您好， 在无限易上编写量化策略主要涉及到使用PythonGo这一基于Python的策略交易引擎。如果你想要更详细的策略和资料，记得通过电话或微信预约我领取。以下是一个详细的步骤指南，帮助你开始编写量化策略：

一、了解PythonGo
PythonGo是无限易内置的量化策略开发模块，它允许用户使用Python语言编写交易策略。因此，你需要具备一定的Python编程基础，包括变量、函数、控制结构等。
二、新建策略文件
1. 在无限易的PythonGo目录中创建一个新的Python文件，这个文件将作为你的策略脚本。
2. 命名文件时，建议采用能够反映策略特点或交易品种的名称，以便于管理。
三、定义策略参数
在策略类中定义参数映射表`paramMap`和变量映射表`varMap`。这些参数可以通过无限易客户端界面进行配置，包括但不限于交易所、期货合约、下单手数、K线分钟数、投资者账户等。

以下是一个简单的均值回归策略代码示例：
```python
class MeanReversionStrategy(CtaTemplate):
className = 'MeanReversionStrategy'
paramMap = {
'exchange': '交易所',
'instrument_id': '合约代码',
'order_volume': '下单手数',
'stop': '止损',
# 其他参数...
}
varMap = {
# 变量映射...
}

def on_tick(self, tick: TickData) -> None:
"""收到行情 tick 推送"""
super().on_tick(tick)

# 过滤涨跌停和集合竞价
if tick.last_price == 0 or tick.ask_price1 == 0 or tick.bid_price1 == 0:
return

# 保存最近的成交价，并计算过去N次成交价的均值与标准差
self.close.append(tick.last_price)
self.close = self.close[1:]
if len(self.close) > 10000: # 假设N=10000
self.state_map.ar10000 = np.mean(self.close[-10000:])
self.state_map.var10000 = np.std(self.close[-10000:])

# 定义压力位和支撑位
self.state_map.high_price = self.state_map.ar10000 + 40 # 或使用标准差定义
self.state_map.low_price = self.state_map.ar10000 - 40

# 生成交易信号
self.signal1 = tick.last_price <= self.state_map.low_price
self.signal2 = tick.last_price >= self.state_map.high_price

# 根据信号进行交易操作（此处省略具体下单逻辑）
# ...
# 其他函数（如on_order, on_bar等）

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发布于2024-11-3 22:04 上海