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tigerenwork
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tigerenwork
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第1章 DeepSeek、Python与量化交易概述
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1.1 DeepSeek介绍
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1.1.1 DeepSeek模型家族
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1.1.2 DeepSeek的优势
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1.1.3 DeepSeek的应用领域
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1.2 如何使用DeepSeek
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1.2.1 使用网页版DeepSeek
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1.2.2 下载DeepSeek手机App
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1.3 Python编程在量化交易中的重要性和优势
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1.4 DeepSeek+Python赋能量化交易
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1.5 本章总结
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第2章 量化交易Python语言基础
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2.1 Python解释器
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2.2 IDE
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2.2.1 安装PyCharm
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2.2.2 安装Jupyter Notebook
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2.2.3 启动Jupyter Notebook
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2.3 第一个Python程序
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2.3.1 编写脚本文件运行第一个Python程序
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2.3.2 使用PyCharm编写和运行Python程序
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2.3.3 使用Jupyter Notebook编写和运行Python程序
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2.4 Python语法基础
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2.4.1 标识符
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2.4.2 关键字
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2.4.3 变量
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2.4.4 语句
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2.4.5 代码块
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2.4.6 模块
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2.5 运算符
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2.5.1 算术运算符
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2.5.2 关系运算符
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2.5.3 逻辑运算符
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2.5.4 赋值运算符
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2.6 数据类型
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2.6.1 数字类型
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2.6.2 列表
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2.6.3 元组
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2.6.4 集合
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2.6.5 字典
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2.7 字符串
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2.7.1 字符串的创建
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2.7.2 字符转义
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2.7.3 字符串格式化
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2.7.4 数字格式化
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2.8 控制语句
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2.8.1 分支语句
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2.8.2 循环语句
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2.8.3 跳转语句
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2.9 函数
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2.9.1 定义函数
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2.9.2 调用函数
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2.9.3 带参数的函数
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2.9.4 带返回值的函数
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2.9.5 默认参数
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2.9.6 可变参数
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2.9.7 lambda函数
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2.9.8 使用filter()和map()函数进行数据处理
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2.10 类
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2.10.1 实例变量和构造函数
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2.10.2 实例方法
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2.11 文件操作
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2.12 异常处理
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2.12.1 捕获异常
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2.12.2 释放资源
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2.13 多线程
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2.13.1 创建线程
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2.13.2 等待线程结束
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2.14 本章总结
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第3章 Python量化基础工具库
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3.1 NumPy
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3.1.1 为什么选择NumPy
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3.1.2 安装NumPy
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3.2 创建数组
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3.2.1 从Python列表创建一维数组
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3.2.2 指定数组的数据类型
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3.2.3 更多创建一维数组的方式
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3.2.4 arange()函数
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3.2.5 等差数列与linspace()函数
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3.2.6 等比数列与logspace()函数
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3.3 二维数组
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3.4 更多创建二维数组的方式
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3.4.1 使用ones()函数
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3.4.2 使用zeros()函数
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3.4.3 使用empty()函数
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3.4.4 使用full()函数
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3.4.5 使用identity()函数
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3.5 数组的属性
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3.6 数组的轴
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3.6.1 轴的概念
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3.6.2 轴的应用
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3.6.3 轴的应用示例
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3.7 三维数组
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3.7.1 三维数组的结构
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3.7.2 创建三维数组
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3.8 访问数组
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3.8.1 索引访问
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3.8.2 切片访问
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3.8.3 布尔索引
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3.8.4 花式索引
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3.9 Pandas
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3.9.1 为什么选择Pandas
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3.9.2 安装Pandas
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3.10 Series数据结构
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3.10.1 理解Series数据结构
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3.10.2 创建Series对象
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3.10.3 访问Series数据
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3.10.4 通过切片访问Series数据
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3.11 DataFrame数据结构
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3.12 访问DataFrame数据
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3.12.1 列访问
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3.12.2 行访问
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3.12.3 切片访问
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3.13 读写数据
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3.13.1 读取CSV文件数据
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3.13.2 实战案例1：从CSV文件读取货币供应量数据
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3.13.3 写入数据到CSV文件
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3.13.4 实战案例2：将银行账户交易记录写入CSV文件
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3.13.5 读取Excel文件数据
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3.13.6 实战案例3：从Excel文件中读取货币供应量月度数据
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3.13.7 读取数据库
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3.13.8 实战案例4：从数据库中读取银行账户交易记录数据
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3.14 本章总结
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第4章 量化交易Python语言基础
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4.1 量化交易可视化库
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4.2 使用Matplotlib绘制图表
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4.2.1 安装Matplotlib
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4.2.2 图表基本构成要素
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4.2.3 绘制折线图
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4.2.4 绘制柱状图
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4.2.5 绘制饼图
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4.2.6 绘制散点图
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4.3 使用Seaborn绘制图表
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4.3.1 Seaborn内置数据集
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4.3.2 Seaborn图表主题
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4.3.3 柱状图
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4.3.4 直方图
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4.3.5 箱线图
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4.3.6 小提琴图
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4.3.7 热力图
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4.4 时间序列可视化
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4.4.1 实战案例5：使用Matplotlib绘制英伟达股票历史成交量折线图
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4.4.2 实战案例6：绘制英伟达股票OHLC折线图
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4.4.3 K线图
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4.4.4 绘制K线图
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4.4.5 实战案例7：绘制英伟达股票K线图
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4.4.6 实战案例8：使用Seaborn绘制英伟达股票历史成交量折线图
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4.5 本章总结
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第5章 数据采集与分析
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5.1 数据采集概述
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5.1.1 数据采集的基本步骤
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5.1.2 数据采集技术和工具
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5.2 网页数据采集
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5.2.1 使用urllib爬取网页数据
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5.2.2 实战案例9：爬取苹果股票数据
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5.2.3 解析数据
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5.2.4 使用BeautifulSoup
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5.2.5 实战案例10：解析苹果股票数据
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5.2.6 使用Selenium爬取网页数据
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5.2.7 实战案例11：使用Selenium爬取中国石油股票数据
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5.2.8 实战案例12：使用Selenium解析HTML数据
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5.2.9 借助DeepSeek爬取网页数据
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5.3 API调用采集数据
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5.3.1 常见的金融数据API
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5.3.2 使用Tushare API采集数据
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5.3.3 实战案例13：使用Tushare API获取中国石油股票数据
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5.4 数据清洗
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5.4.1 实战案例14：ABC股票数据清洗
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5.4.2 处理股票数据类型不一致问题
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5.4.3 处理股票数据异常值
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5.4.4 DeepSeek助力数据清洗
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5.4.5 实战案例15：使用DeepSeek清洗特斯拉股票数据
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5.5 统计分析
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5.5.1 DeepSeek辅助统计分析
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5.5.2 相关性分析
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5.5.3 实战案例16：股票行业相关性分析
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5.5.4 统计描述和摘要
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5.5.5 实战案例17：苹果股票数据统计描述和摘要分析
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5.6 本章总结
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第6章 量化交易基础
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6.1 量化交易概述
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6.2 金融市场和交易品种概述
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6.3 技术分析和基本面分析基础
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6.3.1 技术分析
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6.3.2 基本面分析
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6.4 量化交易策略概述
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6.5 本章总结
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第7章 DeepSeek与量化交易结合
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7.1 DeepSeek辅助技术分析
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7.1.1 DeepSeek 在技术分析中的主要应用
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7.1.2 实战案例18：利用DeepSeek对000001.SZ股票进行技术分析
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7.2 DeepSeek辅助基本面分析
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7.2.1 DeepSeek在基本面分析中的应用
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7.2.2 实战案例19：利用DeepSeek对某上市公司公告进行解析
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7.3 DeepSeek在市场情报分析中的应用
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7.3.1 实战案例20：利用DeepSeek对“央行发布降息25个基点”消息进行分析
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7.3.2 实战案例21：利用DeepSeek对“重大项目获得批复，股价大涨20%”消息进行分析
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7.4 DeepSeek在交易决策支持中的应用
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7.4.1 实战案例22：某科技型上市公司获大单，DeepSeek提出交易决策建议
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7.4.2 实战案例23：某新能源概念股获多项利好，DeepSeek交易建议
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7.5 使用DeepSeek进行市场预测和趋势识别
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7.5.1 实战案例24：DeepSeek预测某城市商业地产市场面临调整
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7.5.2 实战案例25：DeepSeek用于预测“新能源汽车补贴退坡”的影响
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7.6 本章总结
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第8章 趋势跟踪策略与DeepSeek智能增强
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8.1 趋势跟踪策略概述
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8.1.1 趋势跟踪和交易决策中一些主要概念
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8.1.2 使用移动平均线进行分析
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8.2 使用DeepSeek辅助趋势跟踪策略决策过程
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8.3 实战案例26：使用DeepSeek辅助移动平均线策略分析微软股票
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8.3.1 步骤1：数据采集和加载数据
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8.3.2 步骤2：计算移动平均线
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8.3.3 步骤3：初始策略规则的制定
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8.3.4 步骤4：生成买入和卖出信号
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8.3.5 步骤5：DeepSeek赋能模拟回测验证策略
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8.3.6 步骤6：绘制K线图和信号
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8.3.7 步骤7：DeepSeek辅助优化策略
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8.4 本章总结
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第9章 动量策略与DeepSeek智能辅助决策
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9.1 动量策略概述
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9.1.1 动量策略中的一些主要概念
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9.1.2 动量策略的优缺点
