1.【2022·合辑】Python量化从入门到精通
2.VeighNa发布v3.8.0 - IB交易接口功能强化！期权期权
3.找不到A股程序化交易接口怎么办？用VNTrader开源代码做期货程序化交易
4.编程：Java和Python的平台平台区别？

【2022·合辑】Python量化从入门到精通

       引言

       公众号“Python金融量化”历经四年，累计万+关注，源码源码依然坚持文字输出，期权期权这背后离不开广大读者的平台平台支持，特别是源码源码beba没有溯源码知识星球圈友的贡献，累计付费人数已达+。期权期权公众号以原创内容为动力，平台平台今年的源码源码一大成就在于基于公众号沉淀和网上资源开发了qstock量化分析包，包括数据获取、期权期权可视化、平台平台选股和量化回测四大模块。源码源码qstock面向读者开源，期权期权直接通过“pip install qstock”进行安装，平台平台或通过“pip install –upgrade qstock”进行更新，源码源码部分策略功能仅对知识星球会员开放。

       学习是一个逐步积累的过程，通过梳理过去四年发布的多篇原创文章，形成四大框架：Python入门篇、金融数据篇、量化分析篇和策略回测篇。以下将详细介绍各部分内容。

       Python入门篇

       这一部分主要围绕Python金融量化入门学习路径、量化资源，以及numpy、lpd协议源码pandas、matplotlib等量化常用库的入门和应用。推荐使用Anaconda作为编译软件，内置Jupyter notebook和Spyder，其中Jupyter在交互式编程与数据分析上功能强大。公众号文章皆基于Jupyter编写。

       1.1 Python金融量化入门

       1.2 Python量化资源大合集

       1.3 NumPy入门与应用

       1.4 Pandas数据处理详解

       1.5 Matplotlib与Seaborn可视化

       1.6 Sklearn机器学习基础

       1.7 Pyecharts股票可视化分析

       金融数据篇

       本部分涉及使用Python获取股票行情、上市公司基本面、宏观经济以及财经新闻等数据，进行可视化分析。使用Postgresql搭建本地量化分析数据库，介绍qstock免费开源库在线获取行情数据、板块资金流数据、宏观基本面和财经新闻数据。

       2.1 Python获取交易数据

       2.2 上市公司数据概览

       2.3 Python量化选股初探

       2.4 财经十大关键词解析

       2.5 Python财经数据可视化

       2.6 文本挖掘与财经分析

       2.7 Python量化财经新闻分析

       2.8 自建量化分析数据库

       2.9 Python面向对象编程与股票数据管理

       量化分析篇

       本部分深入探讨A股市场分析、金融统计、蒙特卡洛模拟、时间序列建模、TA-Lib技术分析、投资组合、多因子模型、基本面量化分析等。内容涵盖数据探索性分析、时间序列专题、网页爬虫 源码技术分析、投资组合分析、多因子模型、债券与期权分析、比特币量化、基本面量化等。

