潮湿的天气哪也不想去，宅家里喝着石斛玉竹茶。打开手机看股票～哇塞，新希望有希望了？～猪最近又“飞”起来了。猪肉又涨价了。新希望的股票也开始“飙”了？证...
用python 辅助炒股 python能写游戏辅助吗
炒股入门
2022年07月05日 17:59 2
touzi333
风变科技量化投资体验课的思考
大家好，我是墨鱼，心理咨询爱好者，用心理知识掌控投资与生活。
Python编程这几年特别火，顺着Python应用的除了扒数据、数据管理、可视化数据外，就是量化投资了。
墨鱼我打小对编程就没有任何一丢丢的天赋与兴趣，在大学时必修C语言，那是学得一个痛苦，发挥了女性优势在老师同学面前卖惨，才成功蒙混过关。遇到选修数据库、MatLab这些其他人争着抢着要学的编程课，我都是能绕着走就绕着走。
花大7千块钱上课是想都不会想的事，花3块钱上个5天4小时的体验课，了解下市面上的量化投资课程及策略是什么，还是很划算的。
首先是付款、加群的老套路，之后是3天先导课，3天课程，1天答疑课，2次作业。
先上干货：
- 第1天先导课：量化交易体验课。
- 第2天先导课：半小时入门量化交易策略编写。
- 第3天先导课：量化交易提升。
- 第1天课程：择时（单均线、双均线）
- 第2天课程：选股（一阳穿三线）
- 第3天课程：策略（移动平均成本法）
- 作业是标买、卖点。
中间穿插着N多的销售话术，每一次先导课、听课、交作业都会发放一些文档资料作为回馈。
设计的整个环节就是通过公众号作广告吸粉、设置不同步骤进行筛选，然后再通过一点点的资料诱饵诱敌深入，最后让人掏钱。
体验完之后，我最大的收获是赚钱不易，想要赚这种课程类的钱，需要打造课程平台，设计打磨课程，打通资源渠道。但是一旦这个课程内容搭好，就是一次性投入，无限次使用了，后面只要能源源不断获取流量，就可以持续稳定大量的赚钱，并转化流量至其他付费课程。
课程里一直大力作为卖点的交互式学习，发现就是对着屏幕点Enter键，把以前长篇大论的课本文字，给逐次发送，再配助教无限次问问题。
连视频课程都没有的，挺让我意外。这多了一个助教的学习效果，估计就比自己看书高一丢丢。
第二大收获是了解了量化投资。Python或Fortrader只是工具，前提是要有投资策略，再通过工具，把策略转化为编程语言，进行条件设定，不断的优化迭代。
墨鱼我有搭建自己的交易系统，短线方面的半自动做T和主动做T，有规则的成分，更有主动判断的成分。
一旦牵涉主动判断，就掺杂着经验和臆断，充满着恐惧和贪婪。
量化投资，就是把所有选股、择时、风控的买、卖原则及标准，全都提前定下来，实现不用看盘，程序自动跑、自动赚钱的效果。
当然理想很美好，现实很骨感，如果真有这样一套可以穿越牛熊的编程程序，他们就不用赚卖课程的辛苦钱，直接天天开着程序躺赚就好了。
就因为根本没有一套完美的程序可以在不可预测、充满变化的股市中持续稳定大量省心的赚钱，所以他们只教怎么从0到1的编程，怎么写策略，不提供致富代码与打保票赚钱。
一个新手，根本不知道怎么炒股，也不知道怎么编程，就要在短短几个月的电脑交互式自学中将两者结合写出好的量化交易程序，还能赚到钱，难度远远大于炒股老手去根据自己的交易习惯，运用编程技术程式化自己的交易系统。
可惜编程没天赋，没法自己动手、丰衣足食、自给自足的上手编，错过一个亿的感觉。
安慰自己的心理，说不定学会了，亏钱亏的更快了。
基于python深度学习库DeepPy的实现：
基于python深度学习库TensorFlow的实现：
基于python深度学习库Caffe的实现：
大家好，我是墨鱼，心理咨询爱好者，用心理知识掌控投资与生活。
Python编程这几年特别火，顺着Python应用的除了扒数据、数据管理、可视化数据外，就是量化投资了。
墨鱼我打小对编程就没有任何一丢丢的天赋与兴趣，在大学时必修C语言，那是学得一个痛苦，发挥了女性优势在老师同学面前卖惨，才成功蒙混过关。遇到选修数据库、MatLab这些其他人争着抢着要学的编程课，我都是能绕着走就绕着走。
花大7千块钱上课是想都不会想的事，花3块钱上个5天4小时的体验课，了解下市面上的量化投资课程及策略是什么，还是很划算的。
首先是付款、加群的老套路，之后是3天先导课，3天课程，1天答疑课，2次作业。
先上干货：
- 第1天先导课：量化交易体验课。
- 第2天先导课：半小时入门量化交易策略编写。
- 第3天先导课：量化交易提升。
- 第1天课程：择时（单均线、双均线）
- 第2天课程：选股（一阳穿三线）
- 第3天课程：策略（移动平均成本法）
- 作业是标买、卖点。
中间穿插着N多的销售话术，每一次先导课、听课、交作业都会发放一些文档资料作为回馈。
