Financial
来自Jack's Lab
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* http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/xxpl/ 证监会信息披露(每日) | * http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/xxpl/ 证监会信息披露(每日) | ||
* http://www.csrc.gov.cn/pub/zjhpublic/ 证监会监管信息公开目录(每日) | * http://www.csrc.gov.cn/pub/zjhpublic/ 证监会监管信息公开目录(每日) | ||
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+ | * http://www.sse.com.cn/assortment/options/home/ 股票期权 | ||
+ | * http://www.sse.com.cn/assortment/options/volatility/ 上交所IVIX [http://yunhq.sse.com.cn:32041/v1/csip/line/000188 当天分时] [http://yunhq.sse.com.cn:32041/v1/csip/dayk/000188?begin=1&end=-1&select=date%2Copen%2Chigh%2Clow%2Cclose 日 K] | ||
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+ | * 交易结算数据 http://www.sipf.com.cn/zjjk/tjsj/index.shtml 看看A股资金银证结算资金进出情况 | ||
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+ | * A50外盘行情 http://cn.investing.com/indices/china-a50 新加坡A50期货,最有用的是晚上出现重大消息后,看老外的反映 | ||
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+ | * [[Pandas]]:金融数据分析神器,原 AQ R资本员工写的一个库,处理时间序列的标配,[http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html QuickStart] [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/genindex.html API] | ||
+ | * Matplotlib:画图库。文档:https://matplotlib.org/1.4.2/contents.html | ||
+ | * statsmodels:统计分析模块。文档:http://www.statsmodels.org/devel/examples/ | ||
+ | * TaLib:技术指标库。http://ta-lib.org/ 文档:https://mrjbq7.github.io/ta-lib/index.html | ||
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+ | * Zipline:回测系统 | ||
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+ | [https://www.joinquant.com/post/1024?f=study&m=guide 什么是量化策略] | ||
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+ | * 华泰大师策略监控:http://service.hcquant.com/production/hcmaster.php | ||
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+ | * 多因子模型:首先应该阅读砝码三因子的PAPER,有一些基本的研究方法和思路在里面 | ||
+ | * Barra:现在非常主流的量化模型,有很多可以参考的资料 | ||
+ | * 时间序列分析:金融数据的基础 | ||
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+ | == 回测框架 == | ||
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+ | * [http://gbeced.github.io/pyalgotrade/ PyAlgoTrade] - Algorithmic Trading | ||
+ | * [https://github.com/quantopian/zipline Zipline] - a Pythonic Algorithmic Trading Library | ||
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+ | * [https://uqer.io/ 优矿]:API有点不好用,数据还是很全 | ||
+ | * [https://www.joinquant.com/ 聚宽]:API很不错,长得Quantopian,现在比较常用的就是这个,但是数据有点不够用啊 | ||
+ | * [https://guorn.com/ 果仁网]:比较傻瓜,适合不会编程的开发人员 | ||
+ | * [https://www.botvs.com/ BotVS] | ||
+ | * [https://www.ricequant.com/ 米宽] | ||
+ | * [http://factors.chinascope.com/ Factors] | ||
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+ | == 筹码分布 == | ||
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+ | * [[筹码分布]] by 陈浩 | ||
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2019年2月23日 (六) 10:41的最后版本
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[编辑] 1 Overview
[编辑] 1.1 机构及智库
- http://www.pbc.gov.cn/jinrongshichangsi/147160/147171/index.html 人民银行金融市场司(月度)
- http://www.pbc.gov.cn/diaochatongjisi/116219/116225/index.html 人民银行金融统计数据报告(每月中下旬)
