joinquant股票怎麼獲取小時數據

Ⅰ python的量化代碼怎麼用到股市中

2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析

在開始各行業的量化分析之前，我們需要先弄清楚兩個問題：

• 第一，A股市場上都有哪些行業；

• 第二，各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現如何？

第一個問題
很好回答，我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法，輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下：它們分別是：【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。

第二個問題
要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現，我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股，然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤，就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面：通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』)，獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表，然後再調用查詢財務的數據介面：get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤，最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響，我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。

我們已經獲取到想要的行業數據了。接下來，我們需要進一步分析，這些行業都有什麼樣的增長特徵。

我們發現，在28個申萬一級行業中，有18個行業自2010年以來在總營收方面保持了持續穩定的增長。它們分別是：【農林牧漁，電子，食品飲料，紡織服裝，輕工製造，醫葯生物，公用事業，交通運輸，房地產，休閑服務，建築裝飾，電氣設備，國防軍工，計算機，傳媒，通信，銀行，汽車】；其他行業在該時間范圍內出現了不同程度的負增長。

那麼，自2010年以來凈利潤保持持續增長的行業又會是哪些呢？結果是只有5個行業保持了基業長青，他們分別是醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車。（註：由於申萬行業在2014年發生過一次大的調整，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車實際從2014年才開始統計。）

從上面的分析結果可以看到，真正能夠保持持續穩定增長的行業並不多，如果以扣非凈利潤為標准，那麼只有醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車這五個行業可以稱之為優質行業，實際投資中，就可以只從這幾個行業中去投資。這樣做的目的是，一方面，能夠從行業大格局層面避免行業下行的風險，繞開一個可能出現負增長的的行業，從而降低投資的風險；另一方面，也大大縮短了我們的投資范圍，讓投資者能夠專注於從真正好的行業去挑選公司進行投資。

「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現

選好行業之後，下面進入選公司環節。我們知道，即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司，那麼什麼是好的公司呢，本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業，從它們中去篩選公司作為投資標的。

3.1按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合

首先，我們按照營業收入規模，篩選出以上5個行業【醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示：

結論

通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到：

• 先選行業，再選公司，即使是從2015年股災期間開始投資，至2018年5月1號，仍然能夠獲得相對理想的收益，可以說，紅杉資本的賽道投資法則對於一般投資者還是比較靠譜的。

• 在構建行業龍頭投資組合時，凈利潤指標顯著優於營業收入指標，獲得的投資收益能夠更大的跑贏全市場收益率

• 市場是不斷波動的，如果一個投資者從股災期間開始投資，那麼即使他買入了上述優質行業的龍頭組合，在近3年也只能獲得12%左右的累計收益；而如果從2016年5月3日開始投資，那麼至2018年5月2日，2年時間就能獲得超過50%以上的收益了。所以，在投資過程中選擇時機也非常重要。

出自：JoinQuant 聚寬數據 JQData

Ⅱ 國內主流的量化平台都有哪些

掘金量化交易平台V3.0

地址：http://www.myquant.cn/

語言：C++、C#、Python、MATLAB

方式：本機

品種：股票，期貨

優礦

地址：https://uqer.io/home/

語言：python

方式：雲端

品種：股票，基金，期貨

特點：支持外部數據的購買，數據較多，有聚源等提供的，較靠譜

RiceQuant米筐量化交易平台

地址：https://www.ricequant.com/

語言：python，java

方式：雲端

品種：股票，基金

特點：口碑較好，據說較人性化

Joinquant聚寬

地址：https://www.joinquant.com/

語言：python

方式：雲端

品種：股票，基金

特點：可訂閱別人策略和看到別人策略回測圖

BotVS量化平台

地址：https://www.botvs.com/

語言：JS

方式：雲端

品種：期貨，股票，數字貨幣

特點：支持數字貨幣，比如比特幣

Bigquant人工智慧量化

地址：https://bigquant.com/

語言：python

方式：雲端

品種：股票

其他：目前網站只有架子，很多欄目是空的，突出了人工智慧，但沒看到具體策略。

果仁

地址：https://guorn.com/

語言：python

方式：雲端

品種：股票，基金，組合。

特點：口碑較好，支持策略跟隨

其他的較小眾的平台

鐳礦

地址：http://www.raquant.com/

京東量化

地址：https://quant.jd.com/

同花順量化

地址：http://quant.10jqka.com.cn/platform/html/home.html

點寬網

地址：http://www.digquant.com.cn/quant/

諸葛量化

地址：https://www.gpxtrade.com/index.html

數庫（人工智慧驅動金融創新）

http://www.chinascope.com/index/ai.html

免費開源python財經數據介麵包

地址：http://tushare.org/index.html

特點：只有數據，非量化策略平台

Ⅲ 【量化】各平台開源的選股策略匯總

大概收集了下各平台開源的量化選股策略。本意為供自己參考，順手分享一下，希望能對有緣人有用，哈哈。

一、 多因子模型選股

多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是採用一系列的因子作為選股標准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。