设计的整个环节就是通过公众号作广告吸粉、设置不同步骤进行筛选，然后再通过一点点的资料诱饵诱敌深入，最后让人掏钱。
体验完之后，我最大的收获是赚钱不易，想要赚这种课程类的钱，需要打造课程平台，设计打磨课程，打通资源渠道。但是一旦这个课程内容搭好，就是一次性投入，无限次使用了，后面只要能源源不断获取流量，就可以持续稳定大量的赚钱，并转化流量至其他付费课程。
课程里一直大力作为卖点的交互式学习，发现就是对着屏幕点Enter键，把以前长篇大论的课本文字，给逐次发送，再配助教无限次问问题。
连视频课程都没有的，挺让我意外。这多了一个助教的学习效果，估计就比自己看书高一丢丢。
第二大收获是了解了量化投资。Python或Fortrader只是工具，前提是要有投资策略，再通过工具，把策略转化为编程语言，进行条件设定，不断的优化迭代。
墨鱼我有搭建自己的交易系统，短线方面的半自动做T和主动做T，有规则的成分，更有主动判断的成分。
一旦牵涉主动判断，就掺杂着经验和臆断，充满着恐惧和贪婪。
量化投资，就是把所有选股、择时、风控的买、卖原则及标准，全都提前定下来，实现不用看盘，程序自动跑、自动赚钱的效果。
当然理想很美好，现实很骨感，如果真有这样一套可以穿越牛熊的编程程序，他们就不用赚卖课程的辛苦钱，直接天天开着程序躺赚就好了。
就因为根本没有一套完美的程序可以在不可预测、充满变化的股市中持续稳定大量省心的赚钱，所以他们只教怎么从0到1的编程，怎么写策略，不提供致富代码与打保票赚钱。
一个新手，根本不知道怎么炒股，也不知道怎么编程，就要在短短几个月的电脑交互式自学中将两者结合写出好的量化交易程序，还能赚到钱，难度远远大于炒股老手去根据自己的交易习惯，运用编程技术程式化自己的交易系统。
可惜编程没天赋，没法自己动手、丰衣足食、自给自足的上手编，错过一个亿的感觉。
安慰自己的心理，说不定学会了，亏钱亏的更快了。
一、Python 可以用来做什么有趣的事情？
优质答案1：
1、python可以画画。
利用python的深度学习库deeppy去训练计算机模仿世界名画的风格，然后应用到另外一幅画中。
基于python深度学习库DeepPy的实现：
GitHub - andersbll/neural_artistic_style: Neural Artistic Style in Python
基于python深度学习库TensorFlow的实现：
GitHub - anishathalye/neural-style: Neural style in TensorFlow!
基于python深度学习库Caffe的实现：
https://github.com/fzliu/style-transfer
2、爬虫。
这个不多说，大家都知道。
3、python是树莓派的只要编程语言。
优质答案2：
来点实际能写出来的有点意思的东西吧
教你如何用Python预测交通事故，成为“死亡”预言家？交通事故是世界各个社会都存在的重大问题。2010年，据世界卫生组织（WHO）估计，道路交通事故造成的死亡人数高达125万人。2016年，仅美国便有37461人死于机动车事故，平均每天死亡102人。同样在欧洲，根据2017年的数据显示，平均每分钟就有50人死于交通事故。那么机器学习能否帮助我们去了解影响交通事故严重性的原因和因素呢？
本文将完整地展现一次机器学习的流水线：从APIs收集数据开始，到进行探索性数据分析，然后将一个现实生活中存在的问题构建到机器学习模型中。整个流程都是在Google Colab中完成的，使用它免费的GPU/TPU环境进行，你可以直接从Github打开Notebook在Google Colab中进行实验。
你可以在不同的APIs中找到各种格式的交通事故分析系统（CAS）数据，很容易就可以通过API接口收集数据，而不用将它们下载到本地电脑中。这样有一个好处是，我们每次运行Jupyter Notebook时都能获取最新的数据。在这个流程中，我发现有一个特殊的问题，因为交通事故和地点（地理）紧密相关，所以在数据收集时，我们应该获取Geojson文件而不是一般的CSV文件，如此一来，在进行地理数据分析时就不用从经纬来创建几何图形，并且能够处理坐标基准系和投影。
随后可以使用Geopandas库来读取数据。如果你熟悉Pandas库，那么Geopnadas的使用应该也不在话下，因为它是建立在Pandas的基础上的工具。它是一个高级数据收集工具，可以使Python中的地理数据工作变得更加简单，它不仅具备Pandas的功能，还拥有能够在地理几何图形上进行空间运算在数据类型。得益于Pandas、Matplotlib以及几何图形的运算库，Geopandas能够完美地融入Python的生态系统。
