期货量化交易培训python量化交易python教程股票量化交易python包
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资料目录 Python股票量化投资视频课程（25集完结）
Python股票量化策略培训预习材料（视频讲解+素材）
《Python机器学习与量化投资》电子书
《Python量化交易》.pdf
《Python与量化投资：从基础到实战》.pdf
《零起点TensorFlow与量化交易》.pdf
机器学习在量化投资中的应用研究_汤凌冰著 pdf
量化交易之路：用Python做股票量化分析(高清).pdf
量化投资以Python为工具.pdf
举例 （1）将数据插入历史数据库。
注意下面代码的最后一行，update_one()保证数据库的唯一性（指这个键在已知的时候所对应的数值是唯一的，若重复插入则要么报错，要么新的值把老的值给覆盖掉）。flt,{'$set':bar.__dict__}出现的时候做一个更新。
upsert=True 意即当数据已经存在的时候去覆盖它，upsert=False 表示当数据已经存在的时候不做任何操作。
In[3]
# 将数据插入历史数据库
for row in data.iterrows():
date = row[0]
data = row[1]
#创造K 线对象
bar = VtBarData()
bar.vtSymbol=vtSymbol #品种代码+交易所
bar.symbol=symbol #品种代码
bar.exchange=exchange #交易所
bar.date = date #日期
bar.datetime = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') #把时间字符串解析为时间元组
#K 线的高开低收数据
bar.open = data['open'] #开盘价
bar.high = data['high'] #最高价
bar.low = data['low'] #最低价
bar.close = data['close'] #收盘价
bar.volume = data['volume'] #成交量
flt={'datetime':bar.datetime} #防止重复
collection.update_one(flt,{'$set':bar.__dict__},upsert=True)
print u'数据插入完成'
（2）导入策略模板文件中的策略模板对象。
In[4]
# 开发策略
import Numpy as np
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaTemplate import CtaTemplate #父类CTA 策略模板
class DoubleMaStrategy(CtaTemplate): #子类双均线策略
'''双均线策略Demo'''
className = 'DoubleMaStrategy'
author = u'HSM'
#策略参数
initDays = 36 #数据是21，通过上面例子知道2 月6 日才能产生信号
#策略变量
barCount = 0
closeArray = np.zeros(21) #同时计算新旧的20 天均线，所以需要21 天数据
ma5 = 0
ma20 = 0
LastMa5 = 0
LastMa20 = 0
#参数列表，保存参数名称
paramList=['name',
'className',
'author',
'vtSmybol']
#变量列表，保存变量名称（更多的是在VnTrader 实盘运行CTA 策略时，在监控界面上显示刷新的字
#段名）
varList=['inited',
'trading',
'pos']
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