1 、大師系列——價值投資法整理歸檔（一共19個經典的大師策略）

2 、多因子換檔反轉策略

3 、Foster Friess積極成長策略

4 、Fama-French三因子火鍋&五因子模型

5 、多因子模型+資產組合優化（加「社區神定律——每月25號以後不交易」）

6 、11年100倍以上的多因子策略-四因子選股策略研究

7 、光大多因子模型

《光大證券_多因子系列報告之一:因子測試框架》，

《光大證券_多因子系列報告之二：因子測試全集》，

《光大證券_多因子系列報告之三：多因子組合「光大Alpha1.0」》

https://uqer.io/community/share/5958e0bec9dd160057510df9

8 、小費雪選股法

（一）小費雪——靜態市收率PS： https://www.joinquant.com/post/6944?tag=new

（二）小費雪——相對市收率： https://www.joinquant.com/post/7027?tag=new

（三）小費雪（終）： https://www.joinquant.com/post/7029?tag=new

參考研報：《 華泰價值選股之低市收率A股模型Ⅱ 》

9 、華泰價值選股之FFScore模型

來源:【聚寬社區】https://www.joinquant.com/post/4872

參考研報： 【華泰金工林曉明團隊】華泰價值選股之FFScore模型

10、國信動態多因子演算法的實現

參考研報：國信《45數量化投資技術系列之四十五：基於A股市場選股因子邊際效用和有效分散的動態區分度動量策略》

二、風格輪動模型

1 、鬥牛蛋卷二八輪動原版策略實現（本質為擇時）

簡介：「二八輪動」就是根據A股市場中大盤股和小盤股走勢不同作為信號判斷的。（所謂二，就是指數量佔20%的大盤股、權重股；所謂的八,就是數量佔80%左右的中小盤股，非權重股；其輪動就是指在兩者之間不斷切換，輪流持有。）

三、配對交易

所謂配對交易，就是利用兩只股票（或基金、債券等其他品種）走勢非常相似，如果出現一直股票正偏離，一隻股票負偏離，那麼做空正偏離的股票，做多負偏離的股票。

1. 工農配對（偏向擇時）

2. 銀行輪動（中、農、工、商）無止損，年化77%

附：質疑帖：https://www.joinquant.com/post/5377?tag=new

四、 行業選股

1. 【羊群效應系列】--尋找行業輪動中的龍頭股：

https://www.joinquant.com/post/1038?tag=new

金融市場的羊群效應主要是指投資者在市場交易過程中的學習與模仿的現象，當市場中存在羊群效應時，投資者在做出自己的決策時更加依賴於他人的行為而忽略自己所獲取的信息。

五、資金流模型

1、 資金流模型的研究：

https://www.joinquant.com/post/973?tag=new

2、 資金流數據+支持向量機——判斷股價走勢：

（資金流可以解釋一部分股價的變化，這里的思路是不考慮基本面也不考慮時間序列，主要看大額資金是流入還是流出。因此，考慮輸入資金流數據，通過機器學習的方式來對未來股價的漲跌做分類預測。這里用的是支持向量機。）

https://www.joinquant.com/post/6744?tag=new

3 、個股資金流：

https://uqer.io/community/share/5696099e228e5b18dfba2c8b

六、事件選股：

1 、異動事件選股：

簡介：在通常情況下，股票與指數的日內走勢是隨波逐流的關系。但是，在某些特殊的交易日里，股票可能在盤中頻繁出現與指數走勢背道而馳的情況。這種個性十足的價格異動，我們稱之為「特立獨行」事件。

策略中異動事件的篩選方法如下：

（1）取交易日t、股票stk的日內分鍾收益率序列，計算其與上證綜指當日分鍾收益率序列的皮爾遜相關系數COV(stk,t)；

（2）將相關度因子COV(stk,t)低於閾值Lambda，視為發生「特立獨行」異動事件。對於Lambda的選取，本文採用的計算方法是全部股票平均相關系數減去兩倍標准差。

據此嘗試構建一個基於「特立獨行」異動事件的投資組合，在發生異動事件的樣本中，選取「逆勢漲」的部分，「逆市漲」指的是當日股票收益大於0，且市場收益率小於0。每日收盤後選出合格的股票標的，次日以開盤價等權買入，持有50個交易日後以收盤價賣出。由於事件發生的概率較低，為了防止空倉率高的情況，本文調長持有時間，這也一定程度減少了投資機會。

地址： https://uqer.io/community/share/57887bed228e5b8a099334a0

升級版： https://uqer.io/community/share/5795858d228e5ba29305f729

2 、事件驅動研究——財報對分析師評級上調事件的影響

https://uqer.io/community/share/59c9e27a0f66ae010a61be46

七、趨勢追蹤模型

（衡量股票趨勢的指標最重要的就是均線系統，因為它是應用最為廣泛的趨勢追蹤指標，

所以均線是不可或缺的，把它作為捕捉大盤主趨勢的基石。但是純粹的均線由於噪音等原因，使得經常會出現誤操作，需要進行更多的處理機制，包括極點、過濾微小波動、高低點比較策略、高低點突破策略、長波的保護機制、長均線的保護機制等概念和技術細節；卡爾曼濾波）

