大家好,我是小寒。
算法交易是在金融市場中使用算法來做出交易決策。在本文中,我将帶你了解使用 Python 的算法交易政策。
什麼是算法交易
算法交易是指在金融市場的買賣決策中使用算法。在算法交易政策中,一組預定義的規則用于确定何時買入和賣出金融工具。
簡單來說,算法交易是一種自動高效的買賣方式。
在下面的部分中,我将展示使用 Python 程式設計語言在算法交易中實作「動量政策。」
使用 Python 進行算法交易
在本節中,我将使用 Python 對股票價格資料實施稱為**動量政策**的算法交易政策。
在動量政策中,「我們在動量為正時買入股票,在動量為負時賣出股票。」
導入python庫
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.express as px
import yfinance as yf
# Get Apple's stock data from yahoo finance
stock = yf.Ticker("AAPL")
data = stock.history(period="1y")
print(data.head())
現在讓我們使用 Python 在算法交易中實作動量政策:
# Calculation of momentum
data['momentum'] = data['Close'].pct_change()
# Creating subplots to show momentum and buying/selling markers
figure = make_subplots(rows=2, cols=1)
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.index,
y=data['Close'],
name='Close Price'))
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.index,
y=data['momentum'],
name='Momentum',
yaxis='y2'))
# Adding the buy and sell signals
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.loc[data['momentum'] > 0].index,
y=data.loc[data['momentum'] > 0]['Close'],
mode='markers', name='Buy',
marker=dict(color='green', symbol='triangle-up')))
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.loc[data['momentum'] < 0].index,
y=data.loc[data['momentum'] < 0]['Close'],
mode='markers', name='Sell',
marker=dict(color='red', symbol='triangle-down')))
figure.update_layout(title='Algorithmic Trading using Momentum Strategy',
xaxis_title='Date',
yaxis_title='Price')
figure.update_yaxes(title="Momentum", secondary_y=True)
figure.show()
這就是我們如何使用動量政策實施算法交易政策。
在上圖中,買入和賣出信号分别由綠色三角形向上和紅色三角形向下标記表示。
概況
算法交易是指在金融市場的買賣決策中使用算法。在算法交易政策中,一組預定義的規則用于确定何時買入和賣出金融工具。