分享一个量化交易神集:696个策略,55本书,97个库...
年初的时候,我介绍分享过一本量化神作,这本合集类的书籍涵盖了151个量化策略,其中涉及股票、期货、期权、外汇、加密货币、ETF等投资领域,一些小伙伴看过后直呼过瘾,特别是看完量化通识后需要看具体策略案例的小伙伴。
这一次,我有一个更加过瘾的量化交易资源合集分享,在这个量化神集里面,策略数目直接就是696个,关键是通通都有高清源码,除此之外,还有量化书籍、量化库、视频课程、博客等,琳琅满目,应有尽有。
不卖关子,先把这个量化神集的网址po上来,这是一个GitHub地址,无私的开发者/贡献者是Edouard d'Archimbaud、James Munro和GrimyFishTank这三人(下文简称他们为“老E们”),所有的量化资源都被老E分门别类、整整齐齐码放在那里,静静地等待有缘人驻足观看。
https://github.com/edarchimbaud/awesome-systematic-trading
需要首先说明的是,国内访问GitHub并不太友好,经常会出现无法登录和无法完全加载页面的情况,这个时候国内小伙伴就需要科(V)学(P)上(N)网了,如果实在是无法登录,可在本公众号『量化君也』后台回复关键字:神集,获取对应的资料包,当然了,阅读效果肯定没有网页版的好。
跟那本量化神作类似,阅读这个量化神集需要有基础的英文阅读能力,虽然目前的一级页面已经有中文版,但翻译得够呛,而且二级之后的内容详情页也是以英文为主,关键是自己能否耐住性子看下去。
如果英文内容还没有劝退你的话,咱就可以开始好好唠唠其中的量化资料了,给大伙儿做一个轮廓性的导航,那就按照网页原文的顺序开始聊。
做量化交易,开发策略,在技术上,首先需要解决量化软件/平台问题,老E们很贴心地为铁铁们列举了97个量化交易相关的Python库,其中涵盖了回测框架、数据源、指标库、算法库、优化器、可视化模块等,其中常见的vnpy、backtrader、quantstats、talib、TuShare、AkShare、Scikit-learn、TensorFlow、QLib、tsfresh、mplfinance等库都在此列。
搞定量化平台/软件后,就可以开发策略了,老E们目前一共是提供了696个策略,主要是涵盖了股票、期货、期权、债券、数字货币等策略,通通都有实现源码。
这里需要特殊说明的是,现在的策略源码,都是托管在老E们自己开发的网站(https://edarchimbaud.com)上,因此GitHub上的资料包当中只有托管之前的旧策略,一共是61个策略文件,以防不明原由的小伙伴下载后,发现600多个策略只有60多个文件,开始画圈圈“祝福”作者们。
点击对应的链接,就可以查看对应的策略,比如说咱点击『股票策略 (471)』对应的网址链接,就可以看到这471个策略的列表,上面有策略的名称,开发出来后回测的夏普率,以及对应的运行周期。
接着点击对应的策略名称,就可以进入到对应的策略详情页,比如咱点击第一个策略“Post Loss/Profit Announcement Drift”,就可以看到这个策略的回测概况、策略来源(Original paper)、策略思路概括(Trading rules),以及最最关键的策略源码(Python code),基本都是基于backtrader量化框架实现的,在网页上直接就可以把代码copy出来,放到自己本地上运行。
如果你对策略的细节把握不准,可以点击策略来源(Original paper)下方的附件图标,就可阅读或下载原始文章/论文的全部内容,方便对照和复现。
说完策略,咱接着往下看,映入眼帘的是老E们推荐的55本量化交易相关书籍,涵盖通识、传记、编程、高频交易、机器学习等类型,有些是国内已经引进,有中文版的,到时候可以根据英文标题搜一下,找到自己想看的版本。
在网页的最后,老E们还给咱推荐了一些课程、博客和视频,感兴趣的小伙伴到时候可以细看一下,想看哪里就点哪里,这里就不再赘述了。
到这里对量化神集的介绍就说得差不多了,大伙儿此刻应该有了一个轮廓性的了解,感兴趣的话可以复制我上面给的网址去䁖䁖,对了,这个量化神集是一直都在维护更新的,到时候你登录看到的详情,就可能跟我现在说的不一致,请不要诧异,以自己看到的为准,enjoy~
★
往期回顾
★
------量化社群------
------量化策略------
------心得杂谈------
Tip:点击关键字可以直接查看对应文章。
END
如果对本文有疑惑,或是想聊聊
亦或是围观朋友圈当点赞之交
戳我,让我们一路同行
吃瓜吐槽写代码
添加好友后,私信『666』
送你一些量化小福利
人工回复慢请见谅~