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9.2 相对强弱指标
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9.3 使用DeepSeek辅助动量策略决策
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9.4 实战案例27：使用DeepSeek辅助中国铝业股票价格和RSI交易信号分析
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9.4.1 步骤1：数据采集与预处理
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9.4.2 步骤2：计算RSI
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9.4.3 步骤3：初始策略规则的制定
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9.4.4 步骤4：生成买入和卖出信号
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9.4.5 步骤5：绘制RSI曲线与交易信号
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9.4.6 步骤6：DeepSeek赋能模拟回测验证策略
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9.4.7 步骤7：DeepSeek辅助优化策略
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9.5 本章总结
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第10章 海龟交易策略
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10.1 海龟交易策略的诞生与基础概念
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10.1.1 海龟交易策略的起源故事
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10.1.2 海龟交易策略的核心原则
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10.1.3 海龟交易策略的一些主要概念
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10.1.4 海龟交易策略的实施过程
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10.2 使用DeepSeek辅助实施海龟交易策略
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10.3 实战案例28：借助DeepSeek推进海龟交易策略落地——以中国石油股票交易为例
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10.3.1 步骤1：数据获取和准备
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10.3.2 步骤2：封装海龟交易策略函数
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10.3.3 步骤3：回测策略
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10.3.4 步骤4：回测的可视化分析
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10.3.5 步骤5：DeepSeek辅助优化策略
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10.4 本章总结
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第11章 借助DeepSeek构建与优化高频交易策略
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11.1 高频交易策略概述
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11.1.1 高频交易的特点
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11.1.2 高频交易策略中的一些主要概念
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11.1.3 实施高频交易策略
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11.1.4 高频交易策略中常见的策略
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11.1.5 高频交易策略的技术和设施层面问题
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11.2 使用DeepSeek辅助实施高频交易策略
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11.3 实战案例29：利用DeepSeek辅助实施高频交易策略并优化股票投资回报——以比亚
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迪股票为例
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11.3.1 步骤1：DeepSeek辅助制定策略
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11.3.2 步骤2：DeepSeek辅助选择交易平台和技术手段
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11.3.3 步骤3：DeepSeek辅助撰写交易算法
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11.4 构建高频交易框架
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11.4.1 高频交易框架的核心组件
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11.4.2 高频交易框架的实现步骤
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11.4.3 实战案例30：基本高频交易框架实现
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11.5 实战案例31：基于配对交易策略的高频交易实施过程
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11.6 实战案例32：DeepSeek辅助HTF框架下的动量策略——以苹果股票为例
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11.7 DeepSeek辅助实现其他编程语言的BHTF策略
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11.8 本章总结
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第12章 利用DeepSeek实施套利交易策略
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12.1 套利策略概述
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12.1.1 套利策略的基本定义
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12.1.2 套利策略的类型
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12.1.3 套利策略中的一些主要概念
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12.2 实施套利交易策略
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12.3 使用DeepSeek辅助实施套利交易策略
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12.4 套利交易策略案例分析
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12.4.1 实战案例33：股票A跨市场套利
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12.4.2 实战案例34：利用美元与欧元汇率差异套利
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12.4.3 实战案例35：同行业相对值套利策略
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12.5 实战案例36：中国石化股票和中国石油股票配对交易套利
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12.5.1 步骤1：清洗数据
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12.5.2 步骤2：读取股票数据
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12.5.3 步骤3：两只股票的相关性分析
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12.5.4 步骤4：使用DeepSeek对相关性进行分析
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12.5.5 步骤5：回测股票历史数据
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12.5.6 步骤6：使用DeepSeek对回测结果进行分析
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12.5.7 步骤7：使用DeepSeek优化策略
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12.6 本章总结
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第13章 基于机器学习与DeepSeek优化的量化交易策略
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13.1 机器学习策略中的一些主要概念
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13.2 机器学习策略分类
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13.3 分类策略
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13.3.1 Python机器学习库
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13.3.2 机器学习策略实施过程
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13.4 实战案例37：使用分类策略预测英伟达股票走势
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13.4.1 步骤1：数据准备和处理
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13.4.2 步骤2：模型训练
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13.4.3 步骤3：使用DeepSeek进行模型评估
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13.4.4 步骤4：使用DeepSeek进行模型优化
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13.4.5 步骤5：预测股票走势
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13.5 实战案例38：使用回归策略预测英伟达股票走势
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13.5.1 步骤1：数据准备和处理
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13.5.2 步骤2：模型训练
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|
13.5.3 步骤3：预测股票走势
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13.5.4 步骤4：使用DeepSeek进行模型评估
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13.5.5 步骤5：使用DeepSeek进行模型优化
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13.5.6 步骤6：使用优化后的模型再次预测股票走势
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13.6 实战案例39：LSTM预测比特币价格趋势
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13.6.1 步骤1：加载和清洗数据
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13.6.2 步骤2：模型训练
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13.6.3 步骤3：可视化结果
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13.6.4 步骤4：使用DeepSeek进行模型评估
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13.6.5 步骤5：使用DeepSeek优化模型
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13.6.6 步骤6：比特币价格预测
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13.7 本章总结
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第14章 量化交易回测框架与DeepSeek优化
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14.1 再谈回测
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14.1.1 回测的基本流程
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14.1.2 常见回测框架
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14.2 Backtrader框架
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14.2.1 Backtrader使用流程
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14.2.2 实战案例40：使用Backtrader回测苹果股票的双均线策略
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14.2.3 DeepSeek辅助优化Backtrader参数双均线策略
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14.3 本章总结
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第15章 利用DeepSeek提高量化交易的风险管理效能
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15.1 风险管理工具和方法
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15.1.1 止损与止盈策略
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15.1.2 实战案例41：基于移动平均线的固定止损+固定止盈策略
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15.1.3 实战案例42：移动止损和移动止盈策略
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15.1.4 头寸管理
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15.1.5 实战案例43：基于波动率的动态头寸管理策略——以特斯拉股票为例
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15.1.6 投资组合分散
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15.1.7 实战案例44：股票与黄金的风险分散投资策略
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15.1.8 对冲策略
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15.1.9 实战案例45：对冲策略——股票与债券的对冲组合
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15.2 使用DeepSeek辅助量化交易风险管理
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15.2.1 风险识别
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15.2.2 实战案例46：DeepSeek智能监控应对市场动荡
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15.2.3 风险评估
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15.2.4 实战案例47：基于DeepSeek的科技股投资组合的风险评估
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15.2.5 风险控制
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15.2.6 实战案例48：应对银行业危机的风险控制
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15.3 本章总结
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第16章 AI+量化交易的未来：DeepSeek API调用与AI智能体赋能
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16.1 DeepSeek API调用
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16.1.1 DeepSeek RESTful API接口
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16.1.2 调用DeepSeek API接口的基本流程
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16.1.3 实战案例49：调用DeepSeek API获取财经新闻简报
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16.1.4 实战案例50：使用Tushare API+DeepSeek API分析股票数据简报
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16.2 智能体在量化交易中的应用
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16.2.1 智能体介绍简报
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16.2.2 扣子智能体平台
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16.3 实战案例51：实现“财经新闻快报”智能体
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16.3.1 步骤1：创建智能体
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16.3.2 步骤2：创建工作流
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16.3.3 步骤3：添加节点
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16.3.4 步骤4：试运行
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16.3.5 步骤5：发布
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16.3.6 步骤6：实时测试
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16.4 智能体与量化交易现状和未来发展
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16.4.1 当前状况
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16.4.2 未来展望
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16.5 本章总结
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@ -0,0 +1,37 @@
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============================================================
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数据质量报告 / Data Quality Report
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|
生成时间: 2026-06-07T16:05:29.175368
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数据源: AKShare (fund_etf_hist_em)
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============================================================
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159995 (芯片ETF):
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日期范围: 2021-02-04 ~ 2025-05-30 (1043 天)
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||||||
|
原始缺失: 265 天 (17.1%)
|
||||||
|
日均收益率: +0.000172
|
||||||
|
日波动率: 0.021145
|
||||||
|
最大日涨幅: +10.01%
|
||||||
|
最大日跌幅: -9.05%
|
||||||
|
|
||||||
|
159819 (人工智能ETF):
|
||||||
|
日期范围: 2021-02-04 ~ 2025-05-30 (1043 天)
|
||||||
|
原始缺失: 421 天 (27.1%)
|
||||||
|
日均收益率: +0.000163
|
||||||
|
日波动率: 0.019471
|
||||||
|
最大日涨幅: +10.07%
|
||||||
|
最大日跌幅: -9.95%
|
||||||
|
|
||||||
|
516160 (新能源ETF):
|
||||||
|
日期范围: 2021-02-04 ~ 2025-05-30 (1043 天)
|
||||||
|
原始缺失: 510 天 (32.8%)
|
||||||
|
日均收益率: -0.000343
|
||||||
|
日波动率: 0.020161
|
||||||
|
最大日涨幅: +10.07%
|
||||||
|
最大日跌幅: -9.98%
|
||||||
|
|
||||||
|
159928 (消费ETF):
|
||||||
|
日期范围: 2021-02-04 ~ 2025-05-30 (1043 天)
|
||||||
|
原始缺失: 0 天 (0.0%)
|
||||||
|
日均收益率: -0.000380
|
||||||
|
日波动率: 0.015514
|
||||||
|
最大日涨幅: +10.01%
|
||||||
|
最大日跌幅: -9.94%
|
||||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
|
|
@ -0,0 +1,465 @@
|
||||||
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# =============================================================================
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|
# Real Data Acquisition Demo — AKShare
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# 真实数据获取演示 — AKShare 版
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# =============================================================================
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#
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# AKShare 是一个完全免费的开源金融数据接口，无需注册、无需 Token。
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|
# 覆盖 A 股/港股/美股/期货/外汇/宏观经济等数据，是目前个人投资者
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|
# 最实用的免费数据源。
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|
#
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# Prerequisites / 安装:
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# pip install akshare pandas numpy matplotlib
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#
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# Topics covered / 涵盖主题:
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# §1 AKShare 简介与基本用法
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# §2 获取 A 股行业 ETF 日线数据（轮动策略核心输入）
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# §3 获取宽基指数数据（沪深300 / 中证500）
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# §4 获取北向资金数据（情绪因子数据源）
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|
# §5 获取融资融券数据（杠杆情绪数据源）
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|
# §6 真实数据的清洗陷阱（与合成数据的关键差异）
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|
# §7 数据存储：构建本地研究数据库
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# §8 数据质量报告生成
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# =============================================================================
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from __future__ import annotations
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import warnings
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warnings.filterwarnings("ignore")
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|
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|
import numpy as np
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||||||
|
import pandas as pd
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|
from datetime import datetime, timedelta
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|
import time
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import os
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|
# ── 绕过系统代理，直连东方财富 ──
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|
# macOS 上的 Clash/小火箭等代理工具的出口 IP 容易被东方财富反爬封禁。
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|
# 设置环境变量让 requests 库对 eastmoney.com 不走代理。
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|
os.environ["NO_PROXY"] = os.environ.get("NO_PROXY", "") + ",eastmoney.com,eastmoneyfutures.com,10jqka.com.cn"
|
||||||
|
os.environ["no_proxy"] = os.environ["NO_PROXY"]
|
||||||
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||||||
|
# ── 检查 akshare 是否安装 ──
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|
try:
|
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|
import akshare as ak
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|
print(f"✓ AKShare 版本: {ak.__version__}")
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|
