pythonpython股票量化交易策略分析可视化（源码+数据集+论文）独一无二

见贤思齐

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个月的价格预测')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('收盘价格')plt.legend()plt.show()12345678绘制了原始数据和预测值的对比图。通过这张图，可以直观地看到模型对未来一个月股票价格的预测情况。1.绘制时间序列图：直观展示平安银行股票收盘价格的历史变化情况。2.建立ARIMA模型：对股票数据进行拟合，并评估模型的拟合效果。3.预测未来价格：使用ARIMA模型预测未来一个月的股票价格，并绘制预测结果图。👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号，回复“量化策略”获取。👈👈👈设计逻辑清晰，步骤完整，通过对股票价格进行时间序列分析和预测，为进一步的投资决策提供了科学依据。配对交易log_price1=np.log(df1_formation)log_price2=np.log(df2_formation)12这里使用自然对数转换股票的收盘价格，以便进行协整检验。对数转换有助于平滑时间序列数据，并使得结果更具稳定性。协整检验score,pvalue,_=coint(log_price1,log_price2)print(f'协整检验p-value:{pvalue}')12计算价差的平均值和标准差👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号，回复“量化策略”获取。👈👈👈mean_spread=spread.mean()std_spread=spread.std()print(f'配对比例:{hedge_ratio}')print(f'价差平均值:{mean_spread}')print(f'价差标准差:{std_spread}')12345通过计算价差的平均值和标准差，可以得到价差的统计特性。这些统计特性在后续的开平仓决策中非常重要。1.设定形成期和交易期：划分时间段用于计算配对比例和价差的统计特性，以及进行实际交易。2.计算对数价格并进行协整检验：确定两只股票是否存在长期均衡关系。3.找出配对比例和价差，计算价差的统计特性：通过线性回归计算配对比例，并得到价差的平均值和标准差。这些步骤为后续的配对交易策略提供了坚实的基础，特别是在确定开平仓区间和进行模拟交易时，这些统计特性将发挥关键作用。👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号，回复“量化策略”获取。👈👈👈回测三因子策略合并收益率数据returns=pd.concat([df1['returns'],df2['returns'],df3['returns']],axis=1)returns.columns=['平安银行','国农科技','世纪星源']returns=returns.dropna()123合并了三只股票的收益率数据，并去掉了缺失值。这样可以得到一个包含所有股票收益率的完整数据框，方便后续的计算和分析。2.三因子策略回测平等分配权重weights=np.array([1/3,1/3,1/3])returns['组合收益']=returns.dot(weights)12这里三只股票在组合中的权重相等，每只股票的权重为1/3，并计算组合的收益率。展示三因子策略的回测收益图这里使用平安银行作为市场基准，通过线性回归计算组合收益与市场收益之间的关系，得到阿尔法值和贝塔值。add_constant函数为回归模型添加常数项。OLS函数进行线性回归分析，得到回归模型。alpha表示策略的超额收益，beta表示策略的市场风险。👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号，回复“量化策略”获取。👈👈👈计算夏普比率sharpe_ratio=returns['组合收益'].mean()/returns['组合收益'].std()*np.sqrt(252)1夏普比率用于衡量单位风险所获得的超额回报。这里使用年化收益率和标准差来计算夏普比print(f'策略收益:{cumulative_returns[-1]}')print(f'阿尔法值:{alpha}')print(f'贝塔值:{beta}')print(f'夏普比率:{sharpe_ratio}')print(f'最大回撤:{max_drawdown}')12345👉👉👉源码获取关注【测试开发自动化】公众号，回复“量化策略”获取。👈👈👈