python做量化交易干货分享（用python做量化交易）

牛角问答-股票期货职业投机者。

如果将期货市场定义战场，那多方和空方就是在战场上厮杀的士兵。因此及时了解双方在战场上的战况尤为重要。知己知彼，百战不殆！

一、初识tick数据

在行情每个期货行情软件上，右下角有一个长方形的窗口。这个长方形的窗口每跳动一次就是一个tick，跳动一次什么意思？也就是在这个tick上面有人在开、平操作。请看下图：

北京：成交时间 价格：当前最新成交的价格 现手：当前tick成交量（双边） 仓差：当前tick上，多空开平争夺后导致了整个合约的持仓量增加、减少或者不变这三种情况 性质：这需要考虑多方面来考量，下面给大家介绍重点介绍

二、计算多空博弈量。

要想计算某个品种的多空持仓量，必须经过以下四步骤：

（一）判断并记录不带方向的开、平（如：开仓，平仓，双平，双开，换手，未知）共六种

（二）判断并记录价格成交的方向（如：向上，向下，不变）共三种方向

（三）根据上述两步判断并记录带方向的开平（如：多开，空开，多平，空平，双开，双平，多换，空换，未知开，未知平，未知换）

（四）根据第三步记录的带方向的开平，计算当前tick和全部数据的多空 开平换量（如：多开量，空开量，多平量，空平量，未知开量，未知平量，未知换量）

计算多空开平量只需要经过上面四个步骤就可以将其计算出，下面将根据每一步详细介绍判断和计算，并用 Python 实现计算的全过程。

准备工作

1.首先作者使用的软件是Pycharm 。

2.导入数据处理利器‘pandas’,2D绘图包 &39;。

3.数据的准备：导入tick数据，RB1910.csv文件，并将数据转换为DataFrame数据格式。并将相应的数据存入每个列表中（习惯用列表处理）。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import talib plt.rcParams[&39;]=[&39;]39;axes.unicode_minus& 用来正常显示负号 count = 6000 39;RB1910.csv&39;UTF-8& -------------------------------------数据清洗 time = [] check_close = [] position = [] volume = [] close = [] sellshort_1 = [] buy_1 = [] for i in range(len(RB_data[&39;])): time.append(RB_data[&39;][i]) position.append(RB_data[&39;][i]) volume.append(RB_data[&39;][i]) close.append(RB_data[&39;][i]) sellshort_1.append(RB_data[&39;][i]) buy_1.append(RB_data[&39;][i])

运行结果：

注意：上述中虽然有现手，不能直接使用因为某平台导出的数据是累加的成交量。因此我们要用：

现手 = 当前tick的成交量-上一tick成交量

同理：

仓差=当前tick的持仓量-上一tick的持仓量

4.计算，现手和仓差。

Now_hand.append(volume[i]-volume[i-1]) Entrepot.append(position[i] - position[i - 1])

完整代码：

----现手 Entrepot = [] 计算出不带方向的开平（未知，换手，双开，双平，平仓，开仓） for i in range(len(volume)): if i ==0 : Now_hand.append(0) Entrepot.append(0) trade_type.append(i) if i>0 : Now_hand.append(volume[i]-volume[i-1]) Entrepot.append(position[i] - position[i - 1])

我们打印一下看看我们的数据长什么样吧！

数据：展示一个tick数据 |----------------------------------------| 开始时间：20190514090001.0 结束时间：20190514150000.0 ----------------------------------------| 最新价：, 3674.0 卖一价：3674.0 买一价：3672.0 现手：1716.0 仓差：-156.0 |----------------------------------------|

Ok! 我们文章所要用到的数据已经完成收集。下面正式进入第一步：

第一步，不带方向的开平

判断并记录不带方向的开、平（如：开仓，平仓，双平，双开，换手，未知）共六种：

如图所示：

检验一下是否正确：下面我在某行情软件上截取的一段tick成交数据，然后对应上述的6中方法随机检验一下。

第一笔：现手 26 ，仓差 +2 性质 多开； 第二笔：现手 6 ，仓差 -2 性质 空平； 根据上面判断公式得到结果：示范两笔，后面的感兴趣可以自行计算。 第一笔：仓差>0 and 现手 ！= 仓差 ，判断为‘开’。不带多空方向 第二笔：仓差<0 and 现手+ 仓差 !=0 ，判断为‘平’。不带多空方向

