基于 GA 的投资组合。通常能提供比其他策略更强大的投资组合。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的 Python 教程，请持续关注Python实用宝典。

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量化投资

Eiten 1 个构建美股投资组合的好帮手

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Eiten是Tradytics的一个开源工具包，它实现了各种统计和算法投资策略，如Eigen组合、最小方差组合、最大夏普比率组合和基于遗传算法的组合。

Eiten允许你用自己的股票组合建立自己的投资组合。Eiten中自带的严格测试框架使你能够对你的投资组合更有自信。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

git clone https://github.com/tradytics/eiten.git
cd eiten
pip install -r requirements.txt
pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir

目录结构如下：

路径描述
eiten主目录
└  figures仓库用到的图表（无需关注）
└  stocks你的用于创建投资组合的股票列表
└  strategiespython编写的策略代码
backtester.py回测模块
data_loader.py数据加载工具
portfolio_manager.py生成投资组合的代码
simulator.py使用历史回报生成投资组合的模拟器
strategy_manager.py策略管理器

2.使用方法

把你想要构建投资组合的候选股票列表写入 stocks/stocks.txt 中，尽量保证股票数量在5~50只左右。

接下来就可以尝试构建投资组合了：

python portfolio_manager.py --is_test 1 --future_bars 90 --data_granularity_minutes 3600 --history_to_use all --apply_noise_filtering 1 --market_index QQQ --only_long 1 --eigen_portfolio_number 3 --stocks_file_path stocks/stocks.txt

各个参数的解释：

is_test: 该值决定了程序是否要保留一些数据用于未来的测试。当这个值为True时，future_bars的值应该大于5。
future_bars: 构建投资组合时将排除的最近n条K线。这也被称为样本外的数据。
data_granularity_minutes: 你想什么频率的数据来建立你的投资组合。对于长期投资组合，你应该使用每日数据，但对于短期策略，你可以使用分钟的数据(3600、60、30、15、5、1)。
history_to_use: 是使用特定数量的数据还是使用我们从雅虎财经下载的所有数据。对于分钟级别的数据，我们只下载了一个月的历史数据。对于日线，我们下载了5年的历史数据。如果你想使用所有可用的数据，该值应该是 all，但如果你想使用较小的数据量，你可以将其设置为一个整数，例如100，这将只使用最后100条k线来建立投资组合。
apply_noise_filtering: 它使用随机矩阵理论来过滤掉随机性的协方差矩阵，从而产生更好的投资组合。值为1将启用它。
market_index: 你想用哪个指数来作为你的投资组合的基准值。比如SPY/QQQ，由于我们分析的是科技股，所以例子中使用了QQQ。
only_long: 是否只做多。
eigen_portfolio_number: 可阅读这篇文章了解更多: eigen-portfolios.
stocks_file_path: 你想用来建立投资组合的股票列表的文件。

如果你出现了下面这样的报错：

As of November 1st, 2021 Yahooâs suite of services will no longer be accessi
ble from mainland China. Yahoo products and services remain unaffected in all other global locations. We thank you for your support and readership，

这是因为雅虎数据源从2021年开始不在向中国提供服务，你需要挂一个代理去下载数据，在data_loader.py的73行，增加proxy参数：

stock_prices = yf.download(
                tickers=symbol,
                period=period,
                interval=interval,
                auto_adjust=False,
                progress=False,
                proxy="http://127.0.0.1:10809" # 此处由你代理地址决定
			)

然后重新执行命令便能生成不同策略的投资组合权重分配结果：

同时，程序会弹出一个图表，这个图表能输出所有策略的权重比：

各个策略的累计净值收益曲线（5年）：

“未来测试”的累计投资回报（最近90天）：

模拟未来的累计投资回报：

感谢大家的阅读，本文关于Eiten使用方式的介绍就到这里。

下篇文章我们就告诉大家如何将Eiten用于A股，敬请期待。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的 Python 教程，请持续关注Python实用宝典。

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量化投资

Alpha Vantage 获取实时美股及数字货币数据

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Alpha Vantage 是一个能够让你通过 Json 和 Pandas DataFrame 格式获取免费实时金融数据的API。

它获取数据时需要使用API Key，你可以在这里申请：

https://www.alphavantage.co/support/#api-key

输入完相关信息后点击 GET FREE API KEY 后就能获取到API KEY，非常方便。

下面就教大家怎么使用 Alpha Vantage API.

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

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pip install alpha_vantage

2.基本使用

默认情况下，数据会以字典的形式返回：

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
ts = TimeSeries(key='你的API Key')
data, meta_data = ts.get_intraday('OXY')
print(data)

如果你想要获取Dataframe版本的数据，请这样写：

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
ts = TimeSeries(key='你的API Key', output_format='pandas', indexing_type='date')
data, meta_data = ts.get_intraday('OXY')
print(data)

你还可以指定数据的频率，比如获取分钟级数据：

from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
ts = TimeSeries(key='你的API Key', output_format='pandas', indexing_type='date')
data, meta_data = ts.get_intraday('OXY', interval='1min', outputsize='full')
print(data)

可惜的是，alpha_vantage 不允许我们获取历史行情数据。

3.高级功能

没什么特别的高级功能，它支持异步获取数据：

import asyncio
from alpha_vantage.async_support.timeseries import TimeSeries

symbols = ['AAPL', 'GOOG', 'TSLA', 'MSFT']


async def get_data(symbol):
    ts = TimeSeries(key='YOUR_KEY_HERE')
    data, _ = await ts.get_quote_endpoint(symbol)
    await ts.close()
    return data

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [get_data(symbol) for symbol in symbols]
group1 = asyncio.gather(*tasks)
results = loop.run_until_complete(group1)
loop.close()
print(results)

这样能异步获取不同股票的当前价格，减少了网络IO的等待时间。

如果你希望以最简单的方式每天按时获取分钟级数据，那么这个API是你值得尝试的。

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教你用 Pytdx 获取股票的历史分时成交数据

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Pytdx是一个基于C++接口开发的Python第三方模块。

使用它我们能够很方便地获取通达信上的标准行情数据、历史行情数据、专业的财务数据，并且支持macOS系统，非常方便。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

pip install pytdx

2.Pytdx 查询分时成交

为了能够查询数据，我们第一步需要创建API，连接通达信服务：

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect('119.147.212.81', 7709)

第二步，使用这个API查询历史分时数据：

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect('119.147.212.81', 7709)
print(api_hq.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, "002560", 0, 500, 20220916))

效果如下：

[OrderedDict([('time', '14:29'),
              ('price', 7.91),
              ('vol', 582),
              ('buyorsell', 1)]),
 ... ...
]

请注意，查询的日期必须填写整数，不然会查询不到数据。

3.查询完整历史分时数据

在前面的示例中，我们查询了 002560 这个股票在 2022-09-16 的最后500条数据。

如果我们想要查询当天的全部数据，需要不断改变start和limit，即api_hq.get_history_transaction_data的第三个参数和第四个参数。

代码如下：

# 公众号: 二七阿尔量化
# 2022-09-17

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect('119.147.212.81', 7709)

def get_all_trans_data(api, code, date):
    start = 0
    data = []
    while True:
        part = api.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, code, start, 888, int(date))
        data.extend(part)
        if len(part) < 888:
            break
        start += 888
    return data
data = get_all_trans_data(api_hq, "002560", 20220916)
print(len(data))
# 3776

data 的格式如下：

数组里的顺序是乱的，因为我们请求数据的时候并不是按时间序列去请求的，因此还可以做数据规整化处理：

# 公众号: 二七阿尔量化
# 2022-09-17

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
from collections import defaultdict
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect('119.147.212.81', 7709)

def get_all_trans_data(api, code, date):
    start = 0
    data = []
    while True:
        part = api.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, code, start, 888, int(date))
        data.extend(part)
        if len(part) < 888:
            break
        start += 888
    return data
date = 20220916
data = get_all_trans_data(api_hq, "002560", date)
print(len(data))
# 3776
trans = defaultdict(list)
for tran in data:
    # "%Y%m%d %H:%M"
    trans[datetime.datetime.strptime(str(date) + " " + tran["time"], "%Y%m%d %H:%M")].append({
        "price": tran["price"],
        "volume": tran["vol"],
        "turnover": float(tran["price"]) * float(tran["vol"]) * 100,
    })
trans = dict(sorted(trans.items(), key=lambda x: x[0]))

这样，trans的数据就是格式化好的：

4.其他查询方法

除了历史分时数据，pytdx还可以查询：

股票行情数据: 

api.get_security_quotes([(0, '000001'), (1, '600300')])
# 参数格式：[(市场代码, 股票代码), ...]

