教你使用Python构建自己的量化投资策略

短线交易已经成为投资市场的一种重要交易方式。而在这个高风险、高收益的市场中，进行量化投资是一种趋势。利用自动化的程序化交易系统来策划、执行交易策略，可以消除投资者心理上的瑕疵，提高交易效率。Python语言作为一种脚本语言，在金融领域中表现出了优异的性能。本文将介绍如何利用Python构建自己的量化投资策略，从而掌握这一趋势。

一、Python在量化投资中的应用

Python作为一个开源、可运行在各操作系统上的脚本语言，越来越受到金融领域的关注。它可以方便地处理数据，并能够快速编写脚本。目前，Python语言已经成为了量化交易领域最流行的编程语言。在搭建量化交易终端时，Python可以与股票数据行情接口相结合，构建自动交易策略，并进行实时数据处理和监控。

二、使用Python构建量化投资策略

1. 获取数据

数据是量化投资中最为重要的元素，正确的数据可以帮助我们寻找更多交易机会。通过Python我们可以轻松地获取到各大股票交易所提供的实时数据和历史行情数据。最普遍的方式是使用tushare这个第三方包，它能够为我们快速高效的获得股票数据。

2. 数据清洗

一般来讲收集到的原始数据中都会存在大量噪音和异常值，因此在进行实际的研究之前，需要对数据进行清洗。由于Python本身具有出色的数据处理能力，因此进行数据清洗也会变得异常简单。

3. 构建交易策略

量化投资主要采用历史回溯法来寻找有效的交易策略，在Python中，我们可以通过构建自动化交易系统的方式来使用这种方法。利用历史数据判断股票价格的改变趋势，同时通过模拟交易系统进行实测，最终选定合适的交易策略。

4. 加载机器学习模型

基于Python所具备的出色的人工智能和机器学习库，我们还可以在自己构建的交易系统中加入对应的机器学习和深度学习模型。比如说，基于神经网络和深度学习的投资预测模型可以帮助我们捕捉行情的常规性与突破。

5. 实施自动交易

最终的目的是通过量化投资策略所得出的交易决策进行实际的操作，而Python则极大地简化了实施自动交易的难度。只要编写好交易策略与监视器程序，就可轻松实现自动交易。

三、总结

Python语言在量化投资中应用已经非常广泛，并且创造了过多的收益机会，而且Python支持多平台运行，这使得程序性接口也得以收集与发布。在自己构建自己的量化交易策略时，我们可以使用Python语言和大量的科学技术库，包括NumPy和SciPy等，在进行数据清洗和构建自动交易系统方面实现卓越的性能。最后，需要注意在实际操作中要根据市场情况作及时调整，确保投资效益。