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本文目录

1. Python量化教程:不得不学的K线图「代码复制可用」
2. 火牛交易有必要开通吗
3. ...如何理解VNPY“精细化回测”全新量化交易方式

一、Python量化教程:不得不学的K线图「代码复制可用」

1、不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

2、一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

3、需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

4、我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

5、我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

6、可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

7、可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为连续数据，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

8、明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

9、上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

10、当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

二、火牛交易有必要开通吗

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三、...如何理解VNPY“精细化回测”全新量化交易方式

1、探索VNPY与SINOW模拟账户的差异：精细化回测的量化交易新纪元

2、欢迎来到VNPY的世界，一个专注于合规市场的量化交易平台，以其专利保护的"精细化回测"技术脱颖而出。官方网站 ，提供全系列的量化产品，尤其是VNPY For CTP柜台，作为主打，它为交易者提供免费下载，确保策略的高效开发和严格的保密性。

3、与市面上的其他回测架构相比，VNPY VirtualApi（仿真API）是一个独特的选择。它以第四类回测架构闻名，与商业软件的效率低和功能受限、在线平台的资源限制及原生API的移植难题形成鲜明对比。VNPY的仿真柜台专为有一定编程能力的交易者设计，策略迁移无需修改代码，确保了策略的无缝迁移。

4、合规是金融交易的核心，一个程序员朋友通过合规的CTP接口实现程序化交易并取得了成功。VNPY强调在合规环境中，如何利用C++、Python、JAVA、C#等编程语言开发系统，例如，对于初学者，SIMNOW模拟账户提供了实践步骤：首先在SIMNOW官网进行开发测试，之后通过VNPY CTP仿真柜台进行回测，最后实盘交易。

5、VNPY仿真柜台与SIMNOW相似，支持本地TICK数据和资金曲线，用户可以自定义滑点和手续费，兼容Python、Java等主流量化框架。其底层库设计简洁，几乎能覆盖所有CTP框架，这使得它成为专业开发者理想的工具。通过精细化回测，VNPY能够精确反映策略在不同环境下的效果，助力策略优化，从A方案到B方案的子策略改进，都得益于其TICK级的回测精度。

6、对于自编CTP程序，VNPY提供了高级功能，如与C++、Python、JAVA、C#等框架的兼容性，支持诸如VN.PY、PyCTP等API。不论是使用期货市场学习量化交易，还是在Windows 7及以上的环境下运行，VNPY都以其精细的回测技术，为策略开发带来卓越的体验。

7、VNPY仿真柜台的优点在于：回测精度高达100倍，性能出色且易于加速，兼容性极佳，支持多语言API框架。它的免费版本提供了期货仿真回测的基础功能，而高级版本则包括多合约同步回测和批处理功能，吸引更多用户关注。在量化投资的三大关键环节中，数据采集占60%，策略开发30%，VNPY的DataCollect工具和TICK数据采集能力为其成功奠定了坚实基础。

8、通过下载VNPY仿真柜台，开发者可以利用教程逐步学习编译和实盘使用，实盘转回测仅需替换.dll文件。VNPY的DEMO代码与CTP API的差异在于文件替换，以及资金曲线和分时数据的管理。VNPY For CTP的易用性与强大功能相结合，让回测过程变得轻而易举。

9、总的来说，VNPY以其精细化回测技术，为量化交易者提供了一站式解决方案，从数据采集、策略开发到回测验证，都展现了其专业性和优势。无论是新手还是经验丰富的交易者，VNPY都是推动合规市场中量化交易进步的有力工具。

10、版权信息: VNPY仿真柜台的版权由所有者持有。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。