K线数据：

api.get_security_bars(9,0, '000001', 4, 3)

参数如下：

读取公司信息详情：

api.get_company_info_content(0, '000001', '000001.txt', 0, 100)
# 参数：市场代码, 股票代码, 文件名, 起始位置, 数量

读取财务信息:

api.get_finance_info(0, '000001')
# 参数：市场代码, 股票代码

还有其他更多的功能，大家可以阅读Pytdx的说明文档：

https://rainx.gitbooks.io/pytdx

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量化投资

Efinance 用 Python 爬取A股龙虎榜历史数据

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龙虎榜是A股的特色数据。它指每日两市中涨跌幅、换手率等由大到小的排名榜单，并从中可以看到龙虎榜单中的股票在哪个证券营业部的成交量较大。

该数据有助于了解当日异动个股的资金进出情况，判断是游资所为还是机构所为，抑或是拉萨集团散户大军。

上榜条件：

1、日价格涨幅偏离值±7%

2、日换手率达到20%

3、日价格振幅达到15%

4、连续三个交易日内，涨幅偏离值累计达到20%

每个条件都选前3名的上榜，深市是分主板、中小板、创业板分别取前3的。

龙虎榜数据是量化投资可依靠的数据源之一。

最简单的玩法是我们以股票上榜日的下一个交易日开盘价，作为买入价，下下个交易日的收盘价，作为卖出价。根据这两个数据，更新上榜日净买入该股的主力席位成功率。此后，系统自动选择有高成功率主力席位介入的股票进行自动化操作。

当然，还有其他玩法，需要我们自行发掘。本文只做抛砖引玉的作用，教你通过 Efinance 获取历史股票龙虎榜数据。

1.准备

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pip install efinance --upgrade

2.Efinance 龙虎榜数据获取

获取最新的龙虎榜数据：

import efinance as ef
# 获取最新一个公开的龙虎榜数据(后面还有获取指定日期区间的示例代码)
dt_list = ef.stock.get_daily_billboard()
print(dt_list)
#       股票代码   股票名称        上榜日期  ...   成交额占总成交比          流通市值                                      上榜原因
# 
# 0   000593   德龙汇能  2022-09-01  ...  24.489978  3.132908e+09                  连续三个交易日内，跌幅偏离值累计达到20%的证券
# 1   000593   德龙汇能  2022-09-01  ...  28.569036  3.132908e+09                          日跌幅偏离值达到7%的前5只证券        
# ... ...
# 54  900915   中路Ｂ股  2022-09-01  ...  77.071460  6.791650e+09             有价格涨跌幅限制的日收盘价格涨幅偏离值达到7%的前五只证券

获取历史龙虎榜数据：

import efinance as ef
# 获取指定日期区间的龙虎榜数据
start_date = '2021-08-20' # 开始日期
end_date = '2022-09-01' # 结束日期
dt_list = ef.stock.get_daily_billboard(start_date = start_date,end_date = end_date)
print(dt_list)

效果如下，会返回一个包含指定区间内所有龙虎榜数据的Dataframe：

         股票代码  股票名称        上榜日期                解读  ...   净买额占总成交比    成交额占总成交比          流通市值
             上榜原因
0      000593  德龙汇能  2022-09-01    主力做T，成功率40.14%  ...  -3.272621   24.489978  3.132908e+09       连续三个交易日内，跌幅偏离值累计达到20%的证券
1      000593  德龙汇能  2022-09-01    主力做T，成功率41.00%  ...  -8.620473   28.569036  3.132908e+09               日跌幅偏离值达到7%的前5只证券
2      000595  宝塔实业  2022-09-01  1家机构买入，成功率38.60%  ...   0.463642   15.610660  9.411956e+09               日涨幅偏离值达到7%的前5只证券
3      000670   盈方微  2022-09-01  普通席位买入，成功率35.67%  ...   4.406599   17.829750  6.234850e+09               日涨幅偏离值达到7%的前5只证券
4      000716   黑芝麻  2022-09-01  1家机构买入，成功率44.05%  ...   1.390889   16.455920  3.778881e+09                日换手率达到20%的前5只证券
...       ...   ...         ...               ...  ...        ...         ...           ...                            ...
18213  605580  恒盛能源  2021-08-20    买一主买，成功率33.33%  ...  88.945937  111.054054  6.640000e+08  有价格涨跌幅限制的日收盘价格涨幅偏离值达到7%的前三只证券
18214  688029  南微医学  2021-08-20  4家机构卖出，成功率55.82%  ... -18.529760   67.958326  9.001510e+09    有价格涨跌幅限制的日收盘价格跌 幅达到15%的前五只证券
18215  688408   中信博  2021-08-20  4家机构卖出，成功率47.86%  ...  -5.122340   93.739221  5.695886e+09      有价格涨跌幅限制的日价格振幅达到30%的前五只证券
18216  688556  高测股份  2021-08-20  上海资金买入，成功率60.21%  ...  -6.847351   63.922831  6.150250e+09    有价格涨跌幅限制的日收盘价格涨幅达到15%的前五只证券
18217  688636   智明达  2021-08-20  2家机构买入，成功率47.37%  ...  15.517464   54.552336  1.647410e+09    有价格涨跌幅限制的日收盘价格涨幅达到15%的前五只证券

[18218 rows x 16 columns]

3.其他数据

除了龙虎榜数据外，efinance 中比较有价值的数据是大小单数据。

股票最新一个交易日单子流入数据(分钟级)：

import efinance as ef
print(ef.stock.get_today_bill('300750'))

#      股票名称    股票代码                时间        主力净流入      小单净流入        中单净流入        大单净流入      超大单净流入
# 0    宁德时代  300750  2022-09-01 09:31  -16227310.0   -13332.0   16240643.0  -32348972.0  16121662.0
# 1    宁德时代  300750  2022-09-01 09:32  -18437363.0   -13332.0   18450696.0  -46147932.0  27710569.0
# 2    宁德时代  300750  2022-09-01 09:33  -10363719.0   -13332.0   10377052.0  -39606699.0  29242980.0
# 3    宁德时代  300750  2022-09-01 09:34  -21867692.0   -13332.0   21881025.0  -46285941.0  24418249.0
# 4    宁德时代  300750  2022-09-01 09:35  -33428620.0   -13332.0   33441954.0  -49130994.0  15702374.0
# ..    ...     ...               ...          ...        ...          ...          ...         ...
# 235  宁德时代  300750  2022-09-01 14:56 -499053140.0 -1849704.0  500902854.0 -421625414.0 -77427726.0
# 236  宁德时代  300750  2022-09-01 14:57 -506019055.0 -1849704.0  507868768.0 -415876177.0 -90142878.0
# 237  宁德时代  300750  2022-09-01 14:58 -506439955.0 -1849704.0  508289668.0 -416297077.0 -90142878.0
# 238  宁德时代  300750  2022-09-01 14:59 -506439955.0 -1849704.0  508289668.0 -416297077.0 -90142878.0
# 239  宁德时代  300750  2022-09-01 15:00 -506439955.0 -1849704.0  508289668.0 -416297077.0 -90142878.0
# 
# [240 rows x 8 columns]

股票历史单子流入数据(日级)：

import efinance as ef
print(ef.stock.get_history_bill('300750'))

