如何用Python开发一个多策略机器人!上篇!

开源自动化交易机器人Hummingbot:从架构解析到策略开发实战 量化交易是通过数学模型和计算机程序执行交易决策的方法,其核心原理是将市场数据转化为可执行的交易信号。这一技术价值在于能够克服人工交易的情绪干扰,实现全天候、高频率的策略执行,在加密货币、股票等金融市场有广泛应用。自动化交易框架作为量化交易的工程化载体,负责处理交易所连接、订单管理和风险控制等底层任务。Hummingbot正是这样一个开源自动化交易机器人框架,它提供了模块化的连接器、策略引擎和风险管理组件,支持用户基于Python开发定制化交易策略,如做市和套利,并通过Docker部署实现快速实盘验证。 阅读详情
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大家好,我是菜哥!

周末了,在家研究了一些好玩的东西。下面是一些碎碎叨叨的东西,不喜欢玩股票的可以不用看了!

玩股票 大体分为技术派和价值派,这两个都有一大批的追随者。对于价值派一般都是做中长线的,而且是对股票的基本面有深入的理解,对公司的运营也都是非常了解的,但是在我们大A,很多财务报表不太敢恭维,这里就不细细讲了。国外确实有多价值派,毕竟M国的监管还是很严格的,对于财务数据还是比较公开透明的。

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对于技术派来说就是纯研究K线,然后研究各种各种和策略去分析和判断,然后依据历史的数据去回测和研究,算是有一定的门槛,而量化又是其中的一个分支。对于很多市场其实是可以做空,做多的。整个交易的框架会分:趋势策略,中性策略,网格策略 和套利策略。每一种研究透了,都够你吃一大波肉的。

关于技术派对于指标和策略是非常推崇的,那么指标大体分2类,我整理了一部分的内容,后面还会整理(这个图还会继续完善):

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指标分2类,一类就是趋势指标,一类就是震荡指标,我们常见的均线都是趋势指标,然后布林,macd 这样的都是震荡指标。对于一种指标都需要花很多时间去研究,你需要理解,深入理解这个指标是怎么计算的(具体我会在上面的我的小号里面展开一系列的文章讲,可以先关注占坑),这样你才能在你资金被套或者回撤的时候能拿住,同时指标之间又可能相互包容和搭配使用。

打个比方,震荡指标可以和震荡指标配合,比如布林和cci可以结合。好比西红柿炖牛肉,比单炒西红柿,单炒牛肉更好吃。但是有的指标之间不能互相配合,会相冲,这些都需要好好研究。而且针对不同的行情每一种指标都有自己的弱点和强点,如果你不理解的话,胡乱套用,乱吃药,就会伤身。

既然是玩技术的,那么就需要深入地研究各种指标和策略,于是我想到一个方法就是做一个策略投票机器人,大概的示意图是这样的:

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上面演示3个策略,你可以构建很多指标和策略,然后进行组合,就跟炼丹一样!说干就干,我撸起袖子写python代码,我熬了2个晚上写了一个很初级初级的脚本机器人。我部署了一些震荡指标+趋势指标,然后做一个投票,然后效果是这样的:

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比如我选了一些股票,然后喂给机器人,机器人去自动爬取K线数据,然后把数据发到策略1/2/3 里面,策略进行投票打分,然后最后出一个结果,最后给出指示 买还是卖出,还是不要操作,非常有意思。学会python来玩量化简直就是如虎添翼啊!

目前不仅支持股票,还可以支持etf场内基金的判断:

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目前还没有进行全A股扫码或者全ETF进行扫描,全ETF应该有800多只基金,全扫肯定是没有问题,后面还需要继续完善一下,弄个多线程处理,然后每日定时扫码存到数据库里面!要加的功能有点多,晕菜~~

另外这个策略框架还只是雏形中的雏形,没有进行回测,还需要把回测的代码写出来,测一下效果看看到底这个如何,工程浩大,我后面慢慢码代码吧。

因为熬夜写的代码,好了不说了,人比较累的,码字不易,有兴趣的道友帮忙点个免费的赞哈!


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python OpenCV与NAOqi库在机器人点球比赛中的应用 前言 鄙人是一普通二本学院机器人协会的一员,近期我省举办的机器人大赛刚刚落下帷幕,有幸参与其中的NAO机器人点球比赛,凭借着较好的运气取得了吉林省第一名。比赛也结束了,想把这些记录下来,跟网络上的大家交流交流心得、体会。鄙人才疏学浅,所用程序代码若有不足之处,以及更好的逻辑优化,欢迎大家在评论区指出。 NAO机器人点球比赛简介 简而言之,就是队伍分别担任进攻方和防守方,进攻方共三次机会,每次进球记一分,最后以得分数判别胜负。进攻方要求只能触球一次;守方无限制。并要求机器人具备识别足球的功能。 使用环境 阅读详情

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菜鸟学Python
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