手把手教你用Python做股票量化分析一

Python是目前最为流行的编程语言之一，由于其易学易用、丰富的库以及强大的数据处理和可视化功能，在金融领域中得到了广泛的应用。在本篇教程中，我们将会介绍如何使用Python进行股票量化分析，具体包括数据获取、数据预处理、特征工程、模型构建以及回测等方面。

首先，我们需要明确自己的研究对象，例如某一只股票、某一类股票等。在此，我们以中国平安（601318）为例，来介绍如何使用Python进行量化分析。

1. 一、数据获取

首先，我们需要获取历史股票数据。这里我们选择使用tushare库来获取数据。tushare是一个免费、开源的Python财经数据接口库，提供了海量的金融数据，包括股票、基金、期货等各种市场数据。

安装tushare库：

pip install tushare

获取历史股票数据：

import tushare as ts
import pandas as pd

# 登陆tushare账号
ts.set_token('你的token')
pro = ts.pro_api()

# 获取股票数据
df = pro.daily(ts_code='601318.SH', start_date='20150101', end_date='20211231')
df.to_csv('pingan.csv', index=False)

这里我们使用了tushare提供的daily函数，指定股票代码（’601318.SH’）、起止日期（’20150101’和’20211231’），并将数据保存为csv文件。

2. 二、数据预处理

获取到数据之后，我们需要进行数据预处理。这里我们需要对数据进行缺失值处理、数据类型转换、数据排序等操作，以便于后续的分析和建模。

数据读取和预处理：

bashCopy code# 读取数据
df = pd.read_csv('pingan.csv')

# 数据处理
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])  # 将交易日期转换为日期类型
df.sort_values('trade_date', inplace=True)  # 按照日期排序
df.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 缺失值填充

这里我们将交易日期转换为日期类型，方便后续的时间序列分析。同时，我们将数据按照日期排序，并使用前向填充的方法填充缺失值。

3. 三、特征工程

在进行量化分析之前，我们需要进行特征工程，以提取出对股票涨跌的影响因素。这里我们选择使用技术指标作为特征，例如移动平均线、相对强弱指标等。

# 移动平均线
df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['ma10'] = df['close'].rolling(10).mean()
df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean()

# 相对强弱指标
df['rsi6'] = talib.RSI(df['close'].values, timeperiod=6)
df['rsi12'] = talib.RSI(df['close'].values, timeperiod=12)
df['rsi24'] = talib.RSI(df['close'].values, timeperiod=24)

# 布林带
df['upper'], df['middle'], df['lower'] = talib.BBANDS(df['close'].values, timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)

# 移动平均线交叉
df['ma5_cross_ma10'] = np.where(df['ma5'] > df['ma10'], 1, -1)
df['ma10_cross_ma20'] = np.where(df['ma10'] > df['ma20'], 1, -1)

这里我们使用了talib库来计算技术指标，例如移动平均线、相对强弱指标、布林带等。同时，我们还计算了移动平均线的交叉情况，作为特征之一。

4. 四、模型构建

在进行模型构建之前，我们需要将数据分为训练集和测试集。这里我们选择使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。

数据分割：

bashCopy code# 数据分割
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_df = df[:train_size]
test_df = df[train_size:]

接着，我们需要选择合适的模型来进行预测。这里我们选择使用支持向量机（SVM）作为模型，以预测股票涨跌情况。