代码：

for i in range(len(volume)): if i ==0 : Now_hand.append(0) Entrepot.append(0) trade_type.append(i) if i>0 : Now_hand.append(volume[i]-volume[i-1]) Entrepot.append(position[i] - position[i - 1]) if Entrepot[i] == 0 and Now_hand[i]==0: trade_type.append(&39;) if Entrepot[i] == 0 and Now_hand[i]>0: trade_type.append(&39;) if Entrepot[i] > 0 and Now_hand[i] == Entrepot[i]: trade_type.append(&39;) if Entrepot[i] > 0 and Now_hand[i]!=Entrepot[i]: trade_type.append(&39;) if Entrepot[i] < 0 and Now_hand[i]+Entrepot[i]==0: trade_type.append(&39;) if Entrepot[i] < 0 and Now_hand[i]+Entrepot[i]!=0: trade_type.append(&39;) print(&39;, trade_type[0:3]) print(&39;, Now_hand[0:3]) print(&39;, Entrepot[0:3])

运行结果：

紧接着下面第二步。

第二步，计算成交方向

判断并记录价格成交的方向（如：向上，向下，不变）共三种方向：

向上：最新价>=卖一价 & 最新价>=前卖一价 向下：最新价<=买一价 & 最新价<=买卖一价 不变：其他

代码：

----价格成交方向（ 向上，向下，不变） for i in range(len(Now_hand)): if i == 0: trade_direction.append(0) 39;向上&39;向上&39;向下&39;向下&39;不变&--------------------带方向的开平 trade_netrue = [] 开平性质 if i > 0: 39;换手&39;换手&39;向上&39;多换&39;换手&39;向下&39;空换&&39; elif trade_type[i]==&39; and trade_direction[i]==&39;: trade_netrue.append(&39;) elif trade_type[i]==&39; and trade_direction[i]==&39;: trade_netrue.append(&39;) elif trade_type[i]==&39; and trade_direction[i]==&39;: trade_netrue.append(&39;) 39;双平&39;双平&39;向上&39;双平&39;双平&39;向下&39;双平&39;双平&39;不变&39;双平&&39; elif trade_type[i]==&39; and trade_direction[i]==&39;: trade_netrue.append(&39;) elif trade_type[i]==&39; and trade_direction[i]==&39;: trade_netrue.append(&39;) 39;多开&39;开仓&39;向上&39;多开&39;开仓&39;向下&39;空开&39;换手&39;不变&39;未知换&39;平仓&39;不变&39;未知平&39;开仓&39;不变&39;未知开&39;多换& 多开 trade_buy.append(Now_hand[i] / 2) 多平 trade_sell.append(Now_hand[i] / 2) trade_unknown_exchange.append(0) trade_unknown_entry.append(0) trade_unknown_exit.append(0) elif trade_netrue[i] == &39;: 空平 trade_buytocover.append(Now_hand[i] / 2) trade_sellshort.append(0) 39;双开& 多开 trade_buy.append(Now_hand[i] / 2) 多平 trade_sell.append(0) trade_unknown_exchange.append(0) trade_unknown_entry.append(0) trade_unknown_exit.append(0) else: if trade_netrue[i] == &39;: trade_unknown_entry.append(Now_hand[i]) 39;未知平&未知平 trade_unknown_exchange.append(0) trade_unknown_entry.append(0) trade_buy.append(0) trade_buytocover.append(0) trade_sellshort.append(0) trade_sell.append(0) elif trade_netrue[i] == &39;: trade_unknown_exchange.append(Now_hand[i]) # 未知换 trade_unknown_entry.append(0) trade_unknown_exit.append(0) trade_buy.append(0) trade_buytocover.append(0) trade_sellshort.append(0) trade_sell.append(0)

全部代码已经展示完毕，下面Run一下看看长啥样。

运行结果:

（二）数据可视化。

最后一步了，是不是很激动，别着急下面我们就看一看多空对手单到底长什么样子吧！

首先，我们先看看tick周期最原始的对手单。

看着没什么规律，密密麻麻的。我们放大点瞅瞅。

原始的图形确实很难看出规律。所以作者直接移动求和，使用df.rolling(count).mean() 求出前count个和这里的count =6000个tick。得到下图，看上去似乎有什么规律，您看出了吗？

再放大看看。

总结。

至此，我们已经将整个多空开平量的计算已经完整的讲解完毕了，至于如何应用在量化策略上，还需要读者自身去发现，作者也仅仅是实现计算的过程。

既然，每个tick的多空方向都算出来了，我想计算多空成本线应该不成问题，值得尝试。将其转换为分钟、小时、日线周期可能会有新发现！

市场如战场，知己知彼，百战不殆！

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Tags： tick是什么意思

（责任编辑：66财经）