JAQS开源量化策略研究平台使用教程

JAQS开源量化策略研究平台使用教程

JAQS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/JAQS

1. 项目介绍

JAQS（Quantitative Analysis and Strategy）是一个开源量化策略研究平台，由交易专家和金融技术专家共同设计。它实现了自动化信号研究、高效策略开发和多维度回测分析，支持Alpha、CTA、套利等策略的实现。JAQS从实战而来，经实盘检验，本地化开发部署，保障策略安全。

• 数据管理：通过统一的DataApi，获取、存储和管理数据。
• 策略开发：通过数学公式快速定义并分析信号，实现各类量化交易策略，并对策略进行历史回测。
• 仿真交易：通过统一的TradeApi，接入在线仿真系统进行仿真交易，跟踪策略表现。
• 模块化设计：通过标准的输入输出接口，做到数据与回测分离，交易与分析分离，每个环节都清晰可控。
• 实盘编程：数据构建时进行严格的对齐，回测时提供当前快照而不是数据查询接口，防止未来函数的出现。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中已安装Python。然后，按照以下步骤进行操作：

# 克隆项目
git clone https://github.com/quantOS-org/JAQS.git

# 进入项目目录
cd JAQS

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例
python example/alpha/select_stocks_pe_profit.py

该示例代码将展示如何使用JAQS进行简单的选股策略回测。

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用JAQS的几个案例和最佳实践：

• 案例：Alpha策略开发
  使用JAQS的DataApi获取股票数据，通过公式定义选股信号，并使用回测框架进行策略性能评估。

• 最佳实践：策略回测
  在回测过程中，确保使用的是历史数据快照，而不是实时数据查询，以避免未来函数问题。

• 案例：CTA策略实现
  利用JAQS的模块化设计，实现趋势跟踪的CTA策略，并进行历史回测分析。

• 最佳实践：仿真交易
  在仿真环境中测试策略，确保交易逻辑的正确性，然后再迁移到实盘交易。

4. 典型生态项目

JAQS的生态系统包含了多个相关的开源项目，以下是一些典型的生态项目：

• DataApi：用于获取和处理金融数据。
• TradeApi：用于连接仿真和实盘交易系统。
• Backtest：用于策略的历史回测分析。
• Simulator：用于策略的仿真交易测试。

通过这些项目的配合使用，可以构建出一个完整的量化交易研究环境。

JAQS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/JAQS