还有基金公开持仓信息：

import efinance as ef
# 获取最新公开的持仓数据
print(ef.fund.get_invest_position('161725'))
# 基金代码    股票代码  股票简称   持仓占比  较上期变化        公开日期
# 0  161725  600809  山西汾酒  14.50  -0.70  2022-06-30
# 1  161725  000858   五粮液  14.33   1.50  2022-06-30
# 2  161725  000568  泸州老窖  14.14  -0.43  2022-06-30
# 3  161725  600519  贵州茅台  14.08  -2.70  2022-06-30
# 4  161725  002304  洋河股份  11.53  -0.05  2022-06-30
# 5  161725  000596  古井贡酒   4.27   1.00  2022-06-30
# 6  161725  000799   酒鬼酒   3.85   0.45  2022-06-30
# 7  161725  603369   今世缘   3.48  -0.27  2022-06-30
# 8  161725  600779   水井坊   2.18  -0.41  2022-06-30
# 9  161725  603589   口子窖   2.15  -0.15  2022-06-30

还有很多基本的K线和历史数据，基本上和之前介绍的akshare差不多，这里就不重复介绍了。

有兴趣使用的同学可以参考他们的官方Github文档，中文，可读性很强。

https://github.com/Micro-sheep/efinance

龙虎榜的数据其实非常有意思，可以捕捉到游资和机构的动作，下次有时间给大家介绍一个策略。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的 Python 教程，请持续关注Python实用宝典。

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Exchange_calendars 一个能获取全世界所有市场交易日历的Python模块

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Exchange_calendars 是一个用于查询证券交易日历的 Python 库。开箱即用，内含世界50+个交易所的交易日历，包括中国市场和港股市场，非常方便。

同时，如果你找到了Exchange_calendars 上没有的市场的交易日历，可以向他们提交PR，创建一个新的交易所日历。

注意，本模块最低支持的Python版本为3.8.

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

pip install exchange_calendars

2.Exchange_calendars 基本使用

获取可用日历的列表：

import exchange_calendars as xcals
print(xcals.get_calendar_names(include_aliases=False))

结果如下：

['24/5', '24/7', 'AIXK', 'ASEX', 'BVMF', 'CMES', 'IEPA', 'XAMS', 'XASX', 'XBKK', 'XBOG', 'XBOM', 'XBRU', 'XBSE', 'XBUD', 'XBUE', 'XCBF', 'XCSE', 'XDUB', 'XETR', 'XFRA', 'XHEL', 'XHKG', 'XICE', 'XIDX', 'XIST', 'XJSE', 'XKAR', 'XKLS', 'XKRX', 'XLIM', 'XLIS', 'XLON', 'XMAD', 'XMEX', 'XMIL', 'XMOS', 'XNYS', 'XNZE', 'XOSL', 'XPAR', 'XPHS', 'XPRA', 'XSES', 'XSGO', 'XSHG', 'XSTO', 'XSWX', 'XTAE', 'XTAI', 'XTKS', 'XTSE', 'XWAR', 'XWBO', 'us_futures']

其中，XSHG就是中国的沪市、XHKG就是港股。

获取沪市日历：

import exchange_calendars as xcals
xshg = xcals.get_calendar("XSHG")

查询某个区间日程是否有开盘：

import exchange_calendars as xcals
xshg = xcals.get_calendar("XSHG")
print(xshg.schedule.loc["2021-12-29":"2022-08-12"])
                                open               break_start                 break_end                     close
2021-12-29 2021-12-29 01:30:00+00:00 2021-12-29 03:30:00+00:00 2021-12-29 05:00:00+00:00 2021-12-29 07:00:00+00:00
2021-12-30 2021-12-30 01:30:00+00:00 2021-12-30 03:30:00+00:00 2021-12-30 05:00:00+00:00 2021-12-30 07:00:00+00:00
2021-12-31 2021-12-31 01:30:00+00:00 2021-12-31 03:30:00+00:00 2021-12-31 05:00:00+00:00 2021-12-31 07:00:00+00:00
2022-01-04 2022-01-04 01:30:00+00:00 2022-01-04 03:30:00+00:00 2022-01-04 05:00:00+00:00 2022-01-04 07:00:00+00:00
2022-01-05 2022-01-05 01:30:00+00:00 2022-01-05 03:30:00+00:00 2022-01-05 05:00:00+00:00 2022-01-05 07:00:00+00:00
...                              ...                       ...                       ...                       ...
2022-08-08 2022-08-08 01:30:00+00:00 2022-08-08 03:30:00+00:00 2022-08-08 05:00:00+00:00 2022-08-08 07:00:00+00:00
2022-08-09 2022-08-09 01:30:00+00:00 2022-08-09 03:30:00+00:00 2022-08-09 05:00:00+00:00 2022-08-09 07:00:00+00:00
2022-08-10 2022-08-10 01:30:00+00:00 2022-08-10 03:30:00+00:00 2022-08-10 05:00:00+00:00 2022-08-10 07:00:00+00:00
2022-08-11 2022-08-11 01:30:00+00:00 2022-08-11 03:30:00+00:00 2022-08-11 05:00:00+00:00 2022-08-11 07:00:00+00:00
2022-08-12 2022-08-12 01:30:00+00:00 2022-08-12 03:30:00+00:00 2022-08-12 05:00:00+00:00 2022-08-12 07:00:00+00:00

[151 rows x 4 columns]

可见，他直接返回了这个区间中所有开盘的日期作为index，并附带了开盘和收盘的UTC时间（需要+8）。

如果你只需要开市的日期，可以这样：

# 公众号：二七阿尔量化
import exchange_calendars as xcals
xshg = xcals.get_calendar("XSHG")
xshg_range = xshg.schedule.loc["2021-12-29":"2022-08-12"]
print(xshg_range.index.strftime("%Y-%m-%d").tolist())

效果如下：

['2021-12-29', '2021-12-30', '2021-12-31', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-10', '2022-01-11', '2022-01-12', '2022-01-13', '2022-01-14', '2022-01-17', '2022-01-18', '2022-01-19', '2022-01-20', '2022-01-21', '2022-01-24', '2022-01-25', '2022-01-26', '2022-01-27', '2022-01-28', '2022-02-07', '2022-02-08', '2022-02-09', '2022-02-10', '2022-02-11', '2022-02-14', '2022-02-15', '2022-02-16', '2022-02-17', '2022-02-18', '2022-02-21', '2022-02-22', '2022-02-23', '2022-02-24', '2022-02-25', '2022-02-28', '2022-03-01', '2022-03-02', '2022-03-03', '2022-03-04', '2022-03-07', '2022-03-08', '2022-03-09', '2022-03-10', '2022-03-11', '2022-03-14', '2022-03-15', '2022-03-16', '2022-03-17', '2022-03-18', '2022-03-21', '2022-03-22', '2022-03-23', '2022-03-24', '2022-03-25', '2022-03-28', '2022-03-29', '2022-03-30', '2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-06', '2022-04-07', '2022-04-08', '2022-04-11', '2022-04-12', '2022-04-13', '2022-04-14', '2022-04-15', '2022-04-18', '2022-04-19', '2022-04-20', '2022-04-21', '2022-04-22', '2022-04-25', '2022-04-26', '2022-04-27', '2022-04-28', '2022-04-29', '2022-05-05', '2022-05-06', '2022-05-09', '2022-05-10', '2022-05-11', '2022-05-12', '2022-05-13', '2022-05-16', '2022-05-17', '2022-05-18', '2022-05-19', '2022-05-20', '2022-05-23', '2022-05-24', '2022-05-25', '2022-05-26', '2022-05-27', '2022-05-30', '2022-05-31', '2022-06-01', '2022-06-02', '2022-06-06', '2022-06-07', '2022-06-08', '2022-06-09', '2022-06-10', '2022-06-13', '2022-06-14', '2022-06-15', '2022-06-16', '2022-06-17', '2022-06-20', '2022-06-21', '2022-06-22', '2022-06-23', '2022-06-24', '2022-06-27', '2022-06-28', '2022-06-29', '2022-06-30', '2022-07-01', '2022-07-04', '2022-07-05', '2022-07-06', '2022-07-07', '2022-07-08', '2022-07-11', '2022-07-12', '2022-07-13', '2022-07-14', '2022-07-15', '2022-07-18', '2022-07-19', '2022-07-20', '2022-07-21', '2022-07-22', '2022-07-25', '2022-07-26', '2022-07-27', '2022-07-28', '2022-07-29', '2022-08-01', '2022-08-02', '2022-08-03', '2022-08-04', '2022-08-05', '2022-08-08', '2022-08-09', '2022-08-10', '2022-08-11', '2022-08-12']

