股票数据joinquant

‘壹’ AI都能炒股了，以后就要拼谁的算法牛了

人工智能量化交易平台宣布获得数百万人民币融资。据悉，本轮融资将主要用于团队建设、产品开发和硬件设备投入。

是一家基于人工智能的量化投资公司，成立于2017年10月，主要将技术应用于量化投资领域，实现低风险高收益的投资回报。

中国私、公募基金规模呈大跨步发展，截止2018年2月底，中国私募基金规模已达12.01万亿元，公募资金规模已达12.64万亿，在控制风险的前提下，提高获得投资收益的效率，是公、私募投资最大需求，国外盛行的量化交易越来越被国内机构所接受。

在量化交易这个领域，目前已有不少项目：私人量化交易平台JoinQuant、RiceQuant以及优矿，为量化交易领域提供核心算法支持的众加，量化策略商城微量网、以量财富为代表的量化理财平台，以及为量化投资者提供智能交易和分析工具的名策数据。

量化交易策略的建立是量化交易的重要环节。目前主要方式有两种，一种是输入与这套逻辑相关联的因子，比如历史表现、公司财务数据、宏观经济数据、上下游供应商数据等众多参数，建立一套模型，以算出标的上涨或下跌的概率，并生成投资组合和调仓策略。随着近几年人工智能兴起，不少人开始选用机器学习等方式，输入众多因子，让AI自己生成策略。

创始人兼CEO庞表示，的做法则不同，是用神经管网络替代原来用逻辑和策略构建的数学模型，通过输入股票相关数据，利用训练不同结构的神经网络来实现机器自主的量化交易。想做量化交易界的Deepmind（研发阿尔法狗的团队），成为中国的基金。

目前，的首个产品A股机器人“狗”已上线，应用于国内二级市场的投资，产品已实盘测试8个月。数据显示，狗实盘业绩显着，在2017年11月A股普跌的情况下(中证1000跌幅超4%)，狗依然实现了5.23%的收益，最大回撤控制在2.7%，并在2018年1月底上证指数大跌12%的情况下，智富狗做到了提前清盘避险，业绩明显优于大盘。

投资人黄表示：“人工智能是非常好的提高效率的方式，非常关注人工智能在各个领域的应用，我们认为以为代表的、基于神经网络的人工智能量化交易平台，能极大地提高大型的高频交易的效率。人的精力有限，一个再好的操盘手也不可能同时看2000支股票，但机器能轻易办到。”

‘贰’ 国内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/

语言：C++、C#、Python、MATLAB

方式：本机

品种：股票，期货

优矿

地址：https://uqer.io/home/

语言：python

方式：云端

品种：股票，基金，期货

特点：支持外部数据的购买，数据较多，有聚源等提供的，较靠谱

RiceQuant米筐量化交易平台

地址：https://www.ricequant.com/

语言：python，java

方式：云端

品种：股票，基金

特点：口碑较好，据说较人性化

Joinquant聚宽

地址：https://www.joinquant.com/

语言：python

方式：云端

品种：股票，基金

特点：可订阅别人策略和看到别人策略回测图

BotVS量化平台

地址：https://www.botvs.com/

语言：JS

方式：云端

品种：期货，股票，数字货币

特点：支持数字货币，比如比特币

Bigquant人工智能量化

地址：https://bigquant.com/

语言：python

方式：云端

品种：股票

其他：目前网站只有架子，很多栏目是空的，突出了人工智能，但没看到具体策略。

果仁

地址：https://guorn.com/

语言：python

方式：云端

品种：股票，基金，组合。

特点：口碑较好，支持策略跟随

其他的较小众的平台

镭矿

地址：http://www.raquant.com/

京东量化

地址：https://quant.jd.com/

同花顺量化

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

点宽网

地址：http://www.digquant.com.cn/quant/

诸葛量化

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

数库（人工智能驱动金融创新）

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

免费开源python财经数据接口包

地址：http://tushare.org/index.html

特点：只有数据，非量化策略平台

‘叁’ 股市数据从哪里得到

电信、联通运营商精准数据
一、直接提取竞争对手公司做竞价推广页面的意向客户联系方式
二、直接提取竞争对手公司咨询座机接通的客户联系方式，
三、直接提取同行业APP注册的用户联系方式
各行各业，只要你需要意向客户，我就能帮你。

‘肆’ 如何选取过去每个月股票的市值 python

类似，可以修改一下
股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一，下面以python代码编程为工具，获得所需要的历史数据。主要步骤有：
（1） #按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码；
（2） #分别对这一百只股票进行100支股票操作；
（3） #获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据；
（4） #选取记录大于40个的数据，去除次新股；
（5） #将文件名名为“股票代码.csv”。
具体代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
获取股票的历史涨跌幅，并分别存为csv格式
@author: yehxqq151376026
"""

import numpy as np
import pandas as pd

#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)

#分别对这一百只股票进行100支股票操作
#获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据
#选取记录大于40个的数据，去除次新股
#将文件名名为“股票代码.csv”
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)

‘伍’ 请问如何使用技术指标选股

简单的量化策略可以根据KDJ、MACD等指标进行程序化交易。

其中基础的指标有：

1. MACD（Moving Average Convergence and Divergence)是Geral Appel 于1979年提出的，利用收盘价的短期（常用为12日）指数移动平均线与长期（常用为26日）指数移动平均线之间的聚合与分离状况，对买进、卖出时机作出研判的技术指标。

2. KDJ指标又叫随机指标，它起先用于期货市场的分析，由乔治·莱恩（George Lane）首创。后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。

3. 移动平均线，Moving Average，简称MA，原本的意思是移动平均，由于我们将其制作成线形，所以一般称之为移动平均线，简称均线。

除此之外还有很多，这里不再赘述。

MACD的程序化实现方法可转至：https://www.joinquant.com/post/131

KDJ的程序化实现方法可转至：https://www.joinquant.com/post/23

‘陆’ 股票的数据在哪里能找到

一般来说股票的数据可以在任何股票软件中找到，而且在网页上也可以找到股票的历史数据，从而对这支股票作出判断，进一步决定是否购买。

现如今随着时代的发展，股票投资已经成为常态化。许多年前只有少部分人进行股票投资，而且如果要进行投资都需要到交易所内，每天关注大盘走势，从而做出投资决定。现如今随着互联网的发展，各类投资平台纷纷出现。人们足不出户便可以在网络中进行股票投资。各种数据也更加明了，大家可以凭借自己的经验结合股票数据，从而做出最精准的投资决策。