python中使用动量交易策略

# 导入相关模块

import numpy as np

import tushare as ts

import pandas as pd

import mplfinance as mpf

import matplotlib.pyplot as plt

token = 'Your token'   # 输入你的接口密匙，获取方式及相关权限见Tushare官网。

pro = ts.pro_api(token)

df = pro.daily(ts_code='000001.SZ')  # daily为tushare的股票数据接口。

# 将获取到的DataFrame数据进行标准化处理，转换为方便自己使用的一种规范格式。

df = df.loc[:, ['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol']]

df.rename(

    columns={

        'trade_date': 'Date', 'open': 'Open',

        'high': 'High', 'low': 'Low',

        'close': 'Close', 'vol': 'Volume'},

    inplace=True)       # 重定义列名，方便统一规范操作。

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # 转换日期列的格式，便于作图

df.set_index(['Date'], inplace=True)  # 将日期列作为行索引

df = df.sort_index()  # 倒序，因为Tushare的数据是最近的交易日数据显示在DataFrame上方，倒序后方能保证作图时X轴从左到右时间序列递增。