引言
量化交易（Quantitative Trading）是利用数学模型和计算机程序进行金融投资决策的方法。Python凭借其丰富的数据分析和机器学习库，已成为量化交易的主流工具之一。本文将介绍如何结合网络爬虫获取股票数据，并使用TA-Lib（Technical Analysis Library）计算技术指标，构建一个简易的量化交易分析系统。
核心内容：
使用爬虫获取股票数据（yfinance + requests）
TA-Lib技术指标计算（MACD、RSI、布林带等）
策略回测与可视化（Backtrader + Matplotlib）

1. 数据获取：爬取股票数据
   1.1 使用yfinance获取历史数据
   yfinance是Yahoo Finance的Python接口，可方便获取股票历史数据。
   输出示例：
2. 技术指标计算：TA-Lib实战
   2.1 安装TA-Lib
   2.2 计算常用技术指标
   (1) 移动平均线（MA）
   (2) 相对强弱指数（RSI）
   (3) MACD（异同移动平均线）
   (4) 布林带（Bollinger Bands）
   指标可视化：
   ```import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(data.index, data['Close'], label='Close Price', alpha=0.7)
plt.plot(data.index, data['MA20'], label='20-Day MA', color='orange')
plt.plot(data.index, data['Upper Band'], label='Upper Band', linestyle='--', color='red')
plt.plot(data.index, data['Lower Band'], label='Lower Band', linestyle='--', color='green')
plt.title('AAPL Stock Price with Technical Indicators')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

3. 量化策略回测（Backtrader实战）
3.2 实现双均线交易策略
输出示例：
```Starting Portfolio Value: 100000.00
Final Portfolio Value: 112450.50

1. 优化与扩展
   4.1 策略优化（网格搜索参数）
   ```from backtrader.analyzers import SharpeRatio

测试不同均线组合

for fast_period in [5, 10, 15]:
for slow_period in [20, 30, 50]:
cerebro = bt.Cerebro()
datafeed = bt.feeds.PandasData(dataname=data)
cerebro.adddata(datafeed)
cerebro.addstrategy(SmaCrossStrategy, fast=fast_period, slow=slow_period)
cerebro.addanalyzer(SharpeRatio, _name='sharpe')
results = cerebro.run()
sharpe = results[0].analyzers.sharpe.get_analysis()['sharperatio']
print(f"Fast={fast_period}, Slow={slow_period}, Sharpe Ratio={sharpe:.2f}")

4.2 结合机器学习（LSTM预测股价）
```from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 数据标准化
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data['Close'].values.reshape(-1, 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(60, 1)))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型（示例代码，需调整）
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

1. 总结
   本文实现了以下核心功能：
   数据获取：使用yfinance和爬虫抓取股票数据。
   技术分析：利用TA-Lib计算MACD、RSI、布林带等指标。
   策略回测：通过Backtrader验证双均线策略的盈利能力。
   优化扩展：参数优化与机器学习结合。