网站服务器宽带,wordpress恢复主题,免费商务网,天津seo关键词排名优化19年创业做过一年的量化交易但没有成功#xff0c;作为交易系统的开发人员积累了一些经验#xff0c;最近想重新研究交易系统#xff0c;一边整理一边写出来一些思考供大家参考#xff0c;也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。
接下来会对于Ptrade/恒生平台介绍。
P…19年创业做过一年的量化交易但没有成功作为交易系统的开发人员积累了一些经验最近想重新研究交易系统一边整理一边写出来一些思考供大家参考也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。
接下来会对于Ptrade/恒生平台介绍。
Ptrade恒生量化交易平台是恒生电子推出的一站式量化交易解决方案支持量化策略的开发、回测和实盘交易。平台以高效的数据处理能力和丰富的市场接入支持股票、期货、期权等受到专业投资者的青睐。其开发语言通常为Python或C并提供强大的策略开发框架和API。
本文将以“双均线策略”为例展示如何使用Ptrade平台完成从策略开发到回测的全过程。 1. 策略简介双均线策略
双均线策略是一种经典的趋势跟随型策略主要通过两条均线短期均线和长期均线的交叉信号来判断市场趋势并进行交易决策。
策略规则
买入条件短期均线向上突破长期均线产生“黄金交叉”信号。卖出条件短期均线向下跌破长期均线产生“死亡交叉”信号。
优点与不足
优点适合趋势行情逻辑简单适用范围广。不足在震荡市中易出现较多的虚假信号。 2. 策略开发
Ptrade平台支持通过Python语言编写量化交易策略。以下是实现双均线策略的核心代码。
1初始化策略
在策略初始化部分设置参数、加载数据并定义交易标的。
# 导入必要模块
from ptrade.api import *# 初始化策略
def initialize(context):# 设置交易标的context.asset 000001.SH # 上证指数# 设置策略参数context.short_window 5 # 短期均线周期context.long_window 20 # 长期均线周期# 设置初始仓位context.position 0log.info(策略初始化完成)2生成交易信号
策略的核心逻辑基于短期均线与长期均线的交叉信号。
# 策略逻辑
def handle_data(context, data):# 获取历史数据hist data.history(context.asset, close, context.long_window 1, 1d)# 计算短期和长期均线short_ma hist[-context.short_window:].mean()long_ma hist.mean()# 获取当前持仓状态current_position context.position# 买入逻辑if short_ma long_ma and current_position 0:order_percent(context.asset, 1.0) # 全仓买入context.position 1log.info(f买入信号触发: {context.asset}, 短期均线{short_ma}, 长期均线{long_ma})# 卖出逻辑elif short_ma long_ma and current_position 0:order_percent(context.asset, 0) # 清仓context.position 0log.info(f卖出信号触发: {context.asset}, 短期均线{short_ma}, 长期均线{long_ma})3. 回测
Ptrade平台提供了高效的回测引擎可以在历史数据上验证策略的有效性。
1配置回测环境
在运行回测之前需要设置回测的基础参数包括
时间范围如2015-01-01至2020-12-31。初始资金100,000元。交易标的上证指数。
def set_backtest_config(context):context.set_start_date(2015-01-01) # 回测起始日期context.set_end_date(2020-12-31) # 回测结束日期context.set_initial_cash(100000) # 初始资金context.set_benchmark(000001.SH) # 设置基准指数context.set_commission(0.0002) # 手续费context.set_slippage(0.002) # 滑点2运行回测
运行策略回测后平台会生成详细的绩效报告包括收益率曲线、交易明细和风险指标。 4. 策略优化
1参数优化
通过网格搜索的方法优化短期和长期均线的窗口长度找到最优参数组合。
# 参数优化
def optimize_parameters(context):best_params Nonebest_performance float(-inf)for short_window in range(3, 10):for long_window in range(15, 30):if short_window long_window:continue# 设置参数并运行回测context.short_window short_windowcontext.long_window long_windowperformance run_backtest(context) # 假设有回测函数返回绩效if performance[annual_return] best_performance:best_performance performance[annual_return]best_params (short_window, long_window)log.info(f最佳参数组合: 短期均线{best_params[0]}, 长期均线{best_params[1]})2加入风险管理
为策略添加止盈止损机制控制极端行情下的风险。
# 风险管理
def handle_data_with_risk_control(context, data):current_price data.current(context.asset, close)cost_basis context.portfolio.positions[context.asset].cost_basis if context.position 0 else None# 止盈止损逻辑if context.position 0:profit_ratio (current_price - cost_basis) / cost_basisif profit_ratio 0.1 or profit_ratio -0.05: # 止盈10%或止损5%order_percent(context.asset, 0) # 清仓context.position 0log.info(触发止盈或止损清仓)
