【从零搭建量化平台】七步实现个人算法交易系统(附低成本方案)
发布时间:2025-9-26 17:43阅读:3268
自建平台全流程
1️⃣ 账户准备 → 2️⃣ 环境搭建 → 3️⃣ 数据获取 → 4️⃣ 策略开发 → 5️⃣ 回测验证 → 6️⃣ 模拟测试 → 7️⃣ 实盘部署
七步详解
1. 证券账户选择
- A股:数据易得,适合选股/趋势策略(推荐万1佣金通道)
- 期货:CTP协议支持好(商品期货无门槛,股指期货50万起)
- 美股:IB账户支持API(门槛1万美元)
- 关键点:优先选提供官方API的券商
2. 开发环境搭建
- 主流选择:Python(pandas/zbacktrader等框架)
- 辅助工具:Jupyter Notebook + Git版本控制
- 数据库:MySQL(百GB级数据足够个人使用)
3. 数据获取方案
- 免费渠道:Tushare/阿克西斯(国内股票)
- 付费渠道:通联数据/Wind(更实时完整)
- 自建爬虫:新闻/舆情数据补充
4. 策略开发重点
- 从简单策略开始(如均线突破)
- 避免过度复杂化(防止过拟合)
- 注重新因子挖掘(量价/基本面/另类数据)
5. 回测关键指标
- 收益率/夏普比率 > 1.5
- 最大回撤 < 20%
- 交易次数 > 100次(避免偶然性)
6. 模拟交易验证
- 至少运行1-2个月
- 对比实盘与回测的滑点差异
- 监控系统稳定性(断线重连等)
7. 实盘风控规则
- 单日止损线(如-3%)
- 单票仓位限制(如<20%)
- 设置自动清仓条件
低成本入门建议
- 先用A股模拟盘练手(免资金压力)
- 选择支持HTTP API的券商(开发更简单)
- 从ETF轮动等中低频策略开始
专属技术支持
- 获取《Python量化开发工具包》
- 策略代写/调试服务(私信详询)
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温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
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