怎么在python中实现动量交易策略？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

1、步骤

获取数据。

确定时间跨度和计算方法。

选择要点。

测试和评价。

最直接的交易策略是动力大于0，说明股票有上涨的能量，释放买入信号。

2、实例

# 这次我们提取平安银行从2019年到昨天(2021-04-26)的收盘数据
Close = df['2019':'2021'].Close
momen35 = momentum(Close,35)    # 使用前边定义过的函数
signal = []   # 交易信号空列表
#  动量值为负表示卖出
# 动量值为正表示买入
for i in momen35:
if i > 0:
signal.append(1)
else:
signal.append(-1)
 
signal = pd.Series(signal, index=momen35.index)  
 
# 根据买卖点，指定买入和卖出交易，并计算收益率
tradeSig = signal.shift(1)    # 滞后一天交易
ret = Close/Close.shift(1)-1    # 计算收益率
Mom35Ret = (ret*tradeSig).dropna()  # 去空值

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