       3.1 股票分析入门

       3.2 A股指数图谱分析

       3.3 A股沉浮启示录

       3.4 股市趋势与拐点研究

       3.5 A股数据挖掘案例

       3.6 机器学习分析股票市场结构

       3.7 股票涨停板探索性分析

       3.8 时间序列日期处理

       3.9 时间序列自相关性与平稳性

       3. 金融时间序列模型

       3. ARCH与GARCH模型应用

       3. 机器学习预测效果与非平稳性

       3. Markov区制转换模型分析

       3. 统计套利量化

       3. 股市牛熊分析

       3. TA-Lib技术分析

       3. TA-Lib技术分析案例

       3. 量价关系分析

       3. Python量化股票情绪指标

       3. 动量指标量化回测

       3. Python量化强势股寻找

       3. Python量价形态选股

       3. 牛股价量分析

       3. Heikin Ashi蜡烛图可视化

       3. 趋势预测方法

       3. 价格噪音量化应用

       3. 交易系统与市场分析

       3. 多因子量化选股模型

       3. 单因子测试框架

       3. 量化回测

       3. 固定收益与衍生品分析

       3. 债券与期权定价分析

       3. 比特币交易者分析

       3. 股票财务指标打分系统

       3. 高管增持股价影响

       3. 领涨板块与题材龙头股

       策略回测篇

       本部分聚焦于量化策略的评价指标、指数定投、机器学习、海龟交易法、均值回归策略等，以及backtrader回测系统的运用和qstock量化回测。

       4.1 量化投资方法论

       4.2 量化策略评价与风险指标

       4.3 证券收益分析

       4.4 事件驱动量化回测

       4.5 Pyfolio量化回测图表

       4.6 指数定投策略分析

       4.7 如何实现基金定投收益最大化

       4.8 使用Logistic回归预测指数涨跌

       4.9 RNN深度学习预测股票价格

       4. 均值回归策略回测

       4. 海龟交易法则应用

       4. 月份效应与A股择时策略

       4. 北向资金预测大盘涨跌

       4. ADX和MACD趋势策略回测

       4. 龙虎榜个股交易策略

       4. qstock量化回测应用

       4. 均线排列价格动量策略

       4. 价格动量策略回测

       4. 机器学习预测交易信号

       4. 神经网络构建量化交易策略

       4. backtrader入门与使用

       4. backtrader进阶指南

       4. backtrader高级应用

       4. 回测股票因子数据

       4. 股票组合量化回测

       4. 海龟交易策略回测

       4. 回测技术指标自定义

       4. Ichimoku云图策略回测

       4. 隔夜持仓与日内交易比较

       结语

       回顾过去，展望未来，曾国藩的“物来顺应，未来不迎，当时不杂，既过不恋”作为结语，寄予读者以智慧与启示。公众号“Python金融量化”致力于分享Python金融量化应用知识，提供丰富资源、视频资料、PDF文档、文章源码以及与博主交流的情趣app源码平台。加入知识星球，获取更多内容，与作者互动交流。

VeighNa发布v3.8.0 - IB交易接口功能强化！

       VeighNa社区公众号vnpy-community于-9-发布VeighNa的3.8.0版本，主要升级了IB接口功能，包括API版本升级到..1，期权交易功能强化，增加了期权链合约数据查询和IB实时隐含波动率、希腊值风险数据订阅。

       已安装VeighNa Studio的用户可通过快速更新功能自动完成升级，未安装的用户可下载VeighNa Studio-3.8.0体验Python量化交易发行版。推荐Ubuntu或Mac用户使用VeighNa Docker量化交易容器解决方案。

       新版本IB接口API安装需前往IB官网下载对应操作系统版本的安装程序，选择Stable版本，安装后运行命令将ibapi接口库源代码添加至Python环境。安装目录下的source\pythonclient文件夹包含ibapi接口库源代码，使用Powershell窗口运行命令即可完成安装。

       数字代码回归，因为IB接入的金融市场数量众多，导致合约数量庞大，为简化合约代码，VeighNa核心框架设计上遵循国内金融市场规则，早期使用了由IB分配的简易影视源码ConId，但不便记忆。为了解决问题，后续版本中引入了IB合约描述信息的字符串组合描述代码。在使用描述代码2年后，收到期权交易相关问题反馈，为解决这一问题，版本3.8.0重新引入了数字代码支持，并且两种代码类型可以混合使用。

       期权交易增强，IB平台期权交易功能强大，3.8.0版本的IB接口在连接登录时提供了查询期权功能，订阅标的合约行情时自动查询期权链合约，满足期权策略交易所需信息。同时增加了IB提供的隐含波动率和希腊值风险数据支持，可通过TickData.extra字典访问获取。