3.高级使用

判断某一天是否为交易日：

# 公众号：二七阿尔量化

import exchange_calendars as xcals
xshg = xcals.get_calendar("XSHG")
print(xshg.is_session("2022-12-30"))
# True

获取某一天后的N个交易日：

# 公众号：二七阿尔量化

import exchange_calendars as xcals
xshg = xcals.get_calendar("XSHG")
print(xshg.sessions_window("2022-12-30", 7))
# DatetimeIndex(['2022-12-30', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05',
#               '2023-01-06', '2023-01-09', '2023-01-10'],
#              dtype='datetime64[ns]', freq='C')

获取某一天后的下一个交易日：

# 公众号：二七阿尔量化

import exchange_calendars as xcals
xshg = xcals.get_calendar("XSHG")
print(xshg.date_to_session("2022-01-01", direction="next"))
# 2022-01-04 00:00:00

获取某一天后的上一个交易日：

# 公众号：二七阿尔量化

import exchange_calendars as xcals
xshg = xcals.get_calendar("XSHG")
print(xshg.date_to_session("2022-01-01", direction="previous"))
# 2021-12-31 00:00:00

获取分钟级交易区间：

import exchange_calendars as xcals
xshg = xcals.get_calendar("XSHG")
print(xshg.session_minutes("2022-01-04"))
# DatetimeIndex(['2022-01-04 01:30:00+00:00', '2022-01-04 01:31:00+00:00',
#                '2022-01-04 01:32:00+00:00', '2022-01-04 01:33:00+00:00',
#                '2022-01-04 01:34:00+00:00', '2022-01-04 01:35:00+00:00',
#                '2022-01-04 01:36:00+00:00', '2022-01-04 01:37:00+00:00',
#                '2022-01-04 01:38:00+00:00', '2022-01-04 01:39:00+00:00',
#                ...
#                '2022-01-04 06:50:00+00:00', '2022-01-04 06:51:00+00:00',
#                '2022-01-04 06:52:00+00:00', '2022-01-04 06:53:00+00:00',
#                '2022-01-04 06:54:00+00:00', '2022-01-04 06:55:00+00:00',
#                '2022-01-04 06:56:00+00:00', '2022-01-04 06:57:00+00:00',
#                '2022-01-04 06:58:00+00:00', '2022-01-04 06:59:00+00:00'],
#               dtype='datetime64[ns, UTC]', length=240, freq=None)

交易时间按指定数字分割：

import exchange_calendars as xcals
xshg = xcals.get_calendar("XSHG")
print(xshg.trading_index(
    "2021-12-30", "2021-12-31", period="30T", force=True
))
# IntervalIndex([[2021-12-30 01:30:00, 2021-12-30 02:00:00), [2021-12-30 02:00:00, 2021-12-30 02:30:00), [2021-12-30 02:30:00, 2021-12-30 03:00:00), [2021-12-30 03:00:00, 2021-12-30 03:30:00), [2021-12-30 05:00:00, 2021-12-30 05:30:00) ... [2021-12-31 03:00:00, 2021-12-31 03:30:00), [2021-12-31 05:00:00, 2021-12-31 05:30:00), [2021-12-31 05:30:00, 2021-12-31 06:00:00), [2021-12-31 06:00:00, 2021-12-31 06:30:00), [2021-12-31 06:30:00, 2021-12-31 07:00:00)],
#               closed='left',
#               dtype='interval[datetime64[ns, UTC]]')

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的 Python 教程，请持续关注Python实用宝典。

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量化投资

教你使用Akshare获取A股可转债相关信息

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Akshare 是一个非常好用的开源A股数据获取模块，它是基于 Python 的财经数据接口库，目的是实现对A股、美股、期货等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具，主要用于学术研究目的。

今天我们就来学习用它获取可转债的相关数据。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

pip install akshare --upgrade

目前 AKShare 仅支持 Python 3.7(64 位) 及以上版本。如果遇到 xxx has no attribute xxx, 大概率是Python版本的问题。

2.Akshare 获取可转债基本信息

获取沪深可转债的基本信息，基本信息中包括债券代码、债券简称、申购日期、申购代码、申购上限、正股代码、正股简称、正股价、转股价、转股价值、债现价、转股溢价率、发行规模、中签号发布日、中签率、上市时间等信息。：

import akshare as ak

bond_zh_cov_df = ak.bond_zh_cov()
print(bond_zh_cov_df)

一个使用小示例：如果你想要将可转债代码和正股代码对应起来：

# 公众号：二七阿尔量化
import akshare as ak

bond_zh_cov_df = ak.bond_zh_cov()
code_map = bond_zh_cov_df.set_index("债券代码")
code_map = code_map.to_dict()
cb_stock_code = code_map["正股代码"]
print(cb_stock_code)

效果如下：

{'113652': '603568', '118015': '688595', '127067': '000703', '123153': '300956', '123152': '300727', '113651': '603992', '118014': '688556', '113061': '601689', '118013': '688208', '127066': '002850', '118012': '688321', '118011': '688689', '113650': '603916', '123151': '300869', '123150': '300406', '118010': '688026', '113649': '603810', '118009': '688059', .....}

在code_map.to_dict()后的变量里，我们可以获取可转债代码与其任意字段的map字典， 比如转股溢价率：

# 公众号：二七阿尔量化
import akshare as ak

bond_zh_cov_df = ak.bond_zh_cov()
code_map = bond_zh_cov_df.set_index("债券代码")
code_map = code_map.to_dict()
cb_stock_code = code_map["正股代码"]
temp_data = code_map["转股溢价率"]
print(temp_data)
# {'113652': 4.55, '118015': 7.98, '127067': 12.66, '123153': 7.61, '123152': -4.81, '113651': 3.24, '118014': 1.19, '113061': -17.82, '118013': 10.36, '127066': 0.6, '118012': 2.55, '118011': 9.79, '113650': 19.75, '123151': 34.24, '123150': 26.08, '118010': 15.41, '113649': 34.8, '118009': 41.44, '111005': 15.72, '118008': 42.31, '110087': 31.92  ......

3.获取行情数据

获取可转债的日线行情：

import akshare as ak
bond_zh_hs_cov_daily_df = ak.bond_zh_hs_cov_daily(symbol="sh113542")
print(bond_zh_hs_cov_daily_df)
#            date    open    high     low   close   volume
# 4    2019-08-29  108.68  108.99  108.56  108.71    69900
# ..          ...     ...     ...     ...     ...      ...
# 705  2022-07-22  110.03  110.86  110.03  110.40    50830
# [706 rows x 6 columns]

获取可转债分钟级行情数据：

import akshare as ak

bond_zh_hs_cov_min_df = ak.bond_zh_hs_cov_min(symbol="sz123124", period='1', adjust='', start_date="1979-09-01 09:32:00", end_date="2222-01-01 09:32:00")
print(bond_zh_hs_cov_min_df)
#                       时间       开盘       收盘  ...  成交量       成交额       最新价
# 0    2022-07-22 09:30:00  116.200  116.200  ...   67   77854.0  116.2000
# ..                   ...      ...      ...  ...  ...       ...       ...
# 239  2022-07-22 14:59:00  116.000  116.000  ...    0       0.0  115.7802
# 240  2022-07-22 15:00:00  116.000  116.000  ...   97  112520.0  115.7819

bond_zh_hs_cov_min 支持以下参数：symbol(转债代码)、period(分钟级数据周期)、adjust(复权类型)、start_date(起始时间)、end_date(终止时间)。