1、 基於勝率的趨勢交易策略：

簡介：簡單構建了一個基於勝率的趨勢交易策略。認為過去一段時間（N天）內勝率較高、信息比率較高的股票會在緊隨其後的幾天有較好的表現

地址： https://uqer.io/community/share/565aeac3f9f06c6c8a91ae31

2、 海龜模型趨勢跟隨策略

簡介：基於唐奇安突破通道，海龜模型的趨勢捕捉是基於唐奇安突破通道系統，即價格突破20日最高價的最大值為入市信號，價格突破10日最低價的最小值為離場信號。

地址： https://uqer.io/community/share/58161031228e5b43fd5c26f6

3、 多頭趨勢回踩策略

簡介：多頭趨勢回撤的思路，是根據若干條均線呈現出的形態判斷一支股票是否處於強勢狀態，並抓住回調的時機低位買入。顧名思義，這個策略的要點分為兩部分：多頭趨勢和回撤點。5、10、20、60、120五根均線為從上至下依次排序，由此判定股價處於多頭趨勢。均線呈完全相反的排列順序，是空頭趨勢。均線反復交叉的情況，則為震盪趨勢。

地址： https://www.joinquant.com/post/1901?tag=algorithm

Ⅳ 國泰安資料庫有超額收益率嗎

有的。
JoinQuant免費推出國泰安資料庫，包含上市公司基本信息、分紅、重大事項、宏觀經濟等多項數據，可在JoinQuant的數據中查看。有一定的超額收益率存在。
超額收益率等於實際收益率減去預期正常收益率，個股實際收益率的數據在國泰安資料庫中可直接獲取。

Ⅳ AI都能炒股了，以後就要拼誰的演算法牛了

人工智慧量化交易平台宣布獲得數百萬人民幣融資。據悉，本輪融資將主要用於團隊建設、產品開發和硬體設備投入。

是一家基於人工智慧的量化投資公司，成立於2017年10月，主要將技術應用於量化投資領域，實現低風險高收益的投資回報。

中國私、公募基金規模呈大跨步發展，截止2018年2月底，中國私募基金規模已達12.01萬億元，公募資金規模已達12.64萬億，在控制風險的前提下，提高獲得投資收益的效率，是公、私募投資最大需求，國外盛行的量化交易越來越被國內機構所接受。

在量化交易這個領域，目前已有不少項目：私人量化交易平台JoinQuant、RiceQuant以及優礦，為量化交易領域提供核心演算法支持的眾加，量化策略商城微量網、以量財富為代表的量化理財平台，以及為量化投資者提供智能交易和分析工具的名策數據。

量化交易策略的建立是量化交易的重要環節。目前主要方式有兩種，一種是輸入與這套邏輯相關聯的因子，比如歷史表現、公司財務數據、宏觀經濟數據、上下游供應商數據等眾多參數，建立一套模型，以算出標的上漲或下跌的概率，並生成投資組合和調倉策略。隨著近幾年人工智慧興起，不少人開始選用機器學習等方式，輸入眾多因子，讓AI自己生成策略。

創始人兼CEO龐表示，的做法則不同，是用神經管網路替代原來用邏輯和策略構建的數學模型，通過輸入股票相關數據，利用訓練不同結構的神經網路來實現機器自主的量化交易。想做量化交易界的Deepmind（研發阿爾法狗的團隊），成為中國的基金。

目前，的首個產品A股機器人「狗」已上線，應用於國內二級市場的投資，產品已實盤測試8個月。數據顯示，狗實盤業績顯著，在2017年11月A股普跌的情況下(中證1000跌幅超4%)，狗依然實現了5.23%的收益，最大回撤控制在2.7%，並在2018年1月底上證指數大跌12%的情況下，智富狗做到了提前清盤避險，業績明顯優於大盤。

投資人黃表示：「人工智慧是非常好的提高效率的方式，非常關注人工智慧在各個領域的應用，我們認為以為代表的、基於神經網路的人工智慧量化交易平台，能極大地提高大型的高頻交易的效率。人的精力有限，一個再好的操盤手也不可能同時看2000支股票，但機器能輕易辦到。」

Ⅵ 請問如何使用技術指標選股

簡單的量化策略可以根據KDJ、MACD等指標進行程序化交易。

其中基礎的指標有：

1. MACD（Moving Average Convergence and Divergence)是Geral Appel 於1979年提出的，利用收盤價的短期（常用為12日）指數移動平均線與長期（常用為26日）指數移動平均線之間的聚合與分離狀況，對買進、賣出時機作出研判的技術指標。

2. KDJ指標又叫隨機指標，它起先用於期貨市場的分析，由喬治·萊恩（George Lane）首創。後被廣泛用於股市的中短期趨勢分析，是期貨和股票市場上最常用的技術分析工具。

3. 移動平均線，Moving Average，簡稱MA，原本的意思是移動平均，由於我們將其製作成線形，所以一般稱之為移動平均線，簡稱均線。

除此之外還有很多，這里不再贅述。

MACD的程序化實現方法可轉至：https://www.joinquant.com/post/131

KDJ的程序化實現方法可轉至：https://www.joinquant.com/post/23