except ImportError:
|
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|
print("❌ AKShare 未安装。请在 trading conda 环境中执行:")
|
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|
print(" conda activate trading")
|
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|
print(" pip install akshare")
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||||||
|
raise
|
||||||
|
|
||||||
|
print("=" * 68)
|
||||||
|
print(" 真实数据获取演示 — AKShare 版")
|
||||||
|
print(" Real Data Acquisition Demo with AKShare")
|
||||||
|
print("=" * 68)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
# §1 AKShare 简介与基本用法
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|
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
#
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|
# AKShare 特点:
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|
# • 完全免费，无需注册
|
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|
# • 数据来源于东方财富、新浪财经、交易所等公开接口
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|
# • 函数名遵循 fund_xxx / stock_xxx / macro_xxx 等命名规范
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|
# • 每次调用触发一次 HTTP 请求，批量获取需注意频率
|
||||||
|
#
|
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|
# 基本用法:
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# df = ak.function_name(param1=value1, param2=value2)
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||||||
|
# → 返回 pandas DataFrame
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|
#
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|
# 文档: https://akshare.akfamily.xyz/
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|
print("\n[§1] AKShare 简介")
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||||||
|
print(f" 数据接口数量: 数千个 (覆盖股票/基金/期货/外汇/宏观/另类)")
|
||||||
|
print(f" 数据来源: 东方财富、新浪财经、交易所公开接口等")
|
||||||
|
print(f" 费用: 完全免费")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
# §2 获取 A 股行业 ETF 日线数据
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|
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
#
|
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|
# 这是 demo_07 (ETF 轮动策略) 的真实数据替代方案。
|
||||||
|
# 下面获取的 ETF 代码与 demo_07 的 ETF_UNIVERSE 一一对应。
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#
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|
# AKShare 接口: fund_etf_hist_em()
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||||||
|
# symbol — ETF 代码 (如 "159995")
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# period — "daily" / "weekly" / "monthly"
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||||||
|
# start_date / end_date — "YYYYMMDD" 格式
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|
# adjust — "" (不复权) / "qfq" (前复权) / "hfq" (后复权)
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||||||
|
# ETF 通常用 "" 或 "qfq"
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# =============================================================================
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print("\n[§2] 获取行业 ETF 日线数据")
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# A 股行业 ETF 池 — 与 demo_07 对应
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||||||
|
ETF_UNIVERSE = {
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||||||
|
"159995": "芯片ETF",
|
||||||
|
"159819": "人工智能ETF",
|
||||||
|
"516160": "新能源ETF",
|
||||||
|
"159928": "消费ETF",
|
||||||
|
"512170": "医疗ETF",
|
||||||
|
"512880": "证券ETF",
|
||||||
|
# 宽基 ETF (新增)
|
||||||
|
"510300": "沪深300ETF",
|
||||||
|
"510500": "中证500ETF",
|
||||||
|
# 国债 ETF (避险资产)
|
||||||
|
"511010": "国债ETF",
|
||||||
|
}
|
||||||
|
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||||||
|
START_DATE = "20190101"
|
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|
END_DATE = "20250601"
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 安全获取单只 ETF 数据 (带重试和限速) ──
|
||||||
|
def fetch_etf_safe(code: str, start: str, end: str, max_retries: int = 3):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
安全获取 ETF 日线数据，失败时自动重试并控制请求频率。
|
||||||
|
网络抖动或东方财富接口偶发不稳定时非常必要。
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
for attempt in range(max_retries):
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
df = ak.fund_etf_hist_em(
|
||||||
|
symbol=code,
|
||||||
|
period="daily",
|
||||||
|
start_date=start,
|
||||||
|
end_date=end,
|
||||||
|
adjust="qfq", # 前复权
|
||||||
|
)
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||||||
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return df
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||||||
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except Exception as e:
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||||||
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err_msg = str(e)
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||||||
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if "ProxyError" in err_msg or "RemoteDisconnected" in err_msg:
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||||||
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wait = (attempt + 1) * 5 # 代理/连接问题，等更久
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||||||
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print(f"\n ⚠ {code} 连接被拒绝 (代理/反爬)，{wait}s 后重试...")
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else:
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wait = 2.0
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||||||
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print(f"\n ⚠ {code} 第 {attempt+1} 次获取失败: {e}")
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||||||
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if attempt < max_retries - 1:
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||||||
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time.sleep(wait)
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||||||
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print(f"\n ✗ {code} 全部 {max_retries} 次获取失败，跳过")
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return None
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etf_data = {}
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for i, (code, name) in enumerate(ETF_UNIVERSE.items()):
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if i > 0:
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# 请求间隔 + 随机抖动，避免触发东方财富反爬
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time.sleep(2.0 + np.random.uniform(0, 1.5))
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||||||
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print(f" 获取 {code} ({name})...", end=" ")
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||||||
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df = fetch_etf_safe(code, START_DATE, END_DATE)
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||||||
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if df is not None:
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||||||
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etf_data[code] = df
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||||||
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print(f"{len(df)} 行, {df['日期'].iloc[0]} ~ {df['日期'].iloc[-1]}")
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else:
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print("失败 ✗")
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print(f"\n 成功获取: {len(etf_data)} / {len(ETF_UNIVERSE)} 只 ETF")
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# ── 构建价格面板 (Multi-Asset Price Panel) ──
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# 这是最关键的步骤：将多只 ETF 的收盘价对齐到统一的日期轴上。
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# 真实数据中，不同 ETF 可能有不同的上市日期和停牌日期，
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# 对齐方式的选择直接影响后续所有分析。
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if etf_data:
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price_panel = pd.DataFrame()
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for code, df in etf_data.items():
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# 设置日期索引，提取收盘价
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df_indexed = df.set_index("日期")["收盘"].copy()
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df_indexed.name = code
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price_panel = pd.concat([price_panel, df_indexed], axis=1)
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# 确保日期索引排序
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price_panel.index = pd.to_datetime(price_panel.index)
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price_panel = price_panel.sort_index()
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print(f"\n 价格面板: {price_panel.shape[0]} 个交易日 × {price_panel.shape[1]} 只 ETF")
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print(f" 日期范围: {price_panel.index[0].date()} ~ {price_panel.index[-1].date()}")
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print(f" 各 ETF 起止日期:")
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for col in price_panel.columns:
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valid = price_panel[col].dropna()
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if len(valid) > 0:
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print(f" {col} ({ETF_UNIVERSE.get(col, '?')}): {valid.index[0].date()} ~ {valid.index[-1].date()}, {len(valid)} 天")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §3 获取宽基指数数据
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# AKShare 接口: stock_zh_index_daily()
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# symbol — 指数代码:
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# "sh000300" → 沪深300
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# "sh000905" → 中证500
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# "sz399006" → 创业板指
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# "sh000016" → 上证50
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# =============================================================================
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print("\n[§3] 获取宽基指数数据")
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INDEX_CODES = {
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"sh000300": "沪深300",
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|
"sh000905": "中证500",
|
||||||
|
"sz399006": "创业板指",
|
||||||
|
"sh000016": "上证50",
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||||||
|
}
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index_data = {}
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for symbol, name in INDEX_CODES.items():
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print(f" 获取 {symbol} ({name})...", end=" ")
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try:
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df = ak.stock_zh_index_daily(symbol=symbol)
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|
index_data[symbol] = df
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print(f"{len(df)} 行, {df['date'].iloc[0]} ~ {df['date'].iloc[-1]}")
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time.sleep(0.3)
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except Exception as e:
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print(f"失败: {e}")
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# ── 计算指数滚动估值参考 (PE/PB 分位数需另接接口，此处展示收益基座) ──
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if index_data:
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# 对齐为面板
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index_panel = pd.DataFrame()
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for sym, df in index_data.items():
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s = df.set_index("date")["close"].copy()
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||||||
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s.name = sym
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||||||
|
index_panel = pd.concat([index_panel, s], axis=1)
|
||||||
|
index_panel.index = pd.to_datetime(index_panel.index)
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index_panel = index_panel.sort_index()
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# 计算滚动年化收益 (252 日)
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rolling_ret = index_panel.pct_change(252).dropna()
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if len(rolling_ret) > 0:
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|
print(f"\n 最新滚动年化收益 ({rolling_ret.index[-1].date()}):")
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for col in rolling_ret.columns:
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name = INDEX_CODES.get(col, col)
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|
val = rolling_ret[col].iloc[-1]
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|
print(f" {name}: {val:+.2%}")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §4 获取北向资金数据（关键情绪因子数据源）
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 北向资金 (North-bound Capital Flow) 指通过沪深港通从香港流入 A 股
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# 的外资。净买入额被视为外资对 A 股情绪的"投票机"。
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#
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# AKShare 接口: stock_hsgt_hist_em() → 沪深港通历史资金流向
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# stock_hsgt_north_net_flow_in_em() → 北向净流入
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# =============================================================================
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print("\n[§4] 获取北向资金数据")
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try:
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# 北向资金: stock_hsgt_hist_em 获取沪股通/深股通历史资金流向
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for market, label in [("沪股通", "沪股通(北向)"), ("深股通", "深股通(北向)")]:
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try:
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|
hsgt = ak.stock_hsgt_hist_em(symbol=market)
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|
if hsgt is not None and len(hsgt) > 0:
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|
print(f" {label}: {hsgt.shape}")
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print(f" 列名: {list(hsgt.columns)}")
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print(f" 最新 3 行:\n{hsgt.tail(3)}")
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time.sleep(1.5) # 避免触发反爬
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except Exception as e:
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print(f" {label} 获取失败: {e}")
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except Exception as e:
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print(f" 北向资金获取失败: {e}")
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|
print(f" 提示: AKShare 接口可能已更新，请查阅最新文档")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §5 获取融资融券数据（杠杆情绪数据源）
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 融资余额 (Margin Balance) 反映散户借钱买股的意愿。
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# 融资余额大幅上升 → 散户看多情绪高涨（注意：极端值往往是反向指标）
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# 融资余额骤降 → 恐慌去杠杆，市场底部特征之一
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#
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# AKShare 接口: stock_margin_sz() / stock_margin_sh() → 深圳/上海融资融券明细
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# stock_margin_detail_sse() → 上交所融资融券汇总
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# =============================================================================
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print("\n[§5] 获取融资融券数据")
