Python量化交易策略的常见结构解析（附示意图）
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。
毕竟这里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
如果你真的是程序员，欢迎去镭矿论坛看看一起探讨研究。
Python量化交易策略的常见结构解析（附示意图）
Python量化策略的核心结构通常分为几个模块，我来给你画个重点：
1. 数据层
class DataHandler:
def __init__(self, source='local'):
self.source = source
def get_historical_data(self, symbol, start_date, end_date):
# 从数据库或API获取OHLC数据
# 返回pandas DataFrame
pass
负责从数据库、CSV或API（如聚宽、Tushare）获取行情数据，做清洗和格式化。
2. 策略层
class MovingAverageStrategy:
def __init__(self, short_window=10, long_window=30):
self.short_window = short_window
self.long_window = long_window
def generate_signals(self, data):
data['short_ma'] = data['close'].rolling(self.short_window).mean()
data['long_ma'] = data['close'].rolling(self.long_window).mean()
data['signal'] = 0
data.loc[data['short_ma'] > data['long_ma'], 'signal'] = 1
data.loc[data['short_ma'] < data['long_ma'], 'signal'] = -1
return data
这里是策略逻辑的核心，比如双均线策略会在短线上穿长线时产生买入信号。
3. 回测引擎
class BacktestEngine:
def __init__(self, initial_capital=100000):
self.capital = initial_capital
self.positions = []
def run_backtest(self, data, strategy):
signals = strategy.generate_signals(data)
# 根据信号模拟交易
# 计算收益、夏普比率等指标
return performance_metrics
模拟历史交易，计算收益率、最大回撤等关键指标。
4. 执行层
class ExecutionHandler:
def execute_order(self, order):
# 连接券商API执行真实交易
# 处理订单状态和成交回报
pass
实盘时负责对接交易接口，处理订单管理和成交回报。
5. 风控模块
class RiskManager:
def check_position_limit(self, position_size):
# 检查仓位是否超限
# 检查单日亏损是否超过阈值
pass
监控仓位、设置止损止盈，防止异常风险。
示意图结构：
[数据源] → [数据处理器] → [策略引擎] → [信号]
↓ ↓
[回测报告] ← [回测引擎] ← [投资组合] ← [执行器]
简单说就是：数据进，信号出，回测验证，实盘执行。
