明确交易策略
先把交易规则用文字写清楚,比如“股价连续3天站上60日均线买入,跌破30日均线卖出”,逻辑越具体越好转化为代码。
数据采集
量化交易策略需要大量的历史数据作为输入。这些数据可以从公开数据源获取,如交易所API、财经网站等,也可以通过爬虫程序从网站抓取。此外,还可以用券商提供的API,或者用pandas、tushare等库下载历史K线、财务数据。
数据清洗
收集到的数据通常需要进行清洗和预处理,包括去除异常值、空值、重复值等,以确保数据的质量和准确性。
特征工程
从原始数据中提取对交易策略有用的特征,这可能包括价格、成交量、技术指标、基本面数据等。
模型构建
利用提取的特征数据,训练机器学习或深度学习模型。量化交易策略可以利用各种模型,包括回归模型、分类模型、强化学习模型等。
模型评估
使用历史数据进行模型评估,以确保策略的有效性和稳定性。常见的评估指标包括夏普比率、Calmar比率、最大回撤等。可以用backtrader、vnpy这些开源框架跑历史数据,重点关注收益率、最大回撤、夏普比率,排除“幸存者偏差”。
实盘调试优化
先用券商模拟盘测试,没问题后再小资金实盘,过程中根据市场变化调整参数。比如把60日均线改成50日更适配当前行情。
现在很多券商有免费的量化工具,能帮你简化数据获取和回测,就算编程基础一般也能上手。若你在开发过程中遇到更具体的问题,也可以右上角加我微信,我们可以进一步探讨。
发布于2025-10-31 00:20
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