在新西兰，从2000年至2018年，交通事故的死亡总人数为6922人。而事故中受重伤和轻伤的人数分别达到了45，044人和205，895人。然而这记录的只是在事故发生后上报了新西兰警方的数据，我们还要考虑那些未被记录在案的轻微交通事故。大多数的交通事故都是轻微、不致命的，而造成死亡的事故只占极少数。在死亡人数的统计上，大多数事故中的死亡率为0。
过去的几年中，整体数据表明事故的严重性和死亡人数在下降，但如下列折线图所示，从2016年开始事故死亡人数似乎有所上升。另外，在2017年事故重伤和轻伤人数达到了峰值。
道路以及其他相关因素同样可以展现事故的严重程度和死亡人数等级。让我们进一步挖掘他们之间的关系。在死亡人数和车道数量的关系中，比起其他的多车道，双车道所占的百分比最高。直路的交通事故死亡人数最少，大部分伤亡都出现在各种类型的弯路（小弯、中弯和大型弯道。）
让我们来看看交通法规和事故严重程度以及死亡人数的关系。其中，限速是一个很好的着手点。限速90km/h所占据的死亡人数最高，100km/h其次。
分析天气因素后，同样发现雾天和强风天事故死亡人数的占比最高。雨天、雪天和霜冻天气同样也有较高的占比。
下图所示的地理数据可视图清楚地显示事故发生的地点。如大家所料，大多数事故都发生在道路附近，尤其是城市里。
让我们来看看发生在奥克兰的交通事故总和的聚类图。
我们可以通过不同方法对这个问题进行建模。把它看成回归问题，并基于交通事故成因的数据集推测死亡人数。也可以把它看作分类问题，并通过事故的数据集预测事故的严重程度。下面，我将以回归问题为例进行机器学习建模（你也可以尝试使用分类问题的方法，两个方法基本相同）。在这个例子中，我不会进行任何特征工程，我认为这个问题中的成因已经足够建立一个起点，随后可以再进一遍这个流程，并且通过特征工程来提高模型的精确度。
首先，需要将无序特征转化为数值可以使用Sklearn库来进行：
随后，将数据与训练和验证集分离为独立和非独立的变量，以便随后评估模型的结果。
现在准备将机器学习模型运用到数据中。我通常从随机森林（Random Forest）开始，这是一个种利用多种分类树进行的算法，在应对有多个数据集的情况时非常有效。
如你所见，随机森林模型在验证集上有高达86%的准确性，再进过一些初始的调整和特征选择后，此模型的精确度可以提高到87%。如果在模型上进行一些改善，创建新的特征或使用一些其他的算法来提高模型的执行力，还能到达更高的准确率。但现在，已经达到本文的目的了。下面是随机森林模型中最重要的特征。
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二、你用python做过哪些好玩的事情？
优质答案1：
这个就非常多啦，下面我简单介绍5个python好玩的事情，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01下载视频这里python专门提供了2个免费开源的下载工具—you-get和youtube-dl，只需一行命令便可轻松下载B站、优酷、美拍等网站视频，支持在线播放、批量下载，如果你缺少一个轻巧灵活的网页视频下载软件，可以使用一下这2个工具，非常不错，当然，对于图片、音频等网络文件，也可轻松下载：
针对二维人脸识别，python也专门提供了一个免费、开源的模块—face recognition，基于dlib深度人脸识别技术，不需要太多的代码，便可轻松识别人脸，如果你需要快速识别人脸并标注，不想自己手动构建模型，可以使用一下这个模块，非常不错，当然，opencv也是一个不错的选择：
针对微信聊天，python也提供了一个非常不错的模块—itchat，可以轻松接收、发送微信，支持私聊和群聊，你可以基于此注册一个图灵机器人，然后接入微信，自动接收和发送消息，实现智能聊天，效果还是非常不错的，怼人绝对溜溜的：
这是github上一个比较火的python项目，Star星非常高，已经达到了17.4k，可以轻松实现自动打码、自动登录、准点预售、捡漏、智能候补、邮件通知、server酱通知等常见功能，如果你需要快速购买火车票，可以使用一下这个工具，非常不错，当然，对于学习python来说，也是一个开源好项目：
这是一个纯属娱乐的项目，针对日常二维绘图，python专用门提供了一个绘图函数库—turtle，可以轻松在平面坐标系绘制你需要的任意图形，常见的小猪佩奇、哆啦A梦等卡通人物，这个模块都可以轻松绘制，简单易学，非常容易上手，对于偶尔娱乐一下，还是非常不错的：
