用 Python 实现你的量化交易策略
Python 的学习者中,有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题,节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域,那就是量化交易。
量化交易,就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程序来进行策略的计算和验证,终也常直接用程序根据策略设定的规则自动进行交易。
Python 由于开发方便,工具库丰富,尤其科学计算方面的支持很强大,所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。通过这些平台,你可以很方便地实现自己的交易策略,进行验证,甚至对接交易系统(由于政策原因,现在很多交易接口暂停开放)。
在交易策略方面,我是外行(虽然曾经也有证券从业资格)。所以本文只是介绍几个 Python 量化平台,以及一些基本的使用方法。更多的功能、更强大的策略还有待各位自己去挖掘。
目前国内比较知名的几个平台:
优矿 uqer.io聚宽 joinquant.com米筐 ricequant.com
国外知名平台:
quantopian.com
它们都可以使用 Python 进行策略开发。
以优矿为例,注册之后,在“开始研究”页面,新建一个 Notebook,就可以开始用 Python 写你自己的策略。
右上角的下拉框选择“策略”,就会帮你自动填写上策略回测的基本结构代码。
开始的一些变量是对回测的基本配置。initialize 里可以做一些初始化的工作。handle_data 则是回测代码的核心,用来实现每个交易日(或每分钟)的交易指令。
具体的变量含义,这里不做特别细致的解释,文档里都有说明。仅从命名和注释里也可以看出,设定了回测的时间,股票池,资金,交易频率等。
文档里给了一个简单的日线策略代码:
def handle_data(account):
for stock in account.universe:
order(stock,100)
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