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掘金量化交易代码编写，麻烦说的越详细越好

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量化交易入门手册

掘金量化交易代码编写，麻烦说的越详细越好

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资深宫顾问

资深宫顾问基金

帮助2.5万好评400 入驻3年

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您好！掘金量化交易是一种借助计算机程序来自动执行交易策略的方式。不过，详细编写量化交易代码需要有一定的编程基础和对交易策略的清晰理解。以下为您简单介绍下编写的大致步骤和示例代码。

量化交易代码编写步骤
1. 策略构思：先明确自己的交易策略，比如是基于技术指标（像均线交叉、MACD等），还是基本面数据。
2. 数据获取：从数据源获取所需的行情数据，例如掘金平台提供了丰富的数据接口。
3. 策略实现：把交易策略用代码实现，设定交易条件和规则。
4. 回测：使用历史行情数据来检验策略的有效性和盈利能力。
5. 实盘交易：在策略通过回测后，连接交易接口进行实盘交易。

示例代码（基于掘金平台Python API，以简单的双均线策略为例）
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from gm.api import *

def init(context):
# 定义要交易的品种
context.symbol = 'SHSE.600519'
# 定义短周期均线和长周期均线的周期
context.short_period = 5
context.long_period = 20
# 订阅行情数据
subscribe(symbols=context.symbol, frequency='1d')

def on_bar(context, bars):
# 获取历史数据
recent_data = history_n(symbol=context.symbol, frequency='1d', count=context.long_period + 10, fields='close', fill_missing='Last', adjust=ADJUST_PREV, df=True)
if len(recent_data) < context.long_period:
return
# 计算短周期和长周期均线
short_ma = recent_data['close'].tail(context.short_period).mean()
long_ma = recent_data['close'].tail(context.long_period).mean()
# 获取当前持仓
position = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
# 金叉买入
if short_ma > long_ma and not position:
order_volume(symbol=context.symbol, volume=100, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
print('买入')
# 死叉卖出
elif short_ma < long_ma and position:
order_volume(symbol=context.symbol, volume=position.volume, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
print('卖出')

