使用真实 Python 实践示例进行算法交易

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语言：英语 + 字幕 |时长：1小时26米

你将学到什么

• 利用技术指标回测策略
• 参数优化
• 用纳斯达克100股票进行模拟回测
• 利用 NASDAQ100、S&P500 筛选股票系统

要求

基本的Python编程

描述

在本课程中，您将学习从头开始构建自己的回测系统，并使用plotly库对其进行说明。我们主要使用技术指标进行回测，例如指数移动平均线（EMA）、移动平均收敛分歧（MACD）、布林线、布林线+ADX以及3个EMA通道。

我们主要使用pandas和DataFrame相关的函数，它们能够处理大的时间序列数据。为了说明结果，我们使用了plotly库，它美观且易于理解。

在学习回测过程中，您将了解许多性能衡量标准。例如，胜率、复合年增长率 (CAGR)、预期回报和最大回撤。

接下来，您将学习进行参数优化并比较每个参数的许多性能测量结果。

您将学习用纳斯达克100股票模拟您的策略，您还可以在您的交易计划中添加任何因素，例如头寸规模、股票排名、止损、获利了结、交易成本和其他条件。

最后，您可以建立一个筛选系统，每天都可以找到具有有趣买入信号的股票。在本课程中，我向您介绍两种筛选系统，即超跌股票和强势上涨股票。但是，您可以调整您的交易理念来构建您自己的筛选系统。

本课程从零开始学习Python编码，您可以进一步自行开发。

本课程适合谁

对系统投资、算法交易或将 Python 编程技能应用于交易感兴趣的交易者