其中 period 支持 ‘1’, ‘5’, ’15’, ’30’, ’60’ 分钟级数据。

adjust 支持前复权(“qfq”), 后复权(“hfq”), 或不复权(空值 “”)。

4.可转债比价表

可转债比价表中有转股溢价率、纯债溢价率以及赎回强赎的触发价，有时候也是我们参考的重要指标：

import akshare as ak

bond_cov_comparison_df = ak.bond_cov_comparison()
print(bond_cov_comparison_df)

#       序号    转债代码   转债名称 转债最新价  ...     纯债价值     开始转股日      上市日期      申购日期
# 0      1  113652  伟22转债     -  ...        -  20230130         -  20220722
# 1      2  127067   恒逸转2     -  ...  88.8369  20230127         -  20220721
# 2      3  123153   英力转债     -  ...  95.5621  20230130         -  20220721

除了这些数据以外，akshare中还有可转债价值分析、溢价率分析数据，以及集思录相关数据，大家有兴趣可以访问akshare文档查看：

https://www.akshare.xyz/data/bond/bond.html

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量化投资

量化投资—A股实时挖掘热点的3种方法

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在A股市场做短线投资，最重要的就是找到“市场合力”，找准资金的流向，找准市场情绪。

尤其对于打板策略而言，找准A股市场上的实时热点是最重要的。

今天二七阿尔量化就来讲讲几种挖掘市场上的热点的方法。

1.实时人气榜热点

在我们之前的文章中，曾经监控过人气榜的数据及变化：《Prometheus 实战教程 + Grafana + Python — 实时监控东方财富人气榜股票》，这篇文章讲述了如何抓取东方财富人气榜数据及如何监控股票的排名，有兴趣的朋友可以看看。

通过人气榜，我们能找到最近热门的股票（不一定是最新的）：

根据人气榜前20名，结合同花顺的个股概念的前三个概念，我们能总结出最近的热点概念是什么，代码如下：

import requests
from collections import defaultdict
from bs4 import BeautifulSoup

for code in codes:
    res = fetch_code_ths_basic(code)
    print(f'{code}: {res}')
    for concept in res:
        results[concept] += 1
print(sorted(results.items(), key=lambda x: (x[1], x[0]), reverse=True))
000957: ['燃料电池', '新能源汽车', '无人驾驶']
000722: ['水利', '绿色电力', '养老概念']
000755: ['绿色电力', '地方国资改革']
002374: ['PPP概念', '污水处理', '区块链']
300068: ['动力电池回收', '锂电池', '储能']
000404: ['冷链物流', '家用电器', '节能环保']
002514: ['医疗废物处理', '换电概念', '智能电网']
300274: ['储能', '光伏概念', '充电桩']
000629: ['钒电池', '钛白粉概念', '半年报预增']
002466: ['盐湖提锂', '动力电池回收', '锂电池']
002090: ['电力物联网', '智能电网', '充电桩']
002031: ['机器人概念', '工业4.0', '工业母机']
002761: ['水利', '装配式建筑', '新型城镇化']
000601: ['绿色电力', '充电桩', '光伏概念']
002594: ['比亚迪概念', '无人驾驶', '新能源汽车']
300827: ['储能', '光伏概念', '智能电网']
002204: ['核电', '振兴东北', '半年报预增']
000155: ['动力电池回收', '宁德时代概念', '锂电池']
301120: ['绿色电力', '风电', '智能电网']
000625: ['华为汽车', '无人驾驶', '燃料电池']
[('绿色电力', 4), ('智能电网', 4), ('锂电池', 3), ('无人驾驶', 3), ('动力电池回收', 3), ('光伏概念', 3), ('充电桩', 3), ('储能', 3), ('燃料电池', 2), ('水利', 2), ('新能源汽车', 2), ('半年报预增', 2), ('风电', 1), ('钛白粉概念', 1), ('钒电池', 1), ('装配式
建筑', 1), ('节能环保', 1), ('盐湖提锂', 1), ('电力物联网', 1), ('污水处理', 1), ('比亚迪概念', 1), ('核电', 1), ('机器人概念', 
1), ('新型城镇化', 1), ('换电概念', 1), ('振兴东北', 1), ('工业母机', 1), ('工业4.0', 1), ('家用电器', 1), ('宁德时代概念', 1), 
('地方国资改革', 1), ('华为汽车', 1), ('医疗废物处理', 1), ('区块链', 1), ('冷链物流', 1), ('养老概念', 1), ('PPP概念', 1)]

可见，近期的热点是 “绿色电力”, “智能电网”, “锂电池”, “光伏” 等概念。

但是，总结出来的这个热点概念具有一定的延迟，它并不一定能代表最新的市场热点，因为一次涨停、两次涨停并无法把该股带到前20名中。能在前20名的，很可能是最近连板的妖股。

最典型的比如这两天发酵的”储能”概念，只有一只股票在前20名中，但实际上储能概念这几天流入了不少资金。

2.人气飙升榜

那么有没有可能检测到正在飙升的概念呢？我觉得人气飙升板或许可以尝试一下：

我将飙升榜前一百名的股票都抓取后，统计它们的概念，结果如下：

[('专精特新', 13), ('新能源汽车', 12), ('科创次新股', 10), ('锂电池', 9), ('芯片概念', 8), ('宁德时代概念', 7), ('华为概念', 7), ('军工', 7), ('人民币贬值受益', 7), ('5G', 7), ('特斯拉', 5), ('注册制次新股', 5), ('机器人概念', 5), ('储能', 5), ('无人机', 4), ('新材料概念', 4), ('央企国资改革', 4), ('医疗器械概念', 4), ('超级电容', 3), ('航空发动机', 3), ('稀土永磁', 3), ('生物医药', 3), ('燃料电池', 3), ('消费电子概念', 3), ('氢能源', 3), ('比亚迪概念', 3), ('智能制造', 3), ('大飞机', 3), ('华为汽车', 3), ('OLED', 3), ('高铁', 2), ('高端装备', 2), ('郭台铭概念', 2), ('辅助生殖', 2), ('融资融券', 2), ('节能照明', 2), ('网红经济', 2), ('粤港澳大湾区', 2), ('第三代半导体', 2), ('眼科医疗', 2), ('特高压', 2), ('沪股通', 2), ('汽车电子', 2), ('污水处理', 2), ('标
普道琼斯A股', 2), ('机器视觉', 2), ('智能电网', 2), ('智能医疗', 2), ('无人驾驶', 2), ('工业母机', 2), ('工业4.0', 2), ('小米概 
念', 2), ('安防', 2), ('口罩', 2), ('动力电池回收', 2), ('冬奥会', 2), ('军民融合', 2), ('光伏概念', 2), ('健康中国', 2), ('两轮
车', 2), ('PCB概念', 2), ('鸿蒙概念', 1), ('集成电路概念', 1), ('钠离子电池', 1), ('金属回收', 1), ('金刚石（线）', 1), ('跨境电
商', 1), ('超级高铁', 1), ('节能环保', 1), ('自由贸易港', 1), ('腾讯概念', 1), ('肝炎概念', 1), ('网络直播', 1), ('网络安全', 1), ('统一大市场', 1), ('百度概念', 1), ('电子身份证', 1), ('生物疫苗', 1), ('特钢概念', 1), ('汽车拆解概念', 1), ('民营医院', 1), ('核准制次新股', 1), ('智能物流', 1), ('智能家居', 1), ('智慧灯杆', 1), ('智慧城市', 1), ('新冠治疗', 1), ('富士康概念', 1), ('壳资源', 1), ('培育钻石', 1), ('垃圾分类', 1), ('地方国资改革', 1), ('国产航母', 1), ('国产操作系统', 1), ('固废处理', 1), ('卫 
星导航', 1), ('医美概念', 1), ('北京自贸区', 1), ('北交所概念', 1), ('动物疫苗', 1), ('创投', 1), ('农机', 1), ('养老概念', 1), 
('共享单车', 1), ('光刻胶', 1), ('元宇宙', 1), ('传感器', 1), ('仿制药一致性评价', 1), ('互联网医疗', 1), ('云计算', 1), ('乡村 
振兴', 1), ('WiFi 6', 1), ('PPP概念', 1), ('PM2.5', 1), ('MSCI概念', 1), ('C2M概念', 1), ('3D打印', 1)]