if __name__ == '__main__':
run(strategy_id='your_strategy_id',
filename='your_filename.py',
mode=MODE_BACKTEST,
token='your_token',
backtest_start_time='2020-01-01 08:00:00',
backtest_end_time='2023-01-01 16:00:00')
```

代码解释
1. init函数：初始化策略，定义交易品种、均线周期，并且订阅行情数据。
2. on_bar函数：在每个K线周期结束时被调用，计算短周期和长周期均线，依据均线交叉信号进行买入或卖出操作。
3. 主程序：使用`run`函数来运行策略，能够选择回测模式或者实盘模式。

如果您想深入学习量化交易代码编写，建议您可以下载“盈米启明星”APP并输入店铺码6521，里面有更多的学习资源和案例。同时，您也可以右上角加微信联系我们的顾问，我们会为您提供更详细的指导和服务。

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理财王经理股票

帮助10万+ 好评9811 入驻10年+

掘金量化交易代码编写是个系统活儿。首先得明确交易策略，比如是趋势跟踪、均值回归，还是其他类型。接着，要熟悉掘金平台提供的API，这些接口能让你获取行情数据、下单交易等。

以简单的双均线策略为例，第一步要导入必要的库和模块，然后获取历史行情数据，计算短期和长期均线。当短期均线向上穿过长期均线，就发出买入信号；反之，当短期均线向下穿过长期均线，就发出卖出信号。之后依据信号编写下单代码。

不过，代码编写中会遇到各种问题，像数据处理、信号判断等，需要不断调试和优化。

我们国企券商有专业的量化团队，能为你提供量化交易方面的技术支持和策略建议。还能为你提供合适的开户佣金成本费率。如果你想深入了解量化交易，欢迎点赞支持，点我头像加微联系我。

发布于14小时前杭州

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资深顾问黄股票

帮助4.7万好评4.1万从业10年+

编写量化交易代码其实就像给投资想法“写剧本”，关键在于策略逻辑清晰、数据准确、风控到位。我拿一个简单的均线策略举例，你用掘金平台的话，大概分这几步：

1. 准备数据：获取股票历史行情（比如收盘价），计算短期（如5日）和长期（如20日）移动平均线；
2. 设定信号：当短期均线上穿长期均线（金叉）时买入，下穿（死叉）时卖出；
3. 回测验证：用历史数据跑一遍，看收益、回撤等指标是否达标；
4. 实盘部署：如果回测效果好，接入实盘账户运行（注意要小资金试水）。

掘金的Python支持不错，代码结构通常包括初始化、定时任务、风控模块。比如均线策略的核心部分可能会用gm.api获取数据，用talib计算指标，再通过订单函数执行交易。

---

我是前十券商的专业顾问，团队深耕量化领域多年，熟悉掘金、聚宽等平台。如果你需要具体的代码框架、策略优化建议，或是想申请低佣金账户降低交易成本，欢迎点赞并点击头像添加我的微信，提供一对一技术支持！

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资深高经理股票

帮助6万好评4194 从业3年

掘金量化交易代码编写挺复杂的。首先得明确交易策略，比如是趋势跟踪还是均值回归等。然后根据策略确定要用到的指标，像均线、成交量等。再用编程语言把这些逻辑实现。这过程中要不断调试优化。我能提供有优势的开户佣金成本费率。点赞或加微，我可详细给你讲证券投资相关，帮你更好地规划。

发布于14小时前阜新

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资深刘经理基金

帮助10万+ 好评4.5万从业10年+

您好！掘金量化交易代码编写可不像写作文那么简单哦！首先，您得对量化交易策略有清晰的认识，比如您是想做趋势跟踪、均值回归还是其他策略。然后，您需要选择一种编程语言，Python是量化交易中最常用的语言之一，因为它有丰富的数据分析和机器学习库。

接下来，您可以使用掘金量化交易平台提供的API来编写代码。在编写代码之前，您需要先注册一个掘金量化交易平台的账号，并下载安装其客户端。在客户端中，您可以找到API文档和示例代码，这些都可以帮助您快速上手。

在编写代码时，您需要注意以下几点：一是数据获取，您需要从掘金量化交易平台获取实时行情数据或历史数据；二是策略实现，您需要根据自己的策略逻辑编写代码，实现买卖信号的生成和交易执行；三是风险管理，您需要设置止损和止盈等风险控制参数，以避免过度亏损。

如果您对量化交易代码编写还不太熟悉，不用担心！您可以点击屏幕右上角加我微信，我会给您发一份详细的掘金量化交易代码编写教程，里面包含了示例代码和注释，让您轻松掌握量化交易代码编写技巧。同时，我们盈米基金叩富团队也提供专业的量化交易策略咨询和服务，您可以下载APP“盈米启明星”并输入店铺码6521，了解更多详情。

发布于14小时前上海

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基金程老师基金

帮助7.5万好评2166 入驻3年

您好！掘金量化交易代码编写是一个较为专业的过程，以下为您详细介绍基本步骤。

1. 环境准备
首先，你需要下载并安装“盈米启明星”APP，输入店铺码6521。这是我们专业的投资服务平台，后续可以在里面获取相关资源和支持。同时，右上角添加微信联系我们的顾问，我们会为你提供进一步的帮助。

2. 明确策略思路
在编写代码之前，你要清楚自己的量化交易策略。比如是基于技术指标（如均线、MACD等）进行交易，还是基于基本面数据等。例如，简单的双均线策略，当短期均线从下向上穿过长期均线时买入，当短期均线从上向下穿过长期均线时卖出。

3. 代码框架搭建
一般量化交易代码会包含以下几个部分：
- 初始化函数：用于设置策略的基本参数，如交易品种、初始资金、均线周期等。以下是一个简单的示例代码：
```python
def init(context):
# 设置交易标的
context.symbol = 'SHSE.600000'
# 设置短期均线周期
context.short_period = 5
# 设置长期均线周期
context.long_period = 20
# 设置初始资金
context.cash = 100000
```
- 行情数据获取函数：用于获取交易品种的历史行情数据，以便计算技术指标。示例代码如下：
```python
def handle_bar(context, bars):
# 获取历史行情数据
data = history_n(symbol=context.symbol, frequency='1d', count=context.long_period, fields='close', fill_missing='Last', adjust=ADJUST_PREV, df=True)
# 计算短期均线
short_ma = data['close'].iloc[-context.short_period:].mean()
# 计算长期均线
long_ma = data['close'].mean()
```
- 交易决策函数：根据计算得到的技术指标等进行交易决策。例如：
```python
# 短期均线上穿长期均线，买入
if short_ma > long_ma and context.account().position_size(context.symbol) == 0:
