您好， 无限易是一款非常受欢迎的量化交易平台，提供了丰富的功能和灵活的策略开发环境。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。如果你是初学者，可以从以下几个方面入手，逐步学习和开发量化策略代码：

一、了解无限易量化平台
无限易是一个量化交易平台，它提供了基于Python的策略开发环境，允许用户编写、回测和实盘交易策略。因此，首先需要了解无限易平台的基本功能和操作界面。
二、学习Python编程基础
由于无限易量化策略是基于Python语言编写的，因此需要具备一定的Python编程基础。可以通过在线课程、书籍或教程等途径学习Python编程，掌握变量、函数、控制结构等基本概念和语法。
三、获取策略代码示例
1. 官方文档和教程：无限易平台通常会提供官方文档和教程，其中包含了策略代码的示例和详细解释。可以通过无限易的官方网站或客户端访问这些文档和教程。
2. 社区和论坛：量化交易社区和论坛中经常会有用户分享自己的策略代码和经验。可以加入相关的社区和论坛，与其他量化交易者交流和学习。
3. 开源项目：一些开源项目也会提供量化策略的代码示例。可以在GitHub等平台上搜索相关的开源项目，并学习其中的策略代码。
四、参考示例代码
以下是一个简单的均值回归策略代码示例，用于说明如何在无限易中编写量化策略：

```python
from ctaTemplate import CtaTemplate
from vtObject import TickData
import numpy as np

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 __init__(self):
# 初始化变量，如self.close用于保存最近的成交价
self.close = []

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:] # 保持列表长度，只保留最近的N个价格
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:])

请注意，这只是一个简单的示例代码，用于说明如何在无限易中编写量化策略。在实际应用中，你需要根据自己的交易需求和风险偏好来设计和优化策略。

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发布于2024-11-19 15:07 上海