除去专精特新和科创次新股这样的大概念，新能源汽车、锂电池、芯片概念位居前排，不愧是碳中和主赛道。

但是这个真的是实时热点吗？我还没有测试过，让我们多观察几天。

3.消息面

我觉得这一个是最能提前预测到热点板块的方法。比如这两天的储能，是由这个消息引爆的：

通过对这个简报进行自然语言处理分析，我们能迅速获得主题及感情色彩：

# 二七阿尔量化
from snownlp import SnowNLP

text = "【光伏发电迎爆发式增长 有储能企业订单量翻8倍】财联社7月13日电，据国家能源局数据显示，2022年1-5月，全国太阳能发电新增装机2371万千瓦，同比增幅为139%。截至5月底，全国太阳能发电装机容量约32789万千瓦，同比增长24%。随着光伏市场的火热，对于储能的需求也持续增长，甚至出现了供不应求的局面。在江苏常州新北区的一家光伏储能系统生产企业内，记者看到，整条产线都在满负荷运行，生产着储能系统所需要的锂电池电芯。负责人表示，现在生产量是去年的5倍，接到的订单量是去年的8倍。光伏发电具有波动性，无法满足电网的全天候调度需求，从2021年以来，宁夏、辽宁、安徽、江苏等地陆续在新能源上网等相关文件中提出了对储能配套等的具体要求。在当前光伏装机量攀升的背景下，储能系统的销量开始大幅增长。"
s = SnowNLP(text)
print('提取文本关键词（[TextRank]:',s.keywords(3))
print('提取文本摘要（[TextRank]:',s.summary(3))
print('感情色彩（输出为positive概率):',s.sentiments)

结果如下：

提取文本关键词（[TextRank]: ['储能', '增长', '月']
提取文本摘要（[TextRank]: ['【光伏发电迎爆发式增长 有储能企业订单量翻8倍】财联社7月13日电', '在江苏常州新北区的一家光伏储能系统生产企业内', '对于储能
的需求也持续增长']
感情色彩（输出为positive概率): 0.7465336870736243

从中我们就提取出了储能这个关键词，并知道其感情色彩为正面。通过对一些简报和快讯进行命名实体识别，并识别其感情色彩，我们也能够快速分析一个概念是否可以成为热门概念。

A股市场判断热点和情绪的方法还有很多，比如韭菜公社的言论、淘股吧各路游资的言论，实际上都可以被量化为因子进行研究，有兴趣的同学可以试试。

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Python 数据分析、量化投资

Pandas TA 一个能帮助你迅速计算量化投资技术指标的神器

留下评论

Pandas TA 是一个基于Pandas模块开发的，具有上百个技术指标和常用指标的开源模块。它包括但不限于能够绘制62种蜡烛形态（晨星、乌云、十字星、孕线等等）、130个技术指标，如移动平均线、macd、hma、布林带、obv、aron、squeeze等等各种指标。

下面就来讲一下这个量化投资神器的安装和使用方法，如果对你有帮助，记得点个赞和在看支持一下哦。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

pip install pandas_ta

此外，如果你想使用上全部指标，你需要安装TA-Lib

pip install Ta-Lib

安装TA-Lib的时候可能会遇到没有VC++14.0的报错，这时候我们需要手动安装，在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib 中下载你对应的Python版本的 TA-Lib whl文件。

下载完成后执行以下命令：

# 公众号：二七阿尔量化
pip install D:\path\TA_lib‑0.4.24‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl

就能成功手动安装 Ta-lib

2.Pandas TA 基本使用

为了方便介绍使用方法，我下载了沪深300的分钟级数据，如果你需要本文的全部代码及数据，请在二七阿尔量化公众号后台回复：pandas_ta 下载。

首先看看我们的数据类型：

# 公众号：二七阿尔量化
import pandas as pd
import pandas_ta as ta

sh300data = pd.read_csv("sh300_1min.csv")

print(sh300data)

#        Unnamed: 0                  day      open      high       low     close     volume
# 0               0  2022-03-07 10:47:00  4406.223  4406.352  4405.662  4405.922   54345400
# 1               1  2022-03-07 10:48:00  4406.172  4406.175  4403.834  4403.918   70803100
# 2               2  2022-03-07 10:49:00  4403.333  4403.333  4402.235  4402.340   49632500
# 3               3  2022-03-07 10:50:00  4402.330  4402.519  4401.838  4402.519   48159200

默认情况下，pandas ta 取  open 、high、low、close、volume、adj_close 列作为指标参数，本文的列名正好对应的上，无需再去特别命名。

先试试收益率计算：

sh300data = sh300data.set_index("day")
print(sh300data.ta.log_return(cumulative=True, append=True))
# 2022-03-07 10:47:00    0.000000
# 2022-03-07 10:48:00   -0.000455
# 2022-03-07 10:49:00   -0.000813
# 2022-03-07 10:50:00   -0.000773
# 2022-03-07 10:51:00   -0.000826

验证一下结果：

>>> (- 4405.922 + 4403.918) / 4405.922
-0.00045484236897518966
>>> (- 4403.918 + 4402.34) / 4403.918
-0.00035831729836920665
>>> -0.00045484236897518966 + -0.00035831729836920665
-0.0008131596673443963

结果对得上，注意我们传递了cumulative=True参数，因此每次都会将前面的收益率累加。

试一下常用指标 sma：

sma10 = sh300data.ta.sma(length=10)
print(sma10)
# day
# 2022-03-07 10:47:00          NaN
# 2022-03-07 10:48:00          NaN
# 2022-03-07 10:49:00          NaN
# 2022-03-07 10:50:00          NaN
# 2022-03-07 10:51:00          NaN
#                          ...
# 2022-07-08 14:55:00    4429.3936
# 2022-07-08 14:56:00    4428.9421
# 2022-07-08 14:57:00    4428.5996
# 2022-07-08 14:58:00    4428.3280
# 2022-07-08 15:00:00    4428.1877
# Name: SMA_10, Length: 20000, dtype: float64

支持以下全部技术指标：aberration, above, above_value, accbands, ad, adosc, adx, alma, amat, ao, aobv, apo, aroon, atr, bbands, below, below_value, bias, bop, brar, cci, cdl_pattern, cdl_z, cfo, cg, chop, cksp, cmf, cmo, coppock, cross, cross_value, cti, decay, decreasing, dema, dm, donchian, dpo, ebsw, efi, ema, entropy, eom, er, eri, fisher, fwma, ha, hilo, hl2, hlc3, hma, hwc, hwma, ichimoku, increasing, inertia, jma, kama, kc, kdj, kst, kurtosis, kvo, linreg, log_return, long_run, macd, mad, massi, mcgd, median, mfi, midpoint, midprice, mom, natr, nvi, obv, ohlc4, pdist, percent_return, pgo, ppo, psar, psl, pvi, pvo, pvol, pvr, pvt, pwma, qqe, qstick, quantile, rma, roc, rsi, rsx, rvgi, rvi, short_run, sinwma, skew, slope, sma, smi, squeeze, squeeze_pro, ssf, stc, stdev, stoch, stochrsi, supertrend, swma, t3, td_seq, tema, thermo, tos_stdevall, trima, trix, true_range, tsi, tsignals, ttm_trend, ui, uo, variance, vhf, vidya, vortex, vp, vwap, vwma, wcp, willr, wma, xsignals, zscore

试一下十字星(Doji Candlestick)形态：

doji = sh300data.ta.cdl_pattern(name="doji")
print(doji)
#                      CDL_DOJI_10_0.1
# day
# 2022-03-07 10:47:00              0.0
# 2022-03-07 10:48:00              0.0
# 2022-03-07 10:49:00              0.0
# 2022-03-07 10:50:00              0.0
# 2022-03-07 10:51:00              0.0
# ...                              ...
# 2022-07-08 14:55:00              0.0
# 2022-07-08 14:56:00            100.0
# 2022-07-08 14:57:00              0.0
# 2022-07-08 14:58:00              0.0
# 2022-07-08 15:00:00              0.0