quantity = int(context.cash / bars[0].close)
order_volume(symbol=context.symbol, volume=quantity, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
# 短期均线下穿长期均线，卖出
elif short_ma < long_ma and context.account().position_size(context.symbol) > 0:
order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.account().position_size(context.symbol), side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
```

4. 代码调试与优化
编写完代码后，需要进行调试，检查是否有语法错误或逻辑错误。可以使用模拟交易环境进行测试，观察策略的表现。如果策略表现不佳，需要对策略进行优化，如调整参数、更换技术指标等。

量化交易代码编写需要一定的编程基础和金融知识。如果你在编写过程中遇到问题，右上角添加微信联系我们的顾问，我们盈米叩富团队有专业的人员可以为你提供指导和帮助，包括代码审查、策略优化等服务，助你实现量化交易的目标。

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资深赵经理基金

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您好！掘金量化交易代码编写有一定的专业性和复杂性，下面为您详细介绍基本步骤。

1. 环境准备
首先您需要下载安装“盈米启明星”APP并输入店铺码6521，在APP上了解相关量化交易的资源和信息。同时，加微信联系我们的顾问，我们可以为您提供更深入的指导。

2. 明确策略思路
在编写代码前，要先确定量化交易策略，比如是基于技术指标（如均线交叉、MACD等）、基本面数据还是其他因素。例如，简单的双均线策略，当短期均线从下向上穿过长期均线时买入，反之卖出。

3. 导入必要的库
在代码开头，需要导入掘金平台提供的库，这些库包含了各种交易接口和工具。示例代码如下：
```python
import gevent
from gm.api import *
```

4. 初始化策略
定义策略的基本参数，如交易标的、回测时间范围等。示例代码如下：
```python
def init(context):
# 订阅交易标的
subscribe(symbols='SHSE.600519', frequency='1d')
# 设置回测时间范围
context.backtest_start_time = '2020-01-01 09:00:00'
context.backtest_end_time = '2023-01-01 15:00:00'
```

5. 编写策略逻辑
根据您的策略思路，编写具体的交易逻辑。以双均线策略为例：
```python
def on_bar(context, bars):
# 获取历史数据
recent_data = history_n(symbol='SHSE.600519', frequency='1d', count=30, fields='close', fill_missing='Last', adjust=ADJUST_PREV, df=True)
# 计算短期和长期均线
short_ma = recent_data['close'].tail(5).mean()
long_ma = recent_data['close'].tail(20).mean()
# 判断交易信号
if short_ma > long_ma:
# 买入信号
order_volume(symbol='SHSE.600519', volume=100, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
elif short_ma < long_ma:
# 卖出信号
order_volume(symbol='SHSE.600519', volume=100, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
```

6. 运行策略
在主程序中调用策略并运行。示例代码如下：
```python
if __name__ == '__main__':
run(strategy_id='your_strategy_id',
filename='your_strategy_file.py',
mode=MODE_BACKTEST,
token='your_token',
backtest_start_time='2020-01-01 09:00:00',
backtest_end_time='2023-01-01 15:00:00')
```

以上只是一个简单的示例，实际的量化交易代码可能会更复杂，需要考虑更多的因素，如交易成本、风险控制等。

如果您在量化交易代码编写过程中遇到问题或者需要更详细的帮助，您可以右上角加微信联系我们的顾问，我们盈米叩富团队拥有专业的投研能力和丰富的实战经验，会为您提供一对一的指导和支持。

发布于14小时前

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资深王经理股票

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您好，作为专业的理财顾问，我非常理解您对量化交易策略开发的兴趣。这是一个系统性的工程，我将为您梳理一个清晰的框架和步骤，帮助您理解如何着手。

**重要提示：** 在开始任何实盘交易前，请务必使用模拟账户或历史数据进行充分的回测和验证。量化交易涉及编程、金融知识和风险管理，需要严谨对待。

---

### **掘金量化交易代码编写详细指南**

#### **第一步：明确策略逻辑与目标**
在写代码之前，必须先想清楚策略本身。这是最重要的基础。
1. **策略类型**：您是做趋势跟踪、均值回归、套利、还是多因子选股？
2. **交易标的**：股票、ETF、还是期货？这决定了数据源和交易接口。
3. **核心思想**：用文字清晰描述您的买卖信号。
* **例如（趋势策略）**：“当某股票的5日均线上穿20日均线（金叉）时，在下一根K线开盘价买入；当5日均线下穿20日均线（死叉）时，在下一根K线开盘价卖出。”
4. **风险控制**：设定止损、止盈条件，以及单笔交易的最大资金比例。

#### **第二步：选择量化平台与工具**
对于个人和机构投资者，使用成熟的量化平台比从零搭建系统更高效。
* **国内主流平台**：聚宽、米筐、掘金量化（这里指广义的“掘金”，非特指某平台）、BigQuant等。它们提供：
* **数据**：历史行情、财务数据、宏观数据。
* **研究环境**：在线Jupyter Notebook，支持Python。
* **回测引擎**：自动化的策略回测框架。
* **模拟/实盘交易接口**：连接券商进行交易。
* **编程语言**：**Python** 是绝对主流，因其有丰富的库（如pandas, numpy, TA-Lib用于技术指标）。

#### **第三步：策略代码实现（以经典双均线策略为例）**
我们假设在一个类聚宽的平台上编写。代码结构通常包含以下几个部分：

