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)