初识量化交易

量化交易通过现代统计学和数学方法,借助计算机技术提高交易效率,它在金融市场上占据重要地位,尤其在美国,占比超过70%。量化交易主要流程包括灵感转化为明确策略、策略编程、检验策略效果,最终实现自动交易。这种方法能全市场实时捕捉交易机会,通过大量数据发现盈利机会,并用科学方式评估策略效果。

量化交易比传统交易强多少?

  • 它能让你的交易效率提高百倍,量化交易之于传统交易方法,如同大型收割机之于锄头镰刀,机枪大炮之于刀剑棍棒。

  • 也就是是说,传统交易方法是这样的:
    1.jpg

  • 而量化交易是这样的:
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  • 在金融最为发达的美国,量化交易已大行其道,占据了70%以上的股市成交量。可以说量化交易是未来的趋势。当然,只言片语不能解释清楚,接下来,我们具体地介绍下量化交易。

量化交易是做什么?

  • 量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。便于理解的说,量化交易主要是做这样的事:

  • 从一个灵感开始

    • 灵感就是指那些你想验证的可能会盈利的方法,比如银行股可能是良好的投资品种、一旦跨过20日均线后股价会继续涨、流传许久的羊驼交易法等等。灵感获取的方式可以是阅读、听人说、自己悟等等。

    • 这里我们以一个简单的情况为例进行讲解。比如你的灵感是这样的:

  如果股价显著低于近几日的平均价,则买入
  如果股价显著高于近几日的平均价,则卖出

 

  • 现在,你想知道这样操作究竟会不会赚钱?
  • 把灵感细化成明确的可执行的交易策略

### 关于从零开始学习量化交易平台 PTrade 的入门教程 #### 初识 PTrade 平台及其核心功能 PTrade 是一款专为投资者设计的一体化智能投资平台,不仅支持程序化交易、日内回转交易等多种交易模式,而且具备全面的风险控制机制来保障用户的资金安全[^2]。 #### 构建第一个策略——初始化设置 `initialize` 函数 为了启动任何自动化的交易逻辑,在编写代码前需定义好初始参数。这通常通过调用 `initialize` 方法完成,该方法接收上下文对象作为输入并允许设定诸如目标证券列表等重要变量。例如: ```python def initialize(context): context.stocks = ['AAPL.O', 'MSFT.O'] # 定义关注股票池 set_universe(context.stocks) # 设置观察范围内的资产组合 ``` 此部分还可能涉及配置其他全局属性或加载外部数据源以供后续处理使用[^5]。 #### 数据获取与筛选函数的应用 在实际开发过程中经常需要用到实时市场信息来进行决策判断。为此,PTrade 提供了一系列便捷的数据访问接口如 `get_index_stocks`, `get_industry_stocks` 和 `get_fundamentals` 来帮助开发者轻松取得所需资讯。这些API可以在研究阶段用于探索潜在机会;而在模拟测试期间则能有效验证模型的有效性;当正式投入实战时同样不可或缺[^1]。 #### 自动执行买卖指令 —— 实现 `handle_data` 处理流程 每当新的市场价格更新到来之时便会触发一次完整的事件循环,此时即会调用到由用户自定义实现的 `handle_data` 函数体内所编写的业务逻辑。下面给出了一段简单的示例代码片段展示了如何下达一笔买入订单: ```python def handle_data(context, data): stock_to_buy = '600570.SS' if should_i_buy(stock_to_buy, data): # 假设存在这样一个辅助判定函数 order_target_percent(stock_to_buy, weight=0.3) # 调整仓位至总资产价值的30% ``` 这段脚本会在每次接收到最新报价之后检查是否满足特定条件从而决定是否调整持仓比例。 #### 可选扩展钩子函数介绍 除了上述提到的核心组件外,还有两个额外的选择性回调点可以进一步增强系统的灵活性:`before_trading_start` 和 `after_trading_end` 。前者可在每日开盘之前运行预处理任务(比如重新评估风险敞口),后者适合用来总结当天表现或是清理临时文件等收尾工作[^3][^4]。 ---
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