Python小白量化学习包介绍

此资源包旨在帮助Python编程初学者轻松入门量化交易。以下是资源包的基本使用方法和步骤介绍：

一、准备工作

1. 将“HP_formula.py”文件复制到您的工程目录中。

2. 在您的代码文件开头添加以下导入语句：

   import numpy as np
   import pandas as pd
   from HP_formula import *
   import tushare as ts
   

二、数据预处理

本包采用tushare库提供的股票数据格式，您需要对数据进行预处理，具体步骤如下：

df = ts.get_k_data('600080', ktype='D')
mydf = df.copy()
CLOSE, LOW, HIGH, OPEN, VOL = [mydf[col] for col in ['close', 'low', 'high', 'open', 'volume']]
C, L, H, O, V = CLOSE, LOW, HIGH, OPEN, VOL

三、公式转换

本部分介绍如何将通达信或大智慧的公式转换为Python代码。以下是将KDJ指标公式转换为Python的示例：

def KDJ(N=9, M1=3, M2=3):
    RSV = (CLOSE - LLV(LOW, N)) / (HHV(HIGH, N) - LLV(LOW, N)) * 100
    K = SMA(RSV, M1)
    D = SMA(K, M2)
    J = 3 * K - 2 * D
    return K, D, J

同理，可以将RSI指标公式转换为Python代码：

def RSI(N1=6, N2=12, N3=24):
    LC = REF(CLOSE, 1)
    RSI1 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N1) * 100
    RSI2 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N2) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N2) * 100
    RSI3 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N3) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N3) * 100
    return RSI1, RSI2, RSI3

四、使用公式并绘图

在您的代码中应用上述公式，并进行绘图：

r1, r2, r3 = RSI()
mydf = mydf.join(pd.Series(r1, name='RSI1'))
mydf = mydf.join(pd.Series(r2, name='RSI2'))
mydf = mydf.join(pd.Series(r3, name='RSI3'))

mydf['S80'] = 80  # 增加上轨80轨迹线
mydf['X20'] = 20  # 增加下轨20轨迹线
mydf = mydf.tail(100)  # 显示最后100条数据线

# 绘图
mydf['S80'].plot.line()
mydf['X20'].plot.line()
mydf['RSI1'].plot.line(legend=True)
mydf['RSI2'].plot.line(legend=True)
mydf['RSI3'].plot.line(legend=True)

通过以上步骤，您可以开始构建自己的量化交易策略，并利用Python小白量化学习包来实现指标的设计与分析。