       华鑫奇点接口重构，之前版本中基于奇点官方Python 3.7 API开发的vnpy_tora无法在Python 3.环境中使用，新版本使用了奇点的C++ API重构封装，实现VeighNa Station直接加载使用。

       变更日志，新增功能包括K线合成器支持日K线合成、基于华鑫奇点柜台的C++ API重构vnpy_tora、期权合约查询和扩展行情数据支持等。调整了vnpy_rest/vnpy_websocket限制在Windows上必须使用Selector事件循环、vnpy_ctp升级6.6.9版本API、支持大商所1毫秒级别行情时间戳等功能。优化了多个模块性能，修复了一些已知问题，确保用户使用体验。

找不到A股程序化交易接口怎么办？用VNTrader开源代码做期货程序化交易

       VNTrader是VNPY官方推出的开源期货量化交易软件，基于CTP接口，提供免费下载和使用源代码。它专门针对商品期货CTP接口，支持多个Python策略组合，具备回测、多周期量化交易等功能。

       VNTrader客户端开源代码支持国内家期货公司CTP接入，涵盖股指期货、期权、商品期货、商品期权的程序化交易和量化交易仿真回测。全新架构，性能显著提升，Python便捷，C++性能加持，比老版本更优，性能提升%以上，系统命名为VNTrader。

       最新更新在gitee.com/vnpycn/vntrad...，底层C++代码将开放，目前开放Python部分，功能正在整理，为大性能提升版本。

       VNPY官方网站提供详细信息，知乎专栏也有相关讨论。官方QQ群：，实盘支持低手续费，仿真账户仅工作日白天注册，支持各类仿真交易。

       未来VNTrader将继承强大功能，性能优异，开源，结合C++特点和底层仿真，成为程序化交易最佳工具。面向国内商品期货、股指期货实现程序化交易CTP接口，精简、高性能、精细化回测、功能强大、入门更容易。

编程：Java和Python的区别？

       Python入门更快，但是java的运用更加广泛，所以二者各有各的优缺点，要学哪个还是要根据自己的实际需求情况来进行判断和选择。

首先来了解一下java与python各自的特点：

       Java：高度面向对象的高级编程语言

       设计初衷是“写一次代码，在哪里都可以用”，可以完成任何规模的任务，所以它也是很多公司在做商业级项目的时候的普遍选择。

       Python：拥有简洁语法的高级编程语言

       设计初衷是“让代码读起来更轻松”，并且让程序员们比起用其他语言，可以写更少的代码，事半功倍。

再来正视一下大家普遍对python的三个误区：

       误区一：python简单易学

       “语法简单，易读易维护”这句对python优点的总结一点儿也没错，很多人就会认为python比其他语言都好学。其实仅仅是入门更快而已，实际应用过程中，没有人会觉得项目难点在用什么语言上，而是解决问题的思路上。

       误区二：python后来居上

       实际上Python比Java还要早出身4年，而在国内一直到年后，大数据、人工智能、云计算等领域兴起，企业才加大对Python人才的招聘力度，Python术业专攻随领域而热门，并不是因为本身就十全十美。

       误区三：python工资更高

       python语言跟着人工智能、大数据、云计算等领域迅速崛起，一时间风头无二，似乎是未来编程语言的风向标。我们通过招聘软件可以轻松了解到，python开发工程师月薪K-K，java开发工程师K-K，相差不大，语言只是一个工具，本质上还是看你的个人资历。

最后是给初入行业的新人一些学习建议：

       如果你只是编程爱好者，或者把编程语言作为一个工作中的应用工具，Python是个不错的选择。如果你想在程序员的道路上稳步发展，建议先学习Java，再学python，C++，JavaScript，PHP等其他语言，会事半功倍。

       一名优秀的程序员，绝不会只靠一门语言走到黑，通吃它们就完了！兼容并蓄，触类旁通，这才是一个成熟IT从业者该有的心态！

       想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校。好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

       祝学有所成！望采纳！