```python
# 1. 初始化函数，在整个回测/实盘中只运行一次
def initialize(context):
# 设置要交易的股票（例如：沪深300指数基金）
context.symbol = '510300.SH'
# 设置基准（用于计算超额收益）
set_benchmark(context.symbol)
# 设置滑点（模拟交易冲击成本）和手续费
set_slippage(FixedSlippage(0.01)) # 固定滑点0.01元
set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5)) # 设置交易成本

# 初始化策略参数
context.short_window = 5 # 短期均线周期
context.long_window = 20 # 长期均线周期
# 记录是否已持仓
context.has_position = False

# 2. 定时运行函数（例如每天开盘前或收盘后运行）
def handle_data(context, data):
# 获取股票的历史价格数据
prices = attribute_history(context.symbol, context.long_window + 1, fields=['close'])
close_prices = prices['close'].values

if len(close_prices) < context.long_window:
return # 数据不足，不执行

# 计算短期和长期简单移动平均线
short_ma = close_prices[-context.short_window:].mean()
long_ma = close_prices[-context.long_window:].mean()

# 获取当前持仓和现金
current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].total_amount
cash = context.portfolio.cash

# 交易逻辑判断
# 金叉：短线上穿长线，且当前无持仓 -> 买入
if short_ma > long_ma and current_position == 0:
# 计算可买数量（例如使用90%的现金）
order_value(context.symbol, cash * 0.9)
context.has_position = True
log.info(f"金叉买入 at {data[context.symbol].close}")