目前，就分享这5个python好玩的事情吧，当然，还有许多其他好玩的事情，像词云、爬虫等也都非常有趣，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
优质答案2：
第一次用python 开发自动化部署工具
那会从事运维工作4年了，公司的开发部门版本发布还是使用的开发自己打包上传的方式，我也不知道有jenkins这种持续部署与集成的工具，单纯的就是想从开发的需求出发做一个自动化的部署工具。
我做的自动化部署工具第一个版本，使用的是windows bat 也就是批处理，需要将这个脚本发给每个开发，他们自己运行批处理，批处理会自动执行一系列打包、上传、解压功能，但批处理有个不好的地方，无法在linux服务器上部署使用
于是出现了第二个版本，使用linux shell 编写，功能和第一个版本一致，但和批处理一样有个同样的毛病，需要将脚本分发給所有开发，如果脚本更新了，需要重新分发给开发与测试，非常麻烦。
这时候从网上发现了可以使用python开发web界面的程序，那这样就可以通过pyhon调用服务器上的脚本就可以实现自动化了。基于这种想法，我开发了第一个简单的Python web 工具，并在公司内部得到了普遍使用。
devops之路
第二年我到了一家新公司，部门负责人是一位资历很深的java开发，他引导我了解到了 easyui 、django、bootstrap，基于这些技术框架与公司的流水线需求，我真正意义上地开发了一个ci&cd自研平台。
逐渐的系统在公司不断被推广，系统最开始由我一个人做，变成了5个人做，而且由我牵头研发，就这样一步一个脚印，遵循敏捷开发的思想，持续迭代了3年，系统变得非常好用且稳健。
这个过程中我体会到了”好玩“，这个好玩是对编程设计的领悟、对设计模式的领悟、对数据库建模的重要性的体会。
可以说python带我入了编程的大门，了解到了软件开发的整个流程。更为我后来的研发管理之路做好了坚实的铺垫。
三、有人试过编写个程序来炒股吗？
优质答案1：
小编是证券行业的程序员，自认为有资格回答题主的问题。写程序来炒股是非常棒的想法，操作起来简单宜行。要想从股市中赚到银子，没有专业知识加成很难做到。
股市赚钱的底层逻辑低买高卖小朋友都能理解。驱使股票价格上涨或者下跌的因素非常多，常见的有公司基本面、市场行情、行业政策及小道消息等等。这些因素相互影响，又错综复杂，想得出确切结论比登天还难。没有特殊情况下，编程序炒股最终目的是赚钱。很遗憾的告诉题主，写程序可以解放双手，做不到一定让你赚钱。
现实生活中写程序炒股的人非常多。以程序的在炒股中起到的作用划分，可分为程序化交易、量化交易、高频交易等。这些看起来高大上的程序大部分功能是辅助交易，真正赚钱还是人的主观因素更多些。
程序化交易是用机器代替人手工下单。应用场景有算法交易、条件下单等为主。用比较时髦点的说法叫“无人值守”，即程序在不停的运转，触发自己事先设定的条件，执行特定的操作。比如，今天要买某只股票，现在8块钱，事先设定在7块9时买1000股，7块8毛5时买入5000股，就可以去喝茶、聊天，最后检查执行结果就OK了。
量化交易可以看做是程序化交易的进阶。量化交易最显著的特点是有了策略模型支撑。常见的有阿尔法、贝塔等等。量化交易的策略理论上是挣钱的，但股市的不确定因素太多，实盘操作时胜算的概率大些。
高频交易是量化交易的一个分支。在这个领域大家比的是军备竞赛，快是王道。当前大家的理论穿透时间（下单委托到交易所）是纳秒级。几乎所有环节都做到极致，才能比别人快那么一点点。
写在最后，程序是股票市场的一个工具，能否用好，非常考验使用人的功力。希望大家有志于这个领域的童鞋都有收获。
优质答案2：
美国西蒙斯教授的大奖章基金，就是完全的程序交易，年收益税后36%，三年翻番，远超过巴菲特。36percent对于短线交易者看上去并不算高，但对拥有巨大资金量的基金是很不容易的。
西蒙斯是犹太人著名的数学家，他聘请了计算机科学家、图像识别专家、顶尖程序员设计交易程序，注重日内超短线交易，因为资金量大，交易量巨大，所以只能分散交易，高频交易，每日交易数万笔，不放过每一次小的交易机会。
量化交易者称为宽客，国内也有不少量化交易平台，如聚宽、米框、bigquant等等
个人用Python可以实现选股，手工下单，如果直接下单自动交易就需要委托软件有支持接口，国内目前似乎还是很少，部分机构可能有。
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