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try:
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# 上交所融资融券汇总 (日频)
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# stock_margin_sse: 历史序列 (start_date/end_date)
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# stock_margin_detail_sse: 单日快照 (date='YYYYMMDD')
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margin_sse = ak.stock_margin_sse(start_date="20240101", end_date="20250601")
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|
if margin_sse is not None and len(margin_sse) > 0:
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print(f" 上交所融资融券: {margin_sse.shape}")
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print(f" 列名: {list(margin_sse.columns)}")
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print(f" 最新数据:\n{margin_sse.tail(3)}")
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else:
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print(" 未获取到融资融券数据")
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except Exception as e:
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print(f" 融资融券获取失败: {e}")
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print(f" 说明: 此接口可能需要特定参数格式，请查阅文档")
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print(f" 备选: 可直接使用东方财富网页爬取")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §6 真实数据的清洗陷阱
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 合成数据 (Demo 系列的 GBM/Factor Model) 没有这些问题:
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# ① 不同标的上市日期不同 → 面板前段大量 NaN
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# ② 停牌 (suspension) → 面板中间出现 NaN 缺口
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# ③ 涨跌停日 → 价格"真实"但无法成交
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# ④ ETF 分红/拆分 → 不复权价格存在跳跃
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# ⑤ 数据源异常 → 极少数日期的 OHLC 数据错乱
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# =============================================================================
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print("\n[§6] 真实数据清洗演示")
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if etf_data:
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# ── 6-A: 缺失值分析 ──
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print(f"\n 6-A 缺失值分析:")
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missing_pct = price_panel.isna().mean().sort_values(ascending=False)
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for code in missing_pct.index[:5]:
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pct = missing_pct[code]
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name = ETF_UNIVERSE.get(code, code)
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print(f" {code} {name}: {pct:.1%} 缺失")
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# ── 6-B: 前向填充 (仅 ffill, 禁止 bfill!) ──
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# bfill 会用"未来还没发生的数据"填补今天的空值 → Look-Ahead Bias
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print(f"\n 6-B 缺失值处理 (ffill only):")
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missing_before = price_panel.isna().sum().sum()
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clean_prices = price_panel.ffill() # 步骤1: 前向填充
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# 步骤2: 丢弃早期所有标的都 NaN 的行（通常是面板最前面）
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clean_prices = clean_prices.dropna(how='any')
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|
missing_after = clean_prices.isna().sum().sum()
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|
print(f" 填充前 NaN: {missing_before} → 填充后 NaN: {missing_after}")
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|
print(f" 丢弃了 {len(price_panel) - len(clean_prices)} 个早期交易日")
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# ── 6-C: 收益率计算与异常值标记 ──
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print(f"\n 6-C 收益率与涨跌停标记:")
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returns = clean_prices.pct_change()
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# 涨跌停检测: A 股 ETF 理论涨跌停 ±10%
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LIMIT_PCT = 0.10
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limit_up = (returns >= LIMIT_PCT - 0.002).sum()
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limit_down = (returns <= -LIMIT_PCT + 0.002).sum()
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|
for code in returns.columns[:5]:
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up = limit_up[code]
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dn = limit_down[code]
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|
if up > 0 or dn > 0:
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name = ETF_UNIVERSE.get(code, code)
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|
print(f" {code} {name}: 涨停 {up} 天, 跌停 {dn} 天")
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# ── 6-D: 数据连续性检查 ──
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print(f"\n 6-D 数据连续性检查:")
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date_gaps = 0
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for col in clean_prices.columns:
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|
ser = clean_prices[col].dropna()
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if len(ser) < 2:
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continue
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# 检查自然日连续性 → 非交易日（周末/假日）是正常的
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trading_gaps = ser.index.to_series().diff().dt.days
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|
long_gaps = trading_gaps[trading_gaps > 7] # 连续停牌 > 7 天
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|
if len(long_gaps) > 0:
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name = ETF_UNIVERSE.get(col, col)
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||||||
|
print(f" {col} {name}: {len(long_gaps)} 次连续停牌 > 7 天")
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||||||
|
date_gaps += len(long_gaps)
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if date_gaps == 0:
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print(f" 所有 ETF 无连续停牌 > 7 天 ✓")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §7 数据存储：构建本地研究数据库
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 存储原则是"存原始数据 + 存清洗后数据"，不要只存一个。
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# 原因: 你以后可能想换一种清洗方式，而原始数据丢了就回不去了。
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# =============================================================================
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print("\n[§7] 数据存储")
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DATA_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "data")
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os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
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if etf_data:
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# 保存清洗后的价格面板 (研究级)
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clean_path = os.path.join(DATA_DIR, "etf_price_panel_clean.csv")
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clean_prices.to_csv(clean_path)
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print(f" ✓ 清洗后价格面板 → {clean_path}")
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|
# 保存收益率面板
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returns_path = os.path.join(DATA_DIR, "etf_returns_panel.csv")
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returns.to_csv(returns_path)
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||||||
|
print(f" ✓ 收益率面板 → {returns_path}")
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if index_data and len(index_panel) > 0:
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||||||
|
index_path = os.path.join(DATA_DIR, "index_prices.csv")
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||||||
|
index_panel.to_csv(index_path)
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||||||
|
print(f" ✓ 指数价格 → {index_path}")
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||||||
|
print(f"\n 数据目录: {DATA_DIR}")
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print(f" 文件列表: {os.listdir(DATA_DIR) if os.path.exists(DATA_DIR) else '无'}")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §8 数据质量报告
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 每次拉取数据后，生成一份质量报告，记录:
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# - 各标的覆盖日期范围
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# - 缺失值比例
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# - 极端收益率事件
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# - 数据拉取时间戳
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# 这对后期回溯调试非常有用——"我用的数据是哪天拉的？有什么已知缺陷？"
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# =============================================================================
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print("\n[§8] 数据质量报告")
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if etf_data:
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report_lines = []
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report_lines.append("=" * 60)
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|
report_lines.append("数据质量报告 / Data Quality Report")
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|
report_lines.append(f"生成时间: {datetime.now().isoformat()}")
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|
report_lines.append(f"数据源: AKShare (fund_etf_hist_em)")
|
||||||
|
report_lines.append("=" * 60)
|
||||||
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|
||||||
|
for code in clean_prices.columns:
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|
name = ETF_UNIVERSE.get(code, code)
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ser = clean_prices[code].dropna()
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ret_ser = returns[code].dropna()
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|
n = len(ser)
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missing_input = price_panel[code].isna().sum()
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report_lines.append(
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f"\n{code} ({name}):"
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f"\n 日期范围: {ser.index[0].date()} ~ {ser.index[-1].date()} ({n} 天)"
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|
f"\n 原始缺失: {missing_input} 天 ({missing_input/len(price_panel):.1%})"
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|
f"\n 日均收益率: {ret_ser.mean():+.6f}"
|
||||||
|
f"\n 日波动率: {ret_ser.std():.6f}"
|
||||||
|
f"\n 最大日涨幅: {ret_ser.max():+.2%}"
|
||||||
|
f"\n 最大日跌幅: {ret_ser.min():+.2%}"
|
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|
)
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|
# 打印报告
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report_text = "\n".join(report_lines)
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print(report_text)
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|
# 保存报告
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|
report_path = os.path.join(DATA_DIR, "data_quality_report.txt")
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|
with open(report_path, "w", encoding="utf-8") as f:
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|
f.write(report_text)
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|
print(f"\n ✓ 质量报告已保存 → {report_path}")
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print("\n" + "=" * 68)
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print(" ✓ AKShare 数据获取 Demo 完成")
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print("=" * 68)
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print(f"""
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关键收获:
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1. AKShare 完全免费，覆盖 ETF / 指数 / 资金流向 / 融资融券
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2. 真实数据需要处理: 上市日期不一致、停牌缺口、涨跌停标记
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|
3. 填充缺失值只用 ffill() —— bfill() 会引入 Look-Ahead Bias
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|
4. 数据存储时同时保留"原始"和"清洗后"两个版本
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5. 每次拉取数据都应生成质量报告，记录已知缺陷
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下一步: 将清洗后的 ETF 价格面板替换 demo_07 的合成数据，
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重新运行 ETF 轮动策略回测，观察真实数据下的策略表现。
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""")
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@ -0,0 +1,619 @@
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# =============================================================================
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# Real Data Acquisition Demo — Tushare Pro
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# 真实数据获取演示 — Tushare Pro 版
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# =============================================================================
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#
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# Tushare Pro 是国内最成熟的金融数据 API 之一，数据质量和稳定性
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# 优于 AKShare，适合策略验证通过后切换到生产级数据。
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#
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# 与 AKShare 的核心差异:
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# • 需要注册获取 Token (免费注册，基础接口免费)
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# • 积分系统: 注册送 120 分，部分接口需要更高积分
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# • 股票代码格式: "000001.SZ" (而非纯数字)
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|
# • 数据质量更高、接口更稳定
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# • 支持基本面数据 (PE/PB/ROE) 和因子数据
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#
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# Prerequisites / 前置准备:
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# 1. 注册 Tushare: https://tushare.pro/register
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# 2. 获取 Token: 登录后 → 个人主页 → 接口 Token
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# 3. 安装: pip install tushare pandas numpy
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#
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# Topics covered / 涵盖主题:
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# §1 Tushare 注册与 Token 配置
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# §2 获取 A 股个股日线数据
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# §3 获取指数日线数据
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# §4 获取股票基础信息 (上市日期/行业/市值)
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# §5 获取财务数据 (PE/PB/ROE — 价值因子的数据源)
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# §6 获取指数成分股权重 (组合优化的输入)
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# §7 获取行业分类 (申万行业)
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# §8 数据清洗与对齐
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# §9 构建本地数据库
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# §10 AKShare vs Tushare 对比总结
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# =============================================================================
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from __future__ import annotations
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import warnings
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warnings.filterwarnings("ignore")
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import os
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import time
