使用Python学习算法交易

利用Python学习算法交易

在金融市场的领域中，算法交易彻底改变了交易的执行方式，提供了一种系统性的方法来分析数据和做出投资决策。

我们刚刚在freeCodeCamp.org的YouTube频道上发布了一门课程，将教你如何使用Python实现算法交易，采用多种策略。

这门课程由Lachezar Haralampiev开发。他是一位热情洋溢的教育家，也是算法交易和量化金融领域的专家。

该课程分为三个不同的部分，每个部分揭示了算法交易领域中的一种重要策略。以下是这三种策略的详细内容。

第一部分深入探讨了利用无监督学习来制定交易策略。使用从2017年10月到2023年8月的SP500股票数据，该课程演示了数据收集、特征计算以及进行月度聚合以筛选出最流动的前150只股票的过程。

该课程介绍了计算不同时间周期的月度回报的基本知识，并下载Fama-French因子并计算滚动因子贝塔。本节的一个重要亮点是应用K-Means聚类算法来将相似的资产分组，最终基于有效前沿最大夏普比率优化形成投资组合。将投资组合回报与SP500回报进行对比可为学习体验增加实践维度。

第二部分探讨了社交媒体情绪在塑造交易策略中的潜力。通过利用从2022年3月到2023年1月的纳斯达克股票数据，该课程概述了计算股票参与度比例、排名以及创建前5只股票组成投资组合的过程。

本节演示了投资组合的月度再平衡以及累积投资组合回报与QQQ回报的对比，为观众提供了全面理解该策略的基础。

课程的最后一部分展示了利用GARCH模型进行日内交易的方法。通过利用从2022年6月到2023年9月的模拟日内数据和模拟5分钟数据，本节展示了将GARCH模型拟合到预测一天前的波动率的过程。

此外，还展示了将技术指标与GARCH模型预测相结合来形成两种不同信号的计算方法——一种在日内级别，另一种在日内级别。该策略涉及根据第一次日内信号的方向采取多头或空头仓位，并在交易日结束时平仓。

课程的每个部分都将帮助观众掌握必要的知识和实践见解，进入算法交易的世界。在freeCodeCamp.org的YouTube频道上观看完整课程（3小时时长）。