- http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/sjtj/ 证监会统计数据
- http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/xxpl/ 证监会信息披露(每日)
- http://www.csrc.gov.cn/pub/zjhpublic/ 证监会监管信息公开目录(每日)
---
- http://www.szse.cn/main/disclosure/ 深交所信息披露(每日)
- http://www.sse.com.cn/disclosure/overview/ 上交所信息披露(每日)
---
- http://www.szse.cn/main/disclosure/zxzcgl/xrfwxxgg/ 深交所每周的资产证券化信息公告
- http://www.sse.com.cn/disclosure/assets/ 上交所每周的资产证券化信息公告
---
- http://www.shibor.org/shibor/web/ShiborJPG.jsp Shibor 历史走势, 中国外汇交易中心暨全国银行间同业拆借中心
- http://www.sse.com.cn/assortment/options/home/ 股票期权
- http://www.sse.com.cn/assortment/options/volatility/ 上交所IVIX 当天分时 日 K
- http://www.chinabond.com.cn/d2s/cbData.html 中债数据
[编辑] 1.2 投资者
- A 股实时热图:http://finance.sina.com.cn/data/#visual-agrt
- A 股财务分析:http://www.igushuo.com/
- 深交所成交回报 http://www.szse.cn/main/disclosure/news/xxlb/ 每天16:30后查个股龙虎榜用的
- 上交所成交回报 http://www.sse.com.cn/disclosure/diclosure/public/ 每天发布时间都会比深交所的晚一点
- 两融余额查询 http://data.eastmoney.com/rzrq/total.html 看看还有多少杠杆资金留在场内
- 选股宝主题库 https://xuangubao.cn/zhutiku 炒题材股专用的搜索工具,找龙头股、翻题材资讯、盯板块异动很好用
- 期指升帖水查询 http://www.jisilu.cn/data/index_future/ 期指反映了市场情绪以及对未来的预期
- http://www.chinaclear.cn/zdjs/xmzkb/center_mzkb.shtml 看看A股交易帐户的活跃情况
- 交易结算数据 http://www.sipf.com.cn/zjjk/tjsj/index.shtml 看看A股资金银证结算资金进出情况
- 期指持仓龙虎榜 http://data.eastmoney.com/soft/futures/zj_data.html 观察期指主力席位的变化,用处不是特别大
- A50外盘行情 http://cn.investing.com/indices/china-a50 新加坡A50期货,最有用的是晚上出现重大消息后,看老外的反映
- 全球行情 http://finance.sina.com.cn/money/globalindex/ 欧洲+北美
- 中证指数公司 http://www.csindex.com.cn/zh-CN/indices/index 查询指数成分股的时候有用,散户一般用不到
[编辑] 1.3 观点
如果把2015年底提出的三去一降一补和供给侧,理解为一种新常态宏观调控,那么这两年的整顿已经到了极限,要发展民生了,不然问题就搞大了。中国讲事不过三,高压毕竟是非常态。
最高点就是最疯狂的时侯,街头巷尾都在谈论,最低点就是最低迷的时候,尤其是成交量和士气最低迷的时期。股债楼市都适用。
明年6月,A股将正式按照2.5%的因子纳入MSCI新兴市场指数,9月份纳入因子将提高到5%。明年将有1000亿元左右人民币的海外资金流入,因此总体有利于A股,有利于估值还不高的白马股
供给侧结构改革,过渡到培育新动能,三去一降一补地位下降,加快产业升级,这是2018年投资主线
3C和汽车链条的繁荣,可以持续到明年上半年。逻辑很简单,产品创新,进口替代。这一点不同于周期股
2013年美联储启动taper后,2014年就爆拉股市,2015年爆拉楼市,2015年底美联储启动加息后,2016年就爆拉工业品,全部转嫁给社会了。这一次不会例外,10月到明年4月,一定会爆拉新的东西
一个是很多炒楼客和小老板开始进股市,一个是银行资金的态度改变,跌了两年了,也差不多出清了
[编辑] 2 行业分析
- EV 电动汽车
[编辑] 3 数据分析
- 行情数据
- 财务数据
- 宏观数据
[编辑] 3.1 数据获取
- Wind:数据来源最全,支持多种接口:Excel,Matlab,Python,C++ 大奖章|量化投资 个人版使用和权限说明
- 通达信:客户端提供数据导出
- 预测者网:http://yucezhe.com/ 下载的是CSV格式
- TuShare:TuShare -财经数据接口包,基于 Python 的财经数据包
- Quandl:http://www.quandl.com https://github.com/quandl/quandl-python
[编辑] 3.2 分析工具
首选 python,亦可 matlab / R
常用 python 库:
- Numpy & Scipy:科学计算库,矩阵计算。文档:https://docs.scipy.org/doc/
- Pandas:金融数据分析神器,原 AQ R资本员工写的一个库,处理时间序列的标配,QuickStart API
- Matplotlib:画图库。文档:https://matplotlib.org/1.4.2/contents.html
- statsmodels:统计分析模块。文档:http://www.statsmodels.org/devel/examples/
- TaLib:技术指标库。http://ta-lib.org/ 文档:https://mrjbq7.github.io/ta-lib/index.html
- Zipline:回测系统
[编辑] 4 量化投资
[编辑] 4.1 Overview
[编辑] 4.2 量化策略
- 多因子模型:首先应该阅读砝码三因子的PAPER,有一些基本的研究方法和思路在里面
- Barra:现在非常主流的量化模型,有很多可以参考的资料
- 时间序列分析:金融数据的基础
[编辑] 4.3 回测框架
- PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
- Zipline - a Pythonic Algorithmic Trading Library
- 优矿:API有点不好用,数据还是很全
- 聚宽:API很不错,长得Quantopian,现在比较常用的就是这个,但是数据有点不够用啊
- 果仁网:比较傻瓜,适合不会编程的开发人员
- BotVS
- 米宽
- Factors
[编辑] 4.4 筹码分布
- 筹码分布 by 陈浩