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from datetime import datetime
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# ── 检查 tushare 是否安装 ──
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try:
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import tushare as ts
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print(f"✓ Tushare 版本: {ts.__version__}")
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except ImportError:
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print("❌ Tushare 未安装。请在 trading conda 环境中执行:")
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print(" conda activate trading")
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print(" pip install tushare")
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raise
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print("=" * 68)
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print(" 真实数据获取演示 — Tushare Pro 版")
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print(" Real Data Acquisition Demo with Tushare Pro")
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print("=" * 68)
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §1 Tushare 注册与 Token 配置
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 使用步骤:
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# 1. 访问 https://tushare.pro/register 注册 (用手机号即可)
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# 2. 登录后 → 个人主页 → 接口 Token → 复制那一长串字符
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# 3. 把 Token 粘贴到下面 (或设置环境变量 TUSHARE_TOKEN)
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#
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# 积分说明:
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# 注册: 120 分 (基础接口可用)
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# 完善个人信息: +20 分
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# 推荐他人注册: 各 +50 分
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# 捐赠: 200 RMB = 3000 分 (解锁全部接口)
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#
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# 日常使用建议:
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# - 将 Token 存为环境变量而非硬编码在代码中
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# - 每个接口都标注所需最低积分，避免超限调用
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# =============================================================================
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print("\n[§1] Tushare Token 配置")
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TUSHARE_TOKEN = os.environ.get("TUSHARE_TOKEN", "")
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if not TUSHARE_TOKEN:
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print(" ⚠ 未检测到 TUSHARE_TOKEN 环境变量")
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print(" ── 获取 Token 的步骤 ──")
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print(" 1. 访问 https://tushare.pro/register 注册")
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print(" 2. 登录后进入个人主页 → 接口 Token")
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print(" 3. 复制 Token 后，设置环境变量:")
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print(" export TUSHARE_TOKEN='你的token'")
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print()
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print(" 或者直接在下方代码中填入 (仅本地测试用):")
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print(' TUSHARE_TOKEN = "你的token"')
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print()
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print(" ⚠ 本 Demo 将继续运行，但数据获取部分会跳过或使用模拟数据")
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print(" 您仍然可以看到完整的代码结构和数据清洗逻辑。")
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print()
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# 尝试初始化 Pro API
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PRO = None
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TOKEN_VALID = False
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if TUSHARE_TOKEN:
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try:
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PRO = ts.pro_api(TUSHARE_TOKEN)
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# 用最简单接口测试 Token 是否有效
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test = PRO.trade_cal(exchange='SSE', start_date='20250601', end_date='20250605')
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TOKEN_VALID = len(test) > 0
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||||||
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print(f" ✓ Token 验证成功")
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print(f" ✓ Pro API 就绪")
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except Exception as e:
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print(f" ✗ Token 验证失败: {e}")
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else:
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print(f" - Token 未设置，跳过远程数据获取")
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print(f" - 代码结构完整，可阅读学习流程逻辑")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §2 获取 A 股个股日线数据
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 接口: pro.daily()
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# 所需积分: 120 分 (注册即送)
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# 每日调用上限: 200 次
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# 单次最多返回: 约 5000 条记录
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#
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# 参数:
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# ts_code — 股票代码 "000001.SZ" / "600000.SH"
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# trade_date— 交易日期 "YYYYMMDD"
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# start_date/end_date — 日期范围
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#
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# 注意: Tushare 的日期格式是 "YYYYMMDD" (无连字符)
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# =============================================================================
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print("\n[§2] 获取个股日线数据")
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# ── 构建 A 股代表性标的池 ──
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STOCK_POOL = {
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"000001.SZ": "平安银行",
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||||||
|
"000002.SZ": "万科A",
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||||||
|
"000858.SZ": "五粮液",
|
||||||
|
"600519.SH": "贵州茅台",
|
||||||
|
"600036.SH": "招商银行",
|
||||||
|
"600276.SH": "恒瑞医药",
|
||||||
|
"300750.SZ": "宁德时代",
|
||||||
|
"601318.SH": "中国平安",
|
||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
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# ── 日期范围转换 ──
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# Demo 系列用 "YYYY-MM-DD"，Tushare 用 "YYYYMMDD"
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START_DATE = "20190101"
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|
END_DATE = "20250601"
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||||||
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|
||||||
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|
||||||
|
def fetch_daily_safe(pro, ts_code, start, end, max_retries=3):
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||||||
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"""
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|
安全获取个股日线数据。
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||||||
|
Tushare 每次调用返回约 5000 条，单只股票 6 年约 1500 个交易日，
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|
一次调用即可覆盖。如果有更多股票/更长区间，需要分多次调用并拼接。
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||||||
|
"""
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||||||
|
for attempt in range(max_retries):
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||||||
|
try:
|
||||||
|
df = pro.daily(
|
||||||
|
ts_code=ts_code,
|
||||||
|
start_date=start,
|
||||||
|
end_date=end,
|
||||||
|
fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,pre_close,'
|
||||||
|
'change,pct_chg,vol,amount'
|
||||||
|
)
|
||||||
|
time.sleep(0.3) # 频率控制: Tushare 每分钟上限约 200 次
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||||||
|
return df
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||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f" ⚠ {ts_code} 第 {attempt+1} 次失败: {e}")
|
||||||
|
if attempt < max_retries - 1:
|
||||||
|
time.sleep(2.0)
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if TOKEN_VALID and PRO:
|
||||||
|
stock_daily_data = {}
|
||||||
|
for code, name in STOCK_POOL.items():
|
||||||
|
print(f" 获取 {code} ({name})...", end=" ")
|
||||||
|
df = fetch_daily_safe(PRO, code, START_DATE, END_DATE)
|
||||||
|
if df is not None and len(df) > 0:
|
||||||
|
stock_daily_data[code] = df
|
||||||
|
print(f"{len(df)} 行, {df['trade_date'].iloc[-1]} ~ {df['trade_date'].iloc[0]}")
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||||||
|
else:
|
||||||
|
print("无数据")
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||||||
|
|
||||||
|
if stock_daily_data:
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||||||
|
# ── 构建价格面板 ──
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|
stock_price_panel = pd.DataFrame()
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||||||
|
for code, df in stock_daily_data.items():
|
||||||
|
# Tushare 返回的 trade_date 是 YYYYMMDD 格式
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||||||
|
df = df.copy()
|
||||||
|
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')
|
||||||
|
df = df.sort_values('trade_date')
|
||||||
|
s = df.set_index('trade_date')['close'].copy()
|
||||||
|
s.name = code
|
||||||
|
stock_price_panel = pd.concat([stock_price_panel, s], axis=1)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"\n 个股价格面板: {stock_price_panel.shape}")
|
||||||
|
# 展示最新 3 行
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print(f" 最新 3 个交易日:")
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|
print(stock_price_panel.tail(3).to_string())
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||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" (跳过 — Token 未配置)")
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||||||
|
print(f" 演示: 如果 Token 有效，会拉取以下 {len(STOCK_POOL)} 只股票的数据")
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|
for code, name in STOCK_POOL.items():
|
||||||
|
print(f" {code} ({name})")
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||||||
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §3 获取指数日线数据
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 接口: pro.index_daily()
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# 所需积分: 120 分
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#
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# 指数代码:
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# 000300.SH — 沪深300
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||||||
|
# 000905.SH — 中证500
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||||||
|
# 000016.SH — 上证50
|
||||||
|
# 399006.SZ — 创业板指
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# =============================================================================
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|
print("\n[§3] 获取指数日线数据")
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||||||
|
INDEX_CODES = {
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|
"000300.SH": "沪深300",
|
||||||
|
"000905.SH": "中证500",
|
||||||
|
"000016.SH": "上证50",
|
||||||
|
"399006.SZ": "创业板指",
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if TOKEN_VALID and PRO:
|
||||||
|
index_data = {}
|
||||||
|
for code, name in INDEX_CODES.items():
|
||||||
|
print(f" 获取 {code} ({name})...", end=" ")
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
df = PRO.index_daily(
|
||||||
|
ts_code=code,
|
||||||
|
start_date=START_DATE,
|
||||||
|
end_date=END_DATE,
|
||||||
|
fields='ts_code,trade_date,close,open,high,low,vol,amount,pct_chg'
|
||||||
|
)
|
||||||
|
time.sleep(0.3)
|
||||||
|
if df is not None and len(df) > 0:
|
||||||
|
index_data[code] = df
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||||||
|
print(f"{len(df)} 行")
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||||||
|
else:
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||||||
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print("无数据")
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except Exception as e:
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||||||
|
print(f"失败: {e}")
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||||||
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||||||
|
if index_data:
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||||||
|
index_panel = pd.DataFrame()
|
||||||
|
for code, df in index_data.items():
|
||||||
|
df = df.copy()
|
||||||
|
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')
|
||||||
|
df = df.sort_values('trade_date')
|
||||||
|
s = df.set_index('trade_date')['close']
|
||||||
|
s.name = code
|
||||||
|
index_panel = pd.concat([index_panel, s], axis=1)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"\n 指数面板: {index_panel.shape}")
|
||||||
|
# 年化收益对比
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|
ann_rets = (index_panel.iloc[-1] / index_panel.iloc[0]) ** (252.0 / len(index_panel)) - 1
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||||||
|
print(" 年化收益率 (CAGR):")
|
||||||
|
for code, val in ann_rets.items():
|
||||||
|
name = INDEX_CODES.get(code, code)
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||||||
|
print(f" {name}: {val:+.2%}")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" (跳过 — Token 未配置)")
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||||||
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||||||
|
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||||||
|
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §4 获取股票基础信息
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 接口: pro.stock_basic()
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# 所需积分: 120 分
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# 功能: 获取股票列表，包含股票代码、名称、上市日期、退市日期、行业、地区等
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# =============================================================================
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print("\n[§4] 获取股票基础信息")
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if TOKEN_VALID and PRO:
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try:
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||||||
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# 获取沪深两市全部 A 股列表
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|
stock_basic = PRO.stock_basic(
|
||||||
|
exchange='',
|
||||||
|
list_status='L', # L=上市, D=退市, P=暂停上市
|
||||||
|
fields='ts_code,symbol,name,area,industry,market,list_date,'
|
||||||
|
'delist_date,curr_type,list_status,enname'
|
||||||
|
)
|
||||||
|
if stock_basic is not None and len(stock_basic) > 0:
|
||||||
|
print(f" 当前上市股票: {len(stock_basic)} 只")
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||||||
|
|
||||||
|
# 退市股票 (用于幸存者偏差检查!)
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|
# 如果只拉当前上市股票，回测会漏掉已退市的垃圾公司
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|
# → 幸存者偏差 (Survivorship Bias) ← 这是实盘最大的坑之一
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delisted = PRO.stock_basic(
|
||||||
|
exchange='',
|
||||||
|
list_status='D', # 退市
|
||||||
|
fields='ts_code,symbol,name,list_date,delist_date'
|
||||||
|
)
|
||||||
|
if delisted is not None and len(delisted) > 0:
|
||||||
|
print(f" 历史退市股票: {len(delisted)} 只 ← 回测必须包含!")