这里的值如果出现 100 ，就是出现DOJI形态。支持以下全部蜡烛形态：

2crows, 3blackcrows, 3inside, 3linestrike, 3outside, 3starsinsouth, 3whitesoldiers, abandonedbaby, advanceblock, belthold, breakaway, closingmarubozu, concealbabyswall, counterattack, darkcloudcover, doji, dojistar, dragonflydoji, engulfing, eveningdojistar, eveningstar, gapsidesidewhite, gravestonedoji, hammer, hangingman, harami, haramicross, highwave, hikkake, hikkakemod, homingpigeon, identical3crows, inneck, inside, invertedhammer, kicking, kickingbylength, ladderbottom, longleggeddoji, longline, marubozu, matchinglow, mathold, morningdojistar, morningstar, onneck, piercing, rickshawman, risefall3methods, separatinglines, shootingstar, shortline, spinningtop, stalledpattern, sticksandwich, takuri, tasukigap, thrusting, tristar, unique3river, upsidegap2crows, xsidegap3methods

由于62种蜡烛形态太多了，你可能需要一次性捞出来，Pandas TA也支持你这么做：

# 公众号：二七阿尔量化
import pandas as pd
import pandas_ta as ta

sh300data = pd.read_csv("sh300_1min.csv")
sh300data = sh300data.set_index("day")
all_candle = sh300data.ta.cdl_pattern(name="all")
print(all_candle)
#                      CDL_2CROWS  CDL_3BLACKCROWS  CDL_3INSIDE  ...  CDL_UNIQUE3RIVER  CDL_UPSIDEGAP2CROWS  CDL_XSIDEGAP3METHODS
# day                                                            ...
# 2022-03-07 10:47:00         0.0              0.0          0.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      
# 2022-03-07 10:48:00         0.0              0.0          0.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      
# 2022-03-07 10:49:00         0.0              0.0          0.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      
# 2022-03-07 10:50:00         0.0              0.0          0.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      
# 2022-03-07 10:51:00         0.0              0.0          0.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      
# ...                         ...              ...          ...  ...               ...                  ...                   ...      
# 2022-07-08 14:55:00         0.0              0.0          0.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      
# 2022-07-08 14:56:00         0.0              0.0          0.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      
# 2022-07-08 14:57:00         0.0              0.0        100.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      
# 2022-07-08 14:58:00         0.0              0.0          0.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      
# 2022-07-08 15:00:00         0.0              0.0          0.0  ...               0.0                  0.0                   0.0      

# [20000 rows x 62 columns]

3.高级使用

Pandas TA 还支持策略的使用：

# 公众号：二七阿尔量化
import pandas as pd
import pandas_ta as ta
from multiprocessing import Process, freeze_support

sh300data = pd.read_csv("sh300_1min.csv")
sh300data = sh300data.set_index("day")
CustomStrategy = ta.Strategy(
    name="Momo and Volatility",
    description="SMA 50,200, BBANDS, RSI, MACD and Volume SMA 20",
    ta=[
        {"kind": "sma", "length": 50},
        {"kind": "sma", "length": 200},
        {"kind": "bbands", "length": 20},
        {"kind": "rsi"},
        {"kind": "macd", "fast": 8, "slow": 21},
        {"kind": "sma", "close": "volume", "length": 20, "prefix": "VOLUME"},
    ]
)


if __name__ == '__main__':
    freeze_support()
    sh300data.ta.strategy(CustomStrategy)
    print(sh300data)
    #                          Unnamed: 0      open      high       low  ...  MACD_8_21_9  MACDh_8_21_9  MACDs_8_21_9  VOLUME_SMA_20
    # day                                                            ...
    # 2022-03-07 10:47:00           0  4406.223  4406.352  4405.662  ...          NaN           NaN           NaN            NaN        
    # 2022-03-07 10:48:00           1  4406.172  4406.175  4403.834  ...          NaN           NaN           NaN            NaN        
    # 2022-03-07 10:49:00           2  4403.333  4403.333  4402.235  ...          NaN           NaN           NaN            NaN        
    # 2022-03-07 10:50:00           3  4402.330  4402.519  4401.838  ...          NaN           NaN           NaN            NaN        
    # 2022-03-07 10:51:00           4  4402.376  4402.699  4402.129  ...          NaN           NaN           NaN            NaN        
    # ...                         ...       ...       ...       ...  ...          ...           ...           ...            ...        
    # 2022-07-08 14:55:00       19995  4428.123  4428.371  4427.098  ...    -1.700179     -0.244194     -1.455985     50578250.0        
    # 2022-07-08 14:56:00       19996  4427.209  4427.688  4426.886  ...    -1.725356     -0.215496     -1.509860     53128625.0        
    # 2022-07-08 14:57:00       19997  4427.279  4428.605  4427.279  ...    -1.583555     -0.058956     -1.524599     55393515.0        
    # 2022-07-08 14:58:00       19998  4428.268  4428.458  4428.268  ...    -1.426088      0.078808     -1.504897     53840375.0        
    # 2022-07-08 15:00:00       19999  4427.963  4428.781  4427.963  ...    -1.241029      0.211094     -1.452123     60235755.0        

    # [20000 rows x 18 columns]

可以看到，策略其实就是让你将一些技术指标提前配置好，通过调用策略能够自动将这些技术指标附加到你的数据集上，非常方便。

此外，策略计算的时候会用到多进程，多进程的并行数量也是可以控制的：

# 设置为4个核心，即最多4个并行
sh300data.ta.cores = 4

# 设置为0则不用多进程
sh300data.ta.cores = 0

# 查看并行数量
print(sh300data.ta.cores)
# 0

好啦，关于Pandas TA我们就先介绍到这里啦，如果你需要了解更多内容，可以访问官方文档：

https://github.com/twopirllc/pandas-ta

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的 Python 教程，请持续关注Python实用宝典。

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Python 量化投资的强化学习神器！FinRL 入门指南

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关于强化学习的基础知识，可以阅读我们以前发表的一篇基础文章：

《什么是强化学习？预测股票的效果如何？》

使用强化学习预测股价，类似于心理学中的操作性条件反射原理，你需要在决策的时候采取合适的行动 (Action) 使奖励最大化。与监督学习预测未来的数值不同，强化学习根据输入的状态（如当日开盘价、收盘价等），输出系列动作（例如：买进、持有、卖出），并对好的动作结果不断进行奖励，对差的动作结果不断进行惩罚，使得最后的收益最大化，实现自动交易。

如果你从头开始编写一套强化学习的代码，时间成本和试错成本会比较高。而本文的主角 FinRL 框架，能够帮助你极大地减少学习成本、时间成本和试错成本。下面就介绍一下 FinRL 的使用方法。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

# 首先克隆项目
git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git
# 进入刚克隆的项目，安装依赖
cd FinRL
pip install

请注意 Python 版本要大于等于 3.7。此外，如果你的当前Python环境下安装了 zipline，请 pip uninstall 掉 zipline，因为Zipline与FinRL不兼容。

可能出现的错误：

如果你出现以下红字提示：

error: command 'swig.exe' failed: No such file or directory

请使用conda安装swig：

conda install swig

然后重新执行 pip install . 即可。

2.模型训练

运行官方示例的时候会使用到雅虎财经的数据，雅虎财经在中国已经关闭服务，因此你会需要VPN才能下载雅虎财经的数据。

cd FinRL
python Stock_NeurIPS2018.py

运行的时候大概率会遇到这个问题(2022-07-03)：

FileNotFoundError: Please set your own ALPACA_API_KEY and ALPACA_API_SECRET in config_private.py

这是官网的一个不严谨实现导致的，你可以将 finrl/main.py 中25~30行的代码移动到第100行，如下所示：

此外，在运行代码的时候，你可能会遇到无法下载数据的问题，这是因为雅虎财经在中国已经关闭服务，你需要在 Stock_NeurIPS2018.py 的第172行代码 fetch_data 函数中添加proxy参数：

