python量化投资教程
今天一起来换换脑子，聊一下量化分析。
可能大家听过很多量化投资、量化交易的故事，包括传奇的量化大师的文艺复兴基金，很抱歉，今天 relquant雷尔 量化小编带大家进入的，并不是量化交易的世界，而是量化分析的世界。
先来看下量化分析和量化交易的区别。我一直以来都坚持只做量化分析，不试图去做量化交易，原因有二：
第一个原因是我还是认可价值投资的理念，不曾动摇，之所以去学Python，是因为它能帮我把投资做的更好，秘密就在于量化分析当中。而真正的量化交易又涉及到复杂数学模型、适时的对冲策略，需要的是完美的市场机制（可以无限制的做多做空和借贷），高的流动性和高杠杆。高杠杆这一项就已经足以让我望而却步了，在发生黑天鹅之前，你永远无法知道自己是不是在钟形曲线内投资，而高杠杆将你暴露在完完全全的风险当中。看看长期资本管理公司失败的案例就可以知道。
第二个原因是，就算自己认可量化交易，自己的水平也不够。看看由数学、计算机的专家、博士们组成的专业的量化投资团队吧，你凭什么认为自己能够设计出很高深的数学模型？或者说你真的对自己所设计出来的模型有信心？
要知道，当下已经有一些量化交易团队开始使用AI技术了，未来会有更多这样的团队。而我们国内很多声称自己是量化交易的团队，其实是使用Python去进行量化选股（不管是根据技术面还是基本面），或者使用一些过时的无效的模型自娱自乐。
好了，接下来从四个方面展示一下Python在投资这件事情上究竟能够干什么：
1.Python可以去进行量化选股：
对于价值投资来说，有一些财务指标是非常关键的。我们有时候可以通过对财务指标的筛选，把一些过去表现的很差，我们压根不想看的企业排除在外。这样我们就可以省下很多时间。相当于在几千只个股中，Python可以根据你的心意先帮你完成一个海选，那么剩下能展现到你面前的至少不是一些歪瓜裂枣。
当然，在一些软件或者像果仁网这样的专业的网站上进行多因子选股也是很快的，这点我们实话实说。不过有时候你会发现，别人的东西用起来还是不顺手，自己会Python，就可以按照自己的心意“胡作非为”。
2.Python可以去进行数据挖掘与处理；
很多朋友可能都听过“爬虫”，爬虫其实就是用来做数据挖掘的。但是爬虫我平时用的很少，也建议大家少用。
这是之前在淘宝上爬取商品的一些截图。当时是在对东阿阿胶在终端消费者面前的品牌影响力进行研究。我将淘宝上东阿阿胶、福牌阿胶、同仁堂阿胶的销量爬下来，进行了一些数据的比对，从而得出了东阿阿胶在终端的影响力还是很强的。
3.Python可以对行业的关键信息去进行跟踪。
刚才我们举的东阿阿胶例子，如果我们想要跟踪这个行业，可以定期去跑这个程序。我们甚至能因此得出某些线上产品销量占比较大的产品的销售趋势。这将将我们对于行业或者个股的信息追踪由季度披露的报告缩短到月度。
4.Python可以跟踪宏观数据
这个是用Python爬下来的2018年到今年2月份的CPI数据。不只是CPI，GDP数据，LIBOR、SHIBOR、民间借贷利率等利率数据也都有API接口，我们可以把定期观察的数据一起跑出来，形成一个报告。
总结一下，今天讲的东西其实蛮少。其实就是展示了一下Python怎么用。内容其实不多，希望对大家有所帮助。
