一、什么是量化交易？

量化交易是通過數學模型和計算機程序，自動化地執行證券買賣決策的交易方式。Python 憑借其豐富的生態和強大的數據處理能力，成為量化交易的首選語言。

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二、環境準備

建議使用 Anaconda 安裝 Python 3.8+，方便管理依賴包和虛擬環境。

安裝 Anaconda（推薦）

下載地址：https://www.anaconda.com/products/distribution

安裝后可使用 conda 創建虛擬環境：

conda create -n quant python=3.9
conda activate quant

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三、安裝基礎依賴包

pip install numpy pandas matplotlib seaborn
pip install jupyter

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四、安裝常用量化交易庫

4.1 Tushare（數據接口）

pip install tushare

注冊獲取 Token：https://tushare.pro

import tushare as ts
ts.set_token("your_token_here")
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20240101', end_date='20240601')
print(df.head())

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4.2 AkShare（免費金融數據接口）

pip install akshare

import akshare as ak
stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sz000001", adjust="qfq")
print(stock_df.head())

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4.3 backtrader（回測框架）

pip install backtrader

示例：

import backtrader as btclass TestStrategy(bt.Strategy):def next(self):if self.data.close[0] < self.data.close[-1]:self.buy()cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2020, 1, 1), todate=datetime(2020, 12, 31))
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(TestStrategy)
cerebro.run()
cerebro.plot()

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4.4 vn.py（國內量化交易平臺）

pip install vnpy

vn.py 支持實盤交易、行情接入、策略回測和自動化部署。

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五、可視化與分析

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdf['close'].plot(figsize=(12, 6), title='Close Price')
plt.grid()
plt.show()

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六、集成開發工具推薦

• VS Code + Python 插件
• Jupyter Notebook / JupyterLab
• PyCharm

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七、常見問題

Q1: tushare 報錯 token 錯誤？

請確保你申請了 token 并正確設置：

ts.set_token("你的token")

Q2: backtrader 加載數據出錯？

請檢查日期格式、時間區間是否合理，或嘗試使用 pandas 加載后轉為數據源。

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八、學習資源推薦

• Tushare 文檔
• AkShare 文檔
• backtrader 教程
• vn.py 中文社區
• 《Python量化交易教程》by 陶輝

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