|
||||||
|
print(f" 退市样本 (前 5 只):")
|
||||||
|
for _, row in delisted.head(5).iterrows():
|
||||||
|
print(f" {row['ts_code']} {row['name']} "
|
||||||
|
f"{row['list_date']} ~ {row['delist_date']}")
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||||||
|
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||||||
|
# 行业分布
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if 'industry' in stock_basic.columns:
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industry_counts = stock_basic['industry'].value_counts().head(10)
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|
print(f"\n 行业分布 Top 10:")
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|
for ind, cnt in industry_counts.items():
|
||||||
|
print(f" {ind}: {cnt} 只")
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||||||
|
except Exception as e:
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|
print(f" 获取失败: {e}")
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||||||
|
else:
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|
print(" (跳过 — Token 未配置)")
|
||||||
|
print(" 提示: stock_basic() 可获取全市场股票列表和退市记录")
|
||||||
|
print(" 退市数据对消除幸存者偏差至关重要")
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||||||
|
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||||||
|
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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||||||
|
# §5 获取财务数据 (价值因子的数据源)
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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||||||
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#
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# 这是 Tushare 相比 AKShare 最大的优势领域 ——
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|
# AKShare 也有部分财务接口，但覆盖度和稳定性不如 Tushare。
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#
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# 接口: pro.daily_basic() — 每日指标
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||||||
|
# 所需积分: 300 分 (需升级)
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# 字段: pe, pe_ttm, pb, ps, ps_ttm, dv_ratio, total_share, float_share,
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||||||
|
# total_mv, circ_mv
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||||||
|
#
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||||||
|
# 接口: pro.fina_indicator() — 财务指标
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||||||
|
# 所需积分: 600 分 (需进一步升级)
|
||||||
|
# 字段: roe, roa, grossprofit_margin, netprofit_margin, debt_to_assets 等
|
||||||
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# =============================================================================
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|
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|
print("\n[§5] 获取财务数据")
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|
|
||||||
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if TOKEN_VALID and PRO:
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try:
|
||||||
|
# daily_basic: 日频估值指标 (PE/PB/市值)
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||||||
|
daily_basic = PRO.daily_basic(
|
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|
ts_code='000001.SZ',
|
||||||
|
start_date='20240101',
|
||||||
|
end_date='20250601',
|
||||||
|
fields='ts_code,trade_date,close,pe,pe_ttm,pb,ps,total_mv,circ_mv'
|
||||||
|
)
|
||||||
|
if daily_basic is not None and len(daily_basic) > 0:
|
||||||
|
print(f" 平安银行 (000001.SZ) 日频估值: {len(daily_basic)} 行")
|
||||||
|
print(f" 字段: {list(daily_basic.columns)}")
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||||||
|
print(f" 最新 PE_TTM / PB / 市值:")
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||||||
|
latest = daily_basic.iloc[0]
|
||||||
|
print(f" PE(TTM): {latest.get('pe_ttm', 'N/A')}")
|
||||||
|
print(f" PB: {latest.get('pb', 'N/A')}")
|
||||||
|
print(f" 总市值: {latest.get('total_mv', 'N/A')} 万元")
|
||||||
|
print(f"\n ⚠ 注意: 如果返回的 pe_ttm 都是 NaN, 说明积分不足 (需 300 分)")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" 未获取到数据 (积分可能不足)")
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f" 获取失败: {e}")
|
||||||
|
print(f" 提示: daily_basic 需要 300 积分，注册仅送 120 分")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(" (跳过 — Token 未配置)")
|
||||||
|
print(" 提示: Tushare 的 daily_basic() 和 fina_indicator() 可获取")
|
||||||
|
print(" PE/PB/ROE/ROA/毛利率/资产负债率等基本面数据")
|
||||||
|
print(" 这些都是价值因子 (Value Factor) 的核心输入")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
# §6 获取指数成分股权重
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||||||
|
# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
#
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||||||
|
# 接口: pro.index_weight() — 指数成分股权重
|
||||||
|
# 所需积分: 120 分
|
||||||
|
# 用途: 组合优化 (Black-Litterman 的市场均衡权重)
|
||||||
|
# =============================================================================
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n[§6] 获取指数成分股权重")
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if TOKEN_VALID and PRO:
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try:
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# 沪深300 成分股权重 (每月更新)
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index_weights = PRO.index_weight(
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||||||
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index_code='000300.SH',
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start_date='20240101',
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||||||
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end_date='20250601',
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||||||
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)
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||||||
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if index_weights is not None and len(index_weights) > 0:
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||||||
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print(f" 沪深300 成分股权重: {len(index_weights)} 条记录")
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||||||
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print(f" 字段: {list(index_weights.columns)}")
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# 最新一期 Top 10
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latest_date = index_weights['trade_date'].max() if 'trade_date' in index_weights.columns else None
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if latest_date is not None:
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||||||
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latest_weights = index_weights[
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||||||
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index_weights['trade_date'] == latest_date
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||||||
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].nlargest(10, 'weight') if 'weight' in index_weights.columns else None
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||||||
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if latest_weights is not None and len(latest_weights) > 0:
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||||||
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print(f"\n {latest_date} 前 10 大权重股:")
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for _, row in latest_weights.iterrows():
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||||||
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print(f" {row['con_code']} {row.get('con_name', '')}: "
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f"{row['weight']:.2%}")
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else:
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||||||
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print(" 未获取到数据")
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except Exception as e:
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print(f" 获取失败: {e}")
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else:
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print(" (跳过 — Token 未配置)")
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print(" 提示: index_weight() 可获取沪深300/中证500等指数的成分股权重")
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print(" 这是 Black-Litterman 模型市场均衡组合的必需输入")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §7 获取行业分类 (申万行业)
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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#
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# 申万行业分类是中国 A 股投研最常用的行业分类标准。
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# 在组合优化中 (demo_05), 行业约束需要知道每只股票属于哪个行业。
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#
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# 接口: pro.index_classify() — 申万行业分类
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# 所需积分: 120 分
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# =============================================================================
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print("\n[§7] 获取行业分类")
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if TOKEN_VALID and PRO:
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try:
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# 获取申万一级行业分类 (level='L1')
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sw_classify = PRO.index_classify(
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level='L1',
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src='SW2021' # 申万2021版行业分类
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||||||
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)
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if sw_classify is not None and len(sw_classify) > 0:
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print(f" 申万一级行业: {sw_classify['industry_name'].nunique()} 个")
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print(f" 各行业成分股数量 Top 10:")
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industry_counts = sw_classify.groupby('industry_name').size().sort_values(ascending=False)
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for name, cnt in industry_counts.head(10).items():
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||||||
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print(f" {name}: {cnt} 只")
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else:
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print(" 未获取到数据 (接口可能已变更)")
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except Exception as e:
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print(f" 获取失败: {e}")
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print(f" 提示: 申万行业分类接口可能已更新，建议查阅最新文档")
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||||||
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else:
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||||||
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print(" (跳过 — Token 未配置)")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §8 数据清洗与对齐 (Tushare 特有)
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# =============================================================================
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print("\n[§8] 数据清洗与对齐")
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if TOKEN_VALID and PRO and 'stock_daily_data' in dir() and stock_daily_data:
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# ── 缺失值分析 ──
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missing = stock_price_panel.isna().sum()
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print(f" 各标的缺失天数:")
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for code, cnt in missing.items():
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name = STOCK_POOL.get(code, code)
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print(f" {code} ({name}): {cnt} 天 ({cnt/len(stock_price_panel):.1%})")
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# ── ffill + 丢弃行首 ──
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clean_prices = stock_price_panel.ffill().dropna(how='any')
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print(f"\n 清洗前: {stock_price_panel.shape[0]} 天")
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print(f" 清洗后: {clean_prices.shape[0]} 天 (丢弃 {stock_price_panel.shape[0] - clean_prices.shape[0]} 天)")
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# ── 收益率面板 ──
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returns = clean_prices.pct_change().dropna()
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print(f" 收益率面板: {returns.shape}")
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# ── 相关性矩阵 ──
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corr = returns.corr()
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print(f"\n 收益率相关性 (仅展示对角外最高相关的 3 对):")
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corr_unstack = corr.where(
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~np.eye(len(corr), dtype=bool)
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||||||
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).unstack().dropna()
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top_pairs = corr_unstack.abs().nlargest(6)
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for (s1, s2), val in top_pairs.items():
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print(f" {s1} ↔ {s2}: {val:+.3f}")
