Python中一个量化交易策略的常见结构是怎样的？
一个量化交易策略的常见结构
很多人读了巴菲特、索罗斯、道氏理论、波浪理论、江恩理论之后，都感觉很有道理。
怎么实践起来呢，究竟听谁的？
不用很纠结，在量化交易平台，可以很轻松的验证自己的想法。
一个交易策略，就是指一个交易的想法， idea ，逻辑，付诸于代码，让机器去自动执行，就这么简单。
这里描述一种经典的交易策略结构，总共分四个部分。
1 ）选择想要交易的股票
你可以选择你喜爱的股票，家乡的股票，看好的股票；
也可以根据一些经典技术指标计算出一些指标；
也可以根据股票的财务数据来筛选，比如我只选中小盘股票；
或者按行业，我只选白酒股，因为哥哥爱喝。
这里用上次提到的选股技术，选出 SMA/MAX 比值，适中的股票，也即选择强势股，同时抛弃涨得差不多到头的股票。
2)选择时机入场
我们买股票的目的抽象为极限就是低买高卖，所以我们想低位买进，这样我们才可以高位卖出。
怎样低位买进，也可以借助一些自己熟悉的技术指标。
这里使用 KDJ 指标入场。
3 ）指定止损、止盈策略
止盈止损策略，你可以选择分钟级别的指标，毕竟根据以往很多次的经验， A 股暴涨暴跌，一顿饭的功夫没准就跌停了。
这里使用分钟动态止损，价格跌破 120 日分钟线止损（止盈）。
4 ）制定调仓周期
毕竟天天调仓光给券商交手续费了。这里设定的是一个月一调整。
毕竟公众号不是咱们研习代码的地方，以上逻辑看管清楚就好了。还是感觉下镭矿下这么复杂的逻辑，看看核心代码长啥样。
镭矿 raquant 还是挺棒的，上面这么复杂的逻辑涉及到 4 个技术指标，还是很少的代码能够完成。
只是为了示意整个交易策略的结构啊，所以小编写这个策略没咋用心，但看收益还是明显强于基准。
用量化平台构建交易策略，最典型的结构，包含哪四个部分？跟我复习一下：
a.选择想要交易的股票
b.选择时机入场
c.指定止损、止盈策略
d.制定调仓周期
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Python中一个量化交易策略的常见结构是怎样的？
一个典型的量化交易策略代码结构可以这样组织：
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
class TradingStrategy:
def __init__(self, initial_capital=100000):
self.initial_capital = initial_capital
self.positions = 0
self.cash = initial_capital
self.portfolio_value = initial_capital
self.trade_history = []
def calculate_indicators(self, data):
"""计算技术指标"""
# 示例：简单移动平均
data['SMA_20'] = data['close'].rolling(window=20).mean()
data['SMA_50'] = data['close'].rolling(window=50).mean()
return data
def generate_signals(self, data):
"""生成交易信号"""
signals = pd.DataFrame(index=data.index)
signals['signal'] = 0
# 金叉买入，死叉卖出
signals.loc[data['SMA_20'] > data['SMA_50'], 'signal'] = 1
signals.loc[data['SMA_20'] < data['SMA_50'], 'signal'] = -1
return signals
def execute_trades(self, current_price, signal, date):
"""执行交易逻辑"""
if signal == 1 and self.positions == 0: # 买入信号且空仓
shares_to_buy = self.cash // current_price
if shares_to_buy > 0:
cost = shares_to_buy * current_price
self.positions = shares_to_buy
self.cash -= cost
self.trade_history.append({
'date': date,
'action': 'BUY',
'price': current_price,
'shares': shares_to_buy
})
elif signal == -1 and self.positions > 0: # 卖出信号且持仓
proceeds = self.positions * current_price
self.cash += proceeds
self.trade_history.append({
'date': date,
'action': 'SELL',
'price': current_price,
'shares': self.positions
})
self.positions = 0
def run_backtest(self, price_data):
"""运行回测"""
data_with_indicators = self.calculate_indicators(price_data.copy())
signals = self.generate_signals(data_with_indicators)
for i in range(len(price_data)):
if i < 50: # 确保有足够数据计算指标
continue
current_price = price_data.iloc[i]['close']
signal = signals.iloc[i]['signal']
date = price_data.index[i]
self.execute_trades(current_price, signal, date)
# 更新投资组合价值
self.portfolio_value = self.cash + self.positions * current_price
return self.get_results()
def get_results(self):
"""获取回测结果"""
total_return = (self.portfolio_value - self.initial_capital) / self.initial_capital * 100
return {
'initial_capital': self.initial_capital,
'final_portfolio': self.portfolio_value,
'total_return': total_return,
'cash': self.cash,
'positions': self.positions,
'trade_count': len(self.trade_history)
}
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
# 模拟价格数据
dates = pd.date_range('2023-01-01', periods=200, freq='D')
np.random.seed(42)
prices = 100 + np.cumsum(np.random.randn(200) * 2)
price_data = pd.DataFrame({
'close': prices
}, index=dates)
# 运行策略
strategy = TradingStrategy(initial_capital=100000)
results = strategy.run_backtest(price_data)
print("回测结果:")
for key, value in results.items():
print(f"{key}: {value}")
这个结构包含了策略的核心组件：数据预处理、指标计算、信号生成、交易执行和回测框架。实际应用中还需要添加风险管理、手续费计算等模块。
总结：核心就是数据、信号、执行、回测四个模块。
