Python 金融量化 随机指标交易策略（下）
5. 计算K、D指标值5.1 K值、D值指标概述K值由前一日的K值和当期RSV值经过一定权重调整后相加得到，一般来说，K值的计算为：此外，在计算第一期K和D值时，如果没有指定，则K值和D值都默认取值为50。在K值和D值的求解过程中，平滑权重2/3和1/3是较为常用的权重，这两个权重也可以根据股价走势的特点进行适当修改。 （通过递归和迭代，我们可以发现K值是由未成熟随机指标RSV通过指数移动平均而....
Python 金融量化 RSI相对强弱指标
目录 1. 定义获取数据函数2. RSI基本概述3. python编写Rsi函数4. python编写Rsi绘图函数5. 调用以上函数6.RSI指标判断股票超买和超卖状态7. RSI的“黄金交叉”与“死亡交叉”8. 细节改进1. 定义获取数据函数第一步，我们照常从tushare获取数import tushare as ts import pandas as pd token = 'Your t.....
Python 金融量化 道路突破策略（唐奇安道路突破策略&布林带通道及其市场风险）
目录 获取数据1.通道突破简介2.唐奇安通道(Donchian Channel)2.1 唐奇安通道刻画2.2 在K线图中绘制唐奇安上下通道线2.3 Python捕捉唐奇安通道突破2.4 选择不同时间跨度3.布林带通道3.1 布林带通道概述3.2布林带通道计算方式3.3 开始编码3.4 布林带通道线及K线图绘制3.5 布林带通道与市场风险3.5.1 布林带通道的正态分布思想3.5.2 构造布林带.....
【手把手教你】玩转Python金融量化利器之Pandas
前言“手把手教你”系列将为Python初学者一一介绍Python在量化金融中运用最广泛的几个库（Library）: NumPy（数组、线性代数）、SciPy（统计）、pandas（时间序列、数据分析）、matplotlib（可视化分析）。建议安装Anaconda软件（自带上述常见库），并使用Jupyter Notebook交互学习。 Pandas的数据结构类型：Series (序列：一维列表） ....
【Python金融量化】VaR系列（五）：Copula模型估计组合VaR
1. 资产组合VaR建模方法回顾 文章中总结了通过DCC模型估计组合向前一日VaR的方法，整体思路如下： ● 通过Garch族模型估计各资产的波动率 ● 通过DCC模型估计各资产间的相关系数，结合1得到资产组合的协方差矩阵 ● 在各资产正态性假设的前提下，可以知道资产组合也服从正态分布，并且均值与...
【Python金融量化】VaR系列(一)：HS,WHS,RM方法估计VaR
最近参加了一个线上学习计划，一群人一起学《Elements of Financial Risk Management》这本书，主要偏向于金融时间序列和多因子模型的知识，结合python编程。现在已经看了三分之一左右，感觉写的还不错，有些收获，意外惊喜是教材的答案全是用excel公式做的，头一次发现excel还可以做极大似然估计这种东西，很神奇。 VaR的估计是书中一个重要部分，从最浅显的HS模型....
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