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else:
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print(" (跳过 — 无数据可清洗)")
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print(" 提示: 清洗流程与 demo_akshare_data.py 相同，核心原则:")
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print(" 1. 只用 ffill(), 禁止 bfill()")
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|
print(" 2. 填充后 dropna(how='any') 丢弃仍有 NaN 的行")
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print(" 3. pct_change() 后再 dropna() 得到收益率面板")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §9 构建本地数据库
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# =============================================================================
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print("\n[§9] 构建本地数据库")
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DATA_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "data", "tushare")
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os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
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if TOKEN_VALID and PRO:
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saved_files = []
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if 'stock_daily_data' in dir() and stock_daily_data:
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# 保存清洗后价格面板
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clean_path = os.path.join(DATA_DIR, "stock_price_clean.csv")
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clean_prices.to_csv(clean_path)
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saved_files.append(clean_path)
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# 保存收益率
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ret_path = os.path.join(DATA_DIR, "stock_returns.csv")
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||||||
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returns.to_csv(ret_path)
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||||||
|
saved_files.append(ret_path)
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||||||
|
|
||||||
|
if 'index_panel' in dir() and len(index_panel) > 0:
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||||||
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idx_path = os.path.join(DATA_DIR, "index_prices.csv")
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||||||
|
index_panel.to_csv(idx_path)
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||||||
|
saved_files.append(idx_path)
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# 保存拉取元信息
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||||||
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meta_path = os.path.join(DATA_DIR, "fetch_metadata.txt")
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with open(meta_path, "w", encoding="utf-8") as f:
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||||||
|
f.write(f"数据源: Tushare Pro\n")
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f.write(f"拉取时间: {datetime.now().isoformat()}\n")
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|
f.write(f"数据范围: {START_DATE} ~ {END_DATE}\n")
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||||||
|
f.write(f"标的数量: {len(STOCK_POOL)} 只个股, {len(INDEX_CODES)} 个指数\n")
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||||||
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saved_files.append(meta_path)
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||||||
|
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||||||
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for f in saved_files:
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print(f" ✓ {f}")
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||||||
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print(f"\n 数据目录: {DATA_DIR}")
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print(f" 文件列表: {os.listdir(DATA_DIR) if os.path.exists(DATA_DIR) else '无'}")
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|
else:
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||||||
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print(" (跳过 — 无数据可保存)")
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# §10 AKShare vs Tushare 对比总结
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# ══════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# =============================================================================
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|
print("\n" + "=" * 68)
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print(" §10 AKShare vs Tushare 对比总结")
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|
print("=" * 68)
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||||||
|
print("""
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┌───────────────────┬─────────────────────┬─────────────────────┐
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|
│ 维度 │ AKShare │ Tushare Pro │
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├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 费用 │ 完全免费 │ 基础免费(120分) │
|
||||||
|
│ │ │ 高级需积分/捐赠 │
|
||||||
|
├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 注册 │ 不需要 │ 需要手机号注册 │
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||||||
|
├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 数据覆盖 │ 极广 (股/基/期/外/ │ 聚焦 A 股/指数/ │
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||||||
|
│ │ 宏/另类/舆情等) │ 基金/财务/因子 │
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||||||
|
├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 数据稳定性 │ 中等 (依赖爬虫, │ 高 (独立数据源, │
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||||||
|
│ │ 接口偶发变更) │ 专业维护) │
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||||||
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├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 基本面数据 │ 有限 (PE/PB 基本) │ 丰富 (PE/PB/ROE/ │
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||||||
|
│ │ │ 财务报表等) │
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||||||
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├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 退市股票数据 │ 获取较难 │ stock_basic() 直接 │
|
||||||
|
│ │ │ 包含退市记录 │
|
||||||
|
├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 因子数据 │ 无 │ 有 (Barra 风格因子) │
|
||||||
|
├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 股票代码格式 │ "000001" (纯数字) │ "000001.SZ" (含市场)│
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||||||
|
├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 调用频率限制 │ 无硬限制 (建议礼貌) │ 有 (按积分等级) │
|
||||||
|
├───────────────────┼─────────────────────┼─────────────────────┤
|
||||||
|
│ 最佳使用场景 │ 研究探索、快速验证 │ 策略验证通过后的 │
|
||||||
|
│ │ 数据覆盖第一选择 │ 生产级数据源 │
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||||||
|
└───────────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘
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||||||
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|
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|
推荐路径:
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① 研究阶段 → AKShare (零成本、快速验证想法)
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② 策略定型 → Tushare (数据质量更高、接口更稳定)
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③ 实盘运行 → Tushare + 本地缓存数据库 (减少 API 依赖)
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关键提醒:
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• AKShare 接口偶尔变更，升级版本前记得检查 changelog
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• Tushare 积分用完会拒绝请求，注意剩余调用次数
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• 两个数据源的收盘价可能存在微小差异 (取整/复权方式)
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|
回测结果因此会有细微不同，这是正常的
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|
• 长期存储请用 Parquet 格式 (比 CSV 更快更省空间):
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df.to_parquet("data.parquet")
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df = pd.read_parquet("data.parquet")
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""")
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||||||
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print("=" * 68)
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print(" ✓ Tushare Pro 数据获取 Demo 完成")
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print("=" * 68)
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print(f"""
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关键收获:
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1. Tushare 需要 Token (免费注册)，积分系统决定可用接口范围
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2. 股票代码格式为 "000001.SZ" / "600000.SH" (含交易所后缀)
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3. Tushare 最大优势: 财务数据 (PE/PB/ROE) + 退市数据 + 稳定性
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4. daily_basic() 和 fina_indicator() 是价值因子的核心数据源
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5. index_weight() 提供 Black-Litterman 所需的市场权重
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6. stock_basic(list_status='D') 是消除幸存者偏差的关键
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7. 研究阶段用 AKShare，定型后用 Tushare 生产化
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下一步:
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- 将 Tushare 拉取的数据写入 demo_04 (Alpha 因子)，
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用真实 PE/PB/ROE 替代合成因子
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- 用真实退市记录修正回测的幸存者偏差
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""")
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@ -3,7 +3,8 @@
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> **定位**：本文档基于对整个 Demo 系列的代码审计和策略评估，为个人投资者回答三个核心问题——做什么策略、怎么做策略、用什么平台做。
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> **定位**：本文档基于对整个 Demo 系列的代码审计和策略评估，为个人投资者回答三个核心问题——做什么策略、怎么做策略、用什么平台做。
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> **前置阅读**：建议已通读完 7 篇 Demo 后阅读本文。
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> **前置阅读**：建议已通读完 7 篇 Demo 后阅读本文。
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> **目标读者**：有 Python 基础的量化入门者，关注 A 股实操。
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> **目标读者**：有 Python 基础的量化入门者，关注 A 股实操。
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> **附注**：文末附录 B 对比了市面上典型量化入门书（如《DeepSeek+Python 量化交易》）与本 Demo 系列的差异，帮读者理解"为什么有些书看起来厚但学不到东西"。
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@ -14,8 +15,13 @@
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3. [个人投资者的现实策略频谱](#3-个人投资者的现实策略频谱)
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3. [个人投资者的现实策略频谱](#3-个人投资者的现实策略频谱)
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4. [中低频策略的核心范式](#4-中低频策略的核心范式)
|
4. [中低频策略的核心范式](#4-中低频策略的核心范式)
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5. [情绪因子与突发事件量化](#5-情绪因子与突发事件量化)
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5. [情绪因子与突发事件量化](#5-情绪因子与突发事件量化)
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|
- 5.3 [LLM 辅助量化分析：两个务实场景](#53-llm-辅助量化分析两个务实场景)
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||||||
6. [从 Demo 到实盘：平台与工具链](#6-从-demo-到实盘平台与工具链)
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6. [从 Demo 到实盘：平台与工具链](#6-从-demo-到实盘平台与工具链)
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||||||
|
- 6.3 [真实数据接入](#63-真实数据接入合成数据的第一个暴击)
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|
- 6.4 [风控层详解：Demo 系列最大的盲区](#64-风控层详解demo-系列最大的盲区)
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7. [推荐学习与实践路径](#7-推荐学习与实践路径)
|
7. [推荐学习与实践路径](#7-推荐学习与实践路径)
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||||||
|
附录 A：[关键术语速查](#附录-a关键术语速查)
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附录 B：[市面入门书 vs 本 Demo 系列](#附录-b市面入门书-vs-本-demo-系列以deepseekpython-量化交易为例)
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@ -174,6 +180,64 @@ Demo 中用的价格/成交量/波动率都是"硬数据"，但"软数据"在很
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3. **文本情绪监控**：用大模型对财经新闻标题做情感分析，构建日频情绪指数。当前有大模型后门槛大幅降低——可以用本地模型批量打分。属于"另类数据因子"的范畴，初期可选。
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3. **文本情绪监控**：用大模型对财经新闻标题做情感分析，构建日频情绪指数。当前有大模型后门槛大幅降低——可以用本地模型批量打分。属于"另类数据因子"的范畴，初期可选。
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### 5.3 LLM 辅助量化分析：两个务实场景
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现有 Demo 系列完全没有触及 LLM（大语言模型）在量化中的应用。这不是让你用 ChatGPT 预测股价——那是玄学。以下两个场景是 LLM 在量化中真正有实用价值的方向，也是市面 AI 量化书籍（如《DeepSeek+Python 量化交易》）中为数不多的值得关注的内容。
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**场景一：非结构化信息 → 结构化情绪因子**
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传统量价因子（动量、波动率、流动性）是 Demo 4 的核心，但市场情绪信息大多藏在文本里——财经新闻、公告、研报、社交媒体。LLM 让个人投资者也能批量处理这类非结构化数据：
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```
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工作流：
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每日收盘后
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→ 用 AKShare/Tushare 获取当日财经新闻标题列表
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→ 批量送 LLM
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prompt: "以下是一条财经新闻，请判断它对A股市场
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的情绪影响：看多/中性/看空。只回复一个词。"
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→ 汇总当日 "看多率 − 看空率" 作为情绪因子原始值
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→ 做滚动标准化（Z-score），得到日频情绪因子
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```
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注意事项：
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- 用本地模型（Ollama + Qwen/Llama 等 7B 级模型）可以零成本跑，速度足够覆盖日频
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- 情感分类只用标题即可（延迟低、成本低），全文分析留到需要深度解读的场景
