量化交易体系，门派众多，但是存在一类“旁门左道”，比如有人曾经观察女性裙摆的长度，越短越做多、越长越做空。也有人用利用天气情况，艳阳天的时候做多，阴雨天做空。
而本次对基于天气的另类交易策略进行试验，看看交易结果会怎样。我们假设天气好的时候，人们的心情会变好，市场更活跃，倾向于做多，下雨的时候人们心情变差，市场低迷，倾向于做空。
交易对象：选取嘉实中证500ETF（159922）作为交易对象，初始资金10万元，初始持有股数0股。
交易方式：按照当天天气状况，雨天以开盘价卖出，晴天、多云等非雨天以开盘价买进。每次交易1000股。
数据准备
有人说数据分析师很大一部分精力都耗费在数据获取方面。对于天气、股票数据，爬虫当然可以，但目前各大商业网站反爬严重，对新手来说很不友好。本次还是直接用最简单的方式，一招搞定。
深圳的天气数据通过深圳市数据开放平台免费下载，股票交易数据通过tushare库直接读取。
登录深圳市数据开放平台（https://opendata.sz.gov.cn/）免费下载深圳市历史天气状况（需要注册）。
第三方库:Tushare（安装方法:Anaconda Prompt里直接输入 pip install tushare)。
通过read_excel函数直接读取天气数据（本次天气数据的样本为2012年7月16日至2019年7月1日），对天气的文本进行简单的建模，转化为交易信号。最终生成含股票开盘价（“price”列）、买卖信号（“buy/sell”列）等栏目的数据。
通过上表可以发现，价格栏存在很多缺失值，主要原因为：该基金还未成立，周末、节假日停止交易等。
首先进行缺失值的删除处理，之后根据下面几个维度进行分析：
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初始交易金额
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持股数
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算出持股数量（“amount”列）
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账户余额（“balance”列）
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市值列（“value”列）等栏目数据
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时间(“DDATETIME”列)；
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天气情况(“WEATHERTODAY”列)；
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交易价格(“price” 列)；
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买卖信号(“buy/sell” 列)；
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持股数量(“amount” 列)；
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账户余额(“balance” 列)；
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市值(“value” 列)；
通过python的绘图函数，将市值、股票交易价格、持股数量等数据，按时间数据进行显示。
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(2).红色为股票嘉实中证500ETF（159922）开盘价时序图。
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1).2013年3月15日至2019年7月1日期间，基于天气的交易策略，账目浮盈天数占比84.86%(市值大于10万元启动资金的天数占比)，最高浮盈比率曾达到90.19%，到数据截至日期（2019年7月1日），收益率为60.39%，最大浮亏比例6.19%。
本策略总体还是实现年平均收益10%左右的正收益，但这可能跟入市时间有关（2013年3月15日），刚好在牛市启动前期入市。但经历牛熊交替之后，依旧实现正收益，难道小资金定投真的有效？
2).本交易策略还不是一个完整的交易策略，未设置交易的佣金，也无明确的止损、止盈方式等，有兴趣的读者可以进一步完善。
3).本策略持股数量呈现一定的周期性，这个倒是开始没预料到的，这个值得深入探讨。
至于深圳天气和深圳成指之间是不是真的有相关性，欢迎留言吱一声。
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本篇文章来源于: 菜鸟学Python
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