# 公众号：二七阿尔量化
# 此处我的代理是10809端口，你应该按需修改
df = YahooDownloader(start_date = '2009-01-01',
                     end_date = '2021-10-31',
                     ticker_list = config_tickers.DOW_30_TICKER
                     ).fetch_data(proxy={"http": "http://127.0.0.1:10809", "https": "https://127.0.0.1:10809"})

此外，在 finrl/finrl_meta/preprocessor/preprocessors.py 的第191行，你也需要增加proxy参数：

# 公众号：二七阿尔量化
# 此处我的代理是10809端口，你应该按需修改
df_vix = YahooDownloader(
            start_date=df.date.min(), end_date=df.date.max(), ticker_list=["^VIX"]
        ).fetch_data(proxy={"http": "http://127.0.0.1:10809", "https": "https://127.0.0.1:10809"})

正常运行起来的模型训练如下图所示：

下面是我简化版的到SAC模型训练为止的全部代码：

# 公众号：二七阿尔量化
from finrl import config
from finrl import config_tickers
from finrl.main import check_and_make_directories

import pandas as pd

from finrl.finrl_meta.preprocessor.yahoodownloader import YahooDownloader
from finrl.finrl_meta.preprocessor.preprocessors import FeatureEngineer, data_split
from finrl.finrl_meta.env_stock_trading.env_stocktrading import StockTradingEnv
from finrl.agents.stablebaselines3.models import DRLAgent

import sys
sys.path.append("../FinRL-Library")

import itertools

from finrl.config import (
    DATA_SAVE_DIR,
    TRAINED_MODEL_DIR,
    TENSORBOARD_LOG_DIR,
    RESULTS_DIR,
)

check_and_make_directories([DATA_SAVE_DIR, TRAINED_MODEL_DIR, TENSORBOARD_LOG_DIR, RESULTS_DIR])


'''
# Part 1. 下载数据
'''

df = YahooDownloader(
    start_date='2009-01-01',
    end_date='2021-10-31',
    ticker_list=config_tickers.DOW_30_TICKER
).fetch_data(proxy={"http": "http://127.0.0.1:10809", "https": "https://127.0.0.1:10809"})


print(f"config_tickers.DOW_30_TICKER: {config_tickers.DOW_30_TICKER}")


print(f"df.shape: {df.shape}")


df.sort_values(['date','tic'],ignore_index=True).head()


'''
# Part 2: 数据预处理
'''

fe = FeatureEngineer(
                    use_technical_indicator=True,
                    tech_indicator_list=config.INDICATORS,
                    use_vix=True,
                    use_turbulence=True,
                    user_defined_feature = False)

processed = fe.preprocess_data(df)


list_ticker = processed["tic"].unique().tolist()
list_date = list(pd.date_range(processed['date'].min(),processed['date'].max()).astype(str))
combination = list(itertools.product(list_date,list_ticker))

processed_full = pd.DataFrame(combination,columns=["date","tic"]).merge(processed,on=["date","tic"],how="left")
processed_full = processed_full[processed_full['date'].isin(processed['date'])]
processed_full = processed_full.sort_values(['date','tic'])

processed_full = processed_full.fillna(0)


processed_full.sort_values(['date','tic'],ignore_index=True).head(10)

# 训练集
train = data_split(processed_full, '2009-01-01','2020-07-01')
# 测试集
trade = data_split(processed_full, '2020-07-01','2021-10-31')

print(f"len(train): {len(train)}")
print(f"len(trade): {len(trade)}")
print(f"train.tail(): {train.tail()}")
print(f"trade.head(): {trade.head()}")
print(f"config.INDICATORS: {config.INDICATORS}")
stock_dimension = len(train.tic.unique())
state_space = 1 + 2*stock_dimension + len(config.INDICATORS)*stock_dimension
print(f"Stock Dimension: {stock_dimension}, State Space: {state_space}")

buy_cost_list = sell_cost_list = [0.001] * stock_dimension
num_stock_shares = [0] * stock_dimension

env_kwargs = {
    "hmax": 100,
    "initial_amount": 1000000,
    "num_stock_shares": num_stock_shares,
    "buy_cost_pct": buy_cost_list,
    "sell_cost_pct": sell_cost_list,
    "state_space": state_space,
    "stock_dim": stock_dimension,
    "tech_indicator_list": config.INDICATORS,
    "action_space": stock_dimension,
    "reward_scaling": 1e-4
}


e_train_gym = StockTradingEnv(df = train, **env_kwargs)

env_train, _ = e_train_gym.get_sb_env()
print(f"type(env_train): {type(env_train)}")


'''
# Part 3: 模型训练
'''
agent = DRLAgent(env = env_train)
SAC_PARAMS = {
    "batch_size": 128,
    "buffer_size": 1000000,
    "learning_rate": 0.0001,
    "learning_starts": 100,
    "ent_coef": "auto_0.1",
}

model_sac = agent.get_model("sac", model_kwargs = SAC_PARAMS)


trained_sac = agent.train_model(model=model_sac,
                             tb_log_name='sac',
                             total_timesteps=60000)

3.模型测试

在这一部分，我们将使用测试集进行模拟交易，检验模型的效果。

在env_kwargs中，我们设置了初始资金为1000000美元，测试也会以这个初始资金为起点。

# 测试
e_trade_gym = StockTradingEnv(df=trade, turbulence_threshold=70, risk_indicator_col='vix', **env_kwargs)
df_account_value, df_actions = DRLAgent.DRL_prediction(
    model=trained_sac,
    environment=e_trade_gym
)
print(f"df_account_value.tail(): {df_account_value.tail()}")

如下：

此外，df_actions内保存了每天的持仓记录：

print(f"df_actions.head(): {df_actions.head()}")

调用 backtest_stats 函数，能获得完整的回测结果：

print("==============Get Backtest Results===========")
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d-%Hh%M')

perf_stats_all = backtest_stats(account_value=df_account_value)
perf_stats_all = pd.DataFrame(perf_stats_all)
perf_stats_all.to_csv("./"+config.RESULTS_DIR+"/perf_stats_all_"+now+'.csv')

结果如下所示：

可以见到，模型的年化收益为30%，累计净值收益为43%.

但是这段时间为美股的牛市，我们还需要以道琼斯指数为基准计算超额收益，才能更直观地展示模型的效果：

print("==============Get Baseline Stats===========")
baseline_df = get_baseline(
        ticker="^DJI",
        start = df_account_value.loc[0,'date'],
        end = df_account_value.loc[len(df_account_value)-1,'date'])

stats = backtest_stats(baseline_df, value_col_name = 'close')

可见模型还是具有超额收益的，我们将其绘制为图表更清晰地表达：

backtest_result = backtest_plot(df_account_value, 
             baseline_ticker = '^DJI', 
             baseline_start = df_account_value.loc[0,'date'],
             baseline_end = df_account_value.loc[len(df_account_value)-1,'date'])
with open("backtest_result.html", "w") as file:
    file.write(backtest_result)

作者给我们内置了许多漂亮的回测图表，非常好用。但我们只需要看最关键的cumulative returns. 从图中可以看到这个模型（绿色的线条）一开始的表现并不如指数，但是到了后面，它的表现渐渐优于指数。

当然，这是官方给的示例数据，大家可以用自己的因子补充数据，将模型完善地更好。本文的示例中使用的是SAC模型，你也可以尝试其他的强化学习模型。

总之，Finrl 只能提供你一双”巨人的肩膀“，你应该根据自己的实际业务场景和数据类型使用不同的优化方法。

4.其他

FinRL不只能支持美股，它还支持A股的部分数据源，如聚宽、米筐和Tushare：

以downloader为例，用法很简单，库中提供了 Tushare 的 downloader, 你只需要把：

from finrl.finrl_meta.preprocessor.yahoodownloader import YahooDownloader

替换为：

from finrl.finrl_meta.preprocessor.tusharedownloader import TushareDownloader

并进行相应的代码修改即可，当然，除此之外还有许多细节问题需要处理，由于文章篇幅的问题，我们留到下篇文章再给大家介绍。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的 Python 教程，请持续关注Python实用宝典。

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