# 死叉：短线下穿长线，且当前有持仓 -> 卖出
elif short_ma < long_ma and current_position > 0:
order_target(context.symbol, 0) # 卖出全部持仓
context.has_position = False
log.info(f"死叉卖出 at {data[context.symbol].close}")
```

#### **第四步：回测与优化**
1. **设置回测周期**：选择足够长的历史时间段（如3-5年），包含牛市、熊市和震荡市。
2. **运行回测**：平台会模拟按照您的策略逻辑在历史数据上交易。
3. **分析绩效报告**：关键指标包括：
* **总收益率 / 年化收益率**
* **最大回撤**：策略最大的亏损幅度，至关重要。
* **夏普比率**：衡量风险调整后的收益。
* **胜率**：盈利交易次数占总交易次数的比例。
* **交易次数**：避免过度交易或交易不足。
4. **策略优化与验证**：
* **参数优化**：尝试不同的均线周期（如10/30， 20/60），看哪些参数更稳健。但要警惕**过拟合**（在历史数据上表现完美，在未来失效）。
* **样本外测试**：用优化后的参数，在另一段未参与优化的历史数据上测试。
* **稳健性检验**：在不同板块、不同市场环境下测试策略。

#### **第五步：模拟盘与实盘**
1. **模拟交易**：在实盘前，必须在当前市场环境下进行一段时间的模拟交易（至少1-3个月），观察策略是否按预期运行，处理各种边界情况（如停牌、涨跌停、数据缺失）。
2. **实盘部署**：
* 选择支持量化交易接口的券商。
* 将策略代码部署到实盘环境（通常是券商的量化交易服务器或您自己的云服务器）。
* **从小资金开始**，密切监控系统运行和实际成交情况。

### **给您的建议**
* **从简单开始**：先实现并理解一个经典策略（如双均线），再逐步增加复杂度。
* **重视风险**：量化交易的核心是风险管理，而非预测市场。止损纪律和资金管理是生命线。
* **持续学习**：关注市场微观结构、新的因子和机器学习在量化中的应用。

我可以为你提供适合的开户费率。要是觉得我的解答有帮助，点赞支持一下，点我头像加微信联系我，咱们再深入聊聊投资的事。

发布于14小时前西安

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首席常经理股票

帮助5.8万好评4680 从业10年+

【掘金量化代码编写全流程】

1. 环境准备
pip install gm3 pandas ta numpy talib

2. 账户登录
from gm.api import *
set_token('你的token')
login()

3. 策略框架
def init(context):
context.s = 'SHSE.000300' # 标的
context.freq = 60 # 60分钟K线
subscribe(context.s, context.freq)
context.short = 20 # 均线参数
context.long = 60

def on_bar(context, bars):
bar = bars[0]
hist = history(context.s, context.freq, context.long+1, fields='close')['close'].values
if len(hist) < context.long:
return
ma_s = ta.SMA(hist, context.short)[-1]
ma_l = ta.SMA(hist, context.long)[-1]
pos = context.account().position(symbol=context.s, side=PositionSide_Long)

if ma_s > ma_l and not pos:
order_target_percent(symbol=context.s, percent=0.9, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Buy)
elif ma_s < ma_l and pos:
order_close_all()

4. 回测
run(strategy_id='demo', filename='main.py', mode=MODE_BACKTEST, token='token', backtest_start_time='2022-01-01 09:00:00', backtest_end_time='2023-12-31 15:00:00', backtest_initial_cash=1000000)

5. 实盘
把 mode 换成 MODE_LIVE，策略托管到掘金云端即可。

以上内容来自网络，仅供参考，如需专业人工服务请点击头像查看加V咨询。

发布于14小时前盘锦

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