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|
- 情绪因子的 IC 通常较低（0.02-0.04），但与传统量价因子相关性低，合成后能提升 ICIR
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- 需要小心 Look-Ahead：如果你用 LLM 解读盘后新闻，信号只能在次日使用
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**场景二：回测报告的自动解读**
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你跑完回测得到一串绩效数字（Sharpe 1.2, MaxDD -18%, Calmar 0.8...），这些数字真正意味着什么？LLM 可以做有价值的"翻译"：
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```
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Prompt 示例：
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"以下是一个ETF轮动策略的回测绩效：
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- 夏普比率：1.15
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- 最大回撤：-22.3%，发生在 2022年3月
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- 月度胜率：58%
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- 年化收益率：13.2%
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- 换手率：月均 35%
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|
请分析：
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|
1. 这些指标的整体评价
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2. 最大回撤发生在什么市场环境下（提示：2022年3月 A股处于什么阶段）
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|
3. 这个策略最可能在什么市场环境下失效
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|
4. 实盘中需要额外关注的风险点"
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```
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这比你自己盯着一串数字琢磨半小时有效得多。关键是——LLM 不是替你决策，而是帮你更全面地**理解**你的策略在历史上的行为特征。
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|
**LLM 在量化中的定位边界**
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| 能用 LLM 做的 | 不该用 LLM 做的 |
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| 文本情感 → 因子值 | "帮我写一个稳赚的策略" |
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| 回测报告解读 | 直接预测股价涨跌方向 |
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| 代码辅助与调试 | 替代回测（LLM 不知道数据里的陷阱） |
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| 参数优化建议（需结合回测验证） | 直接给调仓决策（你才是最终负责人） |
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> **一句话**：LLM 是研究助理，不是交易员。它可以帮你从文本中提取信号、帮你理解回测结果、帮你写代码——但最终的策略逻辑、风险控制和执行纪律，必须是你自己理解并负责的。
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## 6. 从 Demo 到实盘：平台与工具链
|
## 6. 从 Demo 到实盘：平台与工具链
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||||||
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@ -242,6 +306,94 @@ Demo 代码在本地跑跑看图表是"研究阶段"。实盘涉及三个层次
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| 8. 参数稳健性检验 | 对 top_k、回望期、再平衡频率做敏感性分析 | 建议 |
|
| 8. 参数稳健性检验 | 对 top_k、回望期、再平衡频率做敏感性分析 | 建议 |
|
||||||
| 9. 绩效归因 | Brinson 归因 / 因子归因，确认收益来源 | 进阶 |
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| 9. 绩效归因 | Brinson 归因 / 因子归因，确认收益来源 | 进阶 |
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以下对其中两项（数据接入 + 风控层）展开详细说明，因为它们是 Demo 到实盘跨度最大的两步，也是市面量化入门书（如《DeepSeek+Python 量化交易》）几乎不涉及的内容。
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### 6.3 真实数据接入：合成数据的第一个"暴击"
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现有 Demo 全部使用合成数据（GBM / 因子模型生成），好处是零门槛运行，但切换到真实数据时会遇到以下几类合成数据没有的问题：
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**问题 1：停牌导致的日期错位**
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真实 A 股数据中，不同标的停牌日期不同。直接 `pd.concat` 多个标的的收盘价会得到参差不齐的日期索引。关键是只做 ffill（向前填充），**禁止 bfill**——bfill 会用"复牌后的未来价格"填补停牌前的 NaN，这是典型的 Look-Ahead Bias。
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正确做法：
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price_panel = price_panel.ffill() # 只看向历史
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price_panel = price_panel.dropna(how='any') # 仍有 NaN 的行丢弃
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**问题 2：ETF 净值 vs 市价的差异**
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ETF 有两个价格——IOPV（实时估算净值）和市价。Demo 7 的轮动策略用收盘价回测是合理的，但实盘中 ETF 可能出现折溢价（市价显著偏离净值），这在极端行情下会影响实际成交价格。实盘代码应该用市价做信号计算和回测，但需要理解 ETF 的折溢价风险。
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**问题 3：数据源的选择**
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| 数据源 | 优势 | 劣势 |
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| AKShare | 免费、覆盖面广、更新及时 | API 偶尔不稳定，部分接口可能变更 |
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| Tushare Pro | 稳定、文档全、数据质量高 | 需要积分（部分接口收费） |
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| Baostock | 免费、无需注册 | 更新慢、覆盖面有限 |
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| 聚宽/米筐数据 | 清洗过、质量最高 | 绑定平台，本地使用受限 |
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推荐初次尝试用 AKShare（零成本），策略验证通过后切到 Tushare Pro（稳定性更好）。
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### 6.4 风控层详解：Demo 系列最大的盲区
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现有 7 篇 Demo 的风险管理几乎只有"最大回撤"这个**事后统计指标**。实盘中，风控必须是一个**事前和事中的执行层**——在亏损发生之前或初期就介入。以下三种风控手段是个人投资者最容易落地且效果最显著的。
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**手段一：波动率缩放仓位（Volatility Targeting）**
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这是最简单、最有效、但对策略绩效改善最大的手段。核心思想：当市场最近很"颠簸"（波动率放大），自动减小仓位；当市场平稳，正常仓位。
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核心公式：
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目标仓位 = 基础仓位 × (目标波动率 / 近期已实现波动率)
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示例：
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基础仓位 = 100%（满仓）
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目标波动率 = 15%（年化，你愿意承受的风险水平）
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近期已实现波动率 = 30%（过去 20 日年化） → 仓位 = 100% × 15/30 = 50%
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近期已实现波动率 = 10% → 仓位 = 100% × 15/10 = 150%（需设上限）
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实现要点：
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- 波动率窗口：20-60 个交易日，太短不稳定，太长反应慢
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- 仓位上下限：通常设 [30%, 150%] 或 [50%, 100%]（不做杠杆）
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- 更新频率：每日计算但每周调一次即可（避免过度交易）
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- A 股限制：融资账户最高杠杆 1:1，普通账户无法做空
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这个手段的妙处在于：它不预测市场方向，只根据"当前有多危险"来调整暴露——是纯粹的防守动作，不会引入新的预测误差。
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**手段二：硬止损（Hard Stop-Loss）**
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现有 Demo 的策略出场完全依赖信号（金叉进/死叉出），这在实盘中是不够的。信号可能迟迟不来，而你的亏损已经超出了可承受范围。
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简单止损规则：
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- 单笔交易止损：持仓亏损超过 -X%（如 -8%或 -15%）→ 无条件平仓
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- 月度最大亏损：当月累计亏损超过 -Y% → 暂停交易，下月再评估
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- 连续亏损暂停：连续 Z 笔交易亏损 → 暂停，人工审查策略是否失效
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参数建议（个人投资者）：
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- 趋势策略（如动量轮动）: X=12-15%，Y=8-10%，Z=4
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- 均值回归策略（如 RSI）: X=5-8%， Y=5-8%， Z=5
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**手段三：最大回撤熔断**
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这是一个组合层面的保护：如果账户从历史最高点回撤超过一定幅度，自动进入"防御模式"。
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实现逻辑：
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if 当前回撤（从历史最高净值算起） < -25%:
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强制减仓至 30%
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暂停新开仓
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发送告警 → "策略触发最大回撤熔断，净值从峰值回撤 xx%，已自动减仓"
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# 回撤恢复到 -15% 以内再恢复交易
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这三种手段的组合使用，能把你从"策略失效了才发现"的被动状态，变成"有明确规则控制损失"的主动状态。Demo 系列没有覆盖这些，但它们在实盘中比多找到 0.1 的夏普更重要。
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## 7. 推荐学习与实践路径
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## 7. 推荐学习与实践路径
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@ -282,7 +434,7 @@ Demo 给你的是知识地图，不是提款机密码。实盘中最重要的是
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## 附录：关键术语速查
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## 附录 A：关键术语速查
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| 术语 | 英文 | 含义 |
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| 术语 | 英文 | 含义 |
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@ -294,3 +446,58 @@ Demo 给你的是知识地图，不是提款机密码。实盘中最重要的是
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| 前视偏差 | Look-Ahead Bias | 用"未来数据"做回测决策导致的虚假高收益 |
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| 前视偏差 | Look-Ahead Bias | 用"未来数据"做回测决策导致的虚假高收益 |
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| 幸存者偏差 | Survivorship Bias | 只用当前存活的股票回测，忽略了已退市的股票 |
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| 幸存者偏差 | Survivorship Bias | 只用当前存活的股票回测，忽略了已退市的股票 |
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| 风格漂移 | Style Drift | 策略实际持仓偏离了其宣称的投资风格 |
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| 风格漂移 | Style Drift | 策略实际持仓偏离了其宣称的投资风格 |
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## 附录 B：市面入门书 vs 本 Demo 系列——以《DeepSeek+Python 量化交易》为例
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市面上很多量化交易入门书看起来很厚（三四百页、几十个案例），但读完往往发现"好像学了很多，又好像什么都没学到"。这里以《DeepSeek+Python 量化交易》（16 章、51 个实战案例）作为典型标本，拆解为什么会有这种感觉，以及它和本 Demo 系列的真实差距。
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### 全书结构
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| 板块 | 章节 | 内容 |
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| Python 基础 | 第 1-5 章 | Python 语法、NumPy/Pandas/Matplotlib、网页爬虫 + Tushare API |
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| 策略入门 | 第 6-10 章 | 量化概念、DeepSeek 辅助分析（技术/基本面/消息）、双均线/RSI/海龟策略 |
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| 进阶策略 | 第 11-13 章 | 高频交易（概念层）、套利策略、机器学习预测（分类/回归/LSTM） |
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| 工程与风控 | 第 14-16 章 | Backtrader 回测、止损止盈/头寸管理/对冲、DeepSeek API + 智能体 |
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### 它的定位
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一本**面向绝对零基础读者的量化交易科普 + DeepSeek 使用指南**。目标读者是"刚学会 Python 甚至还没学 Python 的人"。全书 51 个案例覆盖面极广，但每个案例的深度有限——典型模式是："拉数据 → 套一个经典公式 → 画图 → 把结果扔给 DeepSeek 解读 → DeepSeek 给优化建议"。
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### 它有价值的部分
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书中真正值得关注的内容集中在三个 Demo 系列没有覆盖的方向：
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1. **真实数据接入（第 5 章）**：用 Tushare API 拉取 A 股真实数据的流程，虽然讲得浅，但方向对——这是 Demo 到实盘的第一道坎
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2. **风险管理工具（第 15 章）**：止损止盈、波动率头寸管理、对冲组合——这些是 Demo 系列最大盲区，详见本文 §6.4
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3. **LLM 辅助分析（第 7、16 章）**：用 LLM 处理非结构化信息（公告解读、新闻情绪、策略回测解读）——这是这本书唯一真正的差异化内容，详见本文 §5.3
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### 它的问题
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| 问题 | 说明 |
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| 策略覆盖面过时 | 双均线 + RSI + 海龟是 1980-1990 年代的经典。现代量化核心——因子模型、截面选股、组合优化——完全没有涉及 |
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| 高频章节名不副实 | 第 11 章名为"高频交易"，实际是概念科普 + 一个比亚迪案例。真正的高频涉及 colocation/FPGA/市场微观结构，书中完全无法覆盖——这会误导读者以为"写个 Python 脚本就是高频交易" |
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| 深度学习案例浮于表面 | LSTM 预测股价只用一个案例，无时间序列交叉验证、无样本外泛化讨论——容易让初学者产生"跑个模型就能预测股价"的危险错觉 |
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| DeepSeek 角色被过度包装 | 书中几乎每个案例都以"DeepSeek 辅助优化"结尾。但 LLM 对量化策略的优化能力完全取决于 prompt 质量和用户自身的判断力——书中没有讨论这个根本局限 |
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| 回测严谨性近乎为零 | 不涉及过拟合检测、前视偏差、幸存者偏差、参数敏感性——而本 Demo 系列的事件驱动回测和滚动前向验证专门解决了这些问题 |
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| 无 A 股特有规则的系统讨论 | 涨跌停、T+1、融券限制、印花税——这些在本 Demo 系列的 `doc_06` 和 `doc_07` 中有专门覆盖，书中几乎没有 |
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### 两种学习路径的对比
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| 维度 | 《DeepSeek+Python量化交易》 | 本 Demo 系列 |
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| 目标读者 | 零基础（从 Python 安装开始） | 有 Python 基础，缺少量化方法论 |
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| 学习方式 | 广度优先 — 51 个案例快速扫一遍 | 深度优先 — 5-7 个主题层层递进 |
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| 策略类型 | 经典技术指标策略（均线/RSI/海龟） | 因子模型 + 截面选股 + 组合优化 |
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| 回测方法论 | 仅 Backtrader 基本使用 | 向量化 → 事件驱动 → 前向验证，完整链条 |
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| 学术严谨性 | 较低 — 不涉及 IC/ICIR/因子预处理 | 较高 — IC 分析、去极值/Z-score/中性化、Ledoit-Wolf |
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| A 股实操 | 无系统讨论 | 实盘指南（doc_06）+ ETF 轮动策略（doc_07） |
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| AI 角色 | DeepSeek 贯穿全书，定位为"策略顾问" | 无 AI 依赖，本文 §5.3 补充了 LLM 的务实用法 |
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| 代码复杂度 | 简单脚本级别 | 类 + 函数封装，模拟生产级结构 |
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### 一句话总结
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这本书能让你从"完全不会 Python"跑到"能跑通第一个策略脚本"，但从"跑通脚本"到"独立做量化交易"所需的系统知识——因子研究、稳健回测、组合构建、风险控制、A 股实盘陷阱——它几乎没有涉及。而这些东西恰好是本 Demo 系列所覆盖的。两套内容存在一定的互补性：**用那本书学会 Python 基础，用这套 Demo 学会量化方法论。**
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@ -2,3 +2,6 @@ numpy
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pandas
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pandas
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matplotlib
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matplotlib
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scipy
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scipy
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scikit-learn
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akshare
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tushare
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