【大数据】—量化交易实战案例（基础策略）

声明：股市有风险，投资需谨慎！本人没有系统学过金融知识，对股票有敬畏之心没有踏入其大门，所以只能写本文来模拟炒股。

量化交易，也被称为算法交易，是一种使用数学模型和计算机算法来分析市场数据、识别交易机会并自动执行交易的交易方式。这种交易方法依赖于统计学、数学和计算机科学，以减少人为情绪和主观判断的影响，提高交易效率和精确度。下面是量化交易的一些关键点：

数据驱动：量化交易依赖于大量的历史和实时市场数据，包括价格、成交量、财务报告等。
模型构建：交易者使用统计和机器学习技术来构建预测模型，这些模型可以识别市场趋势、价格模式或异常事件。
策略开发：基于模型的预测，开发交易策略，这些策略可以是趋势跟踪、均值回归、套利等。
自动化执行：一旦策略确定，交易可以完全自动化，由计算机程序执行，无需人工干预。
风险管理：量化交易还包括风险管理算法，以确保交易在可接受的风险水平内进行。
高频交易（HFT）：一种特殊的量化交易，特点是交易频率极高，可能在几毫秒内完成数百甚至数千笔交易。
成本和效率：由于减少了交易中的人工环节，量化交易可以降低交易成本并提高执行速度。
监管合规：量化交易需要遵守金融市场的监管规定，包括交易规则和数据保护法规。

**优势：**量化交易的优势在于其能够快速处理大量数据，发现人类难以察觉的模式和机会。
**挑战：**模型可能过于依赖历史数据而无法准确预测未来市场变化，或者在市场极端波动时可能失效。

常见的量化交易策略：

趋势跟踪（Momentum Trading）：

这种策略基于市场趋势的持续性，即“价格会沿着趋势方向继续运动”。使用技术指标，如移动平均线，来识别和跟随市场趋势。
均值回归（Mean Reversion）：

与趋势跟踪相反，均值回归策略假设价格会回归到其长期平均值。
当价格偏离平均水平时，交易者会买入（在价格低时）或卖出（在价格高时），预期价格会回归到均值。
套利（Arbitrage）：

套利策略利用市场的价格差异来获取无风险利润。常见的套利类型包括统计套利、三角套利、跨期套利等。
市场中性（Market Neutral）：

这种策略旨在消除市场风险，通过同时持有多头和空头头寸来对冲市场波动。交易者可能会使用配对交易，即同时买入一个股票和卖出另一个相关股票。
事件驱动（Event-Driven）：

事件驱动策略是基于特定事件对股票价格的影响，如并购、财报发布等。交易者会分析事件对公司价值的潜在影响，并据此进行交易。
高频交易（High-Frequency Trading, HFT）：

高频交易依赖于极快的交易执行速度和大量的交易来获取微小的利润。这种策略通常需要复杂的算法和高性能的硬件。
机器学习策略：

使用机器学习算法，如神经网络、决策树等，来预测市场行为并制定交易决策。这些策略可以处理非线性关系和复杂的数据模式。
统计套利（Statistical Arbitrage）：

统计套利策略使用统计模型来识别价格偏差，并在预期价格会回归到正常水平时进行交易。
风险平价（Risk Parity）：

这种策略旨在平衡投资组合中不同资产的风险贡献，而不仅仅是它们的资本分配。
因子投资（Factor Investing）：

因子投资策略基于识别和利用市场中的特定因子，如价值、动量、规模等，来选择股票。

以上每种策略都有其优势和局限性，量化交易者通常会根据市场条件、个人风险偏好和投资目标来选择或组合使用不同的策略。此外，量化交易策略的成功实施还需要强大的数据处理能力、精确的模型构建和有效的风险管理。

下面我们就以均值回归（Mean Reversion）模拟今年1月1日至6月21日的量化交易过程：

量化交易：

通过调用股票网站后台接口，获取今年1月1日至6月21日平安银行股票数据：

import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei'      #显示中文
plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False       #显示负号
import baostock as bs# 登录系统
lg = bs.login()# 获取股票历史数据
rs = bs.query_history_k_data_plus("sh.601318","date,code,open,high,low,close,preclose,volume,amount,adjustflag",start_date='2024-01-01', end_date='2024-06-21', frequency="d", adjustflag="3")
print('query_history_k_data_plus respond error_code:' + rs.error_code)
print('query_history_k_data_plus respond  error_msg:' + rs.error_msg)# 打印结果集
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():# 获取一条记录，将记录合并在一起data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
# 结果集输出到csv文件
result.to_csv("history_k_data.csv", index=False)
result# 登出系统
bs.logout()

这样数据就被我们搞到了，让我们看看数据长什么样。
在这里插入图片描述
典型的“美国线”数据，open代表当日开盘价格，high代表当日最高价格，low代表当日最低价格，close代表当日收盘价格。我们还需要增加几个维度来分析，为了不影响原表，我们构建一个新表。

#只保留原始数据中的日期index
zgpa_signal = pd.DataFrame(index = zgpa.index)
#为了更能体现股票的真实价值
#使用Adj Close调整价格作为股票价格
zgpa_signal['股票价格'] = zgpa['close']
#增加一个字段，来存储股价的变化
zgpa_signal['股价变化'] = zgpa_signal['股票价格'].diff()
#增加diff字段后，第一行会出现空值，我们使用0来进行填补
zgpa_signal = zgpa_signal.fillna(0.0)
#如果股价上涨或不变，则标记为0
#如果股价下跌，则标记为1
zgpa_signal['涨跌情况'] = np.where(zgpa_signal['股价变化'] >= 0, 0,1)
#接下来，根据交易信号的变化进行下单
#一般情况下，在A股市场，买入或卖出至少为100股，即1手
zgpa_signal['股票数量'] = zgpa_signal['涨跌情况'].diff()*100
#检查一下下单的情况
zgpa_signal.head()

在这里插入图片描述说明一下图表内容：

股票价格代表原表的收盘价格。
股价变化就是当日与上日的相加额度。
涨跌情况为0表示卖出，1表示买入。
股票数量我们按照每次买入或卖出1手的原则进行交易，在A股市场买入或卖出至少为100股，即1手。

开始模拟量化炒股

initial_cash = 20000.00
#增加一个字段，代表交易的股票的市值
zgpa_signal['股票市值'] = zgpa_signal['股票数量']*zgpa_signal['股票价格']
#两次买卖的订单变化之差就是某一时刻仓位的变化情况
#持仓股票的数量变化乘以现价，就是代表交易产生的现金流
#用初始资金减去现金流变化的累加，就是剩余的现金
zgpa_signal['剩余现金'] = initial_cash -(zgpa_signal['股票数量'].diff()*zgpa_signal['股票价格']).cumsum()
#而最股票的市值加上剩余的现金，就是总资产
zgpa_signal['投资结算后总资产'] = zgpa_signal['股票市值'] + zgpa_signal['剩余现金']
# zgpa_signal.drop(['stock', 'cash', 'total'], axis=1, inplace=True)
zgpa_signal

在这里插入图片描述
又对表格增加了维度：

股票市值就是股票价格乘以股票数量。
剩余现金就是原始资金（20000元）减去现金流变化的累加。
投资结算后总资产就是股票市值加上剩余现金。

预设的20000元本金，通过一系列操作后2024年6月21日余额为23706元，赚了3706元，因为我每天就买卖100股就没有计算交易费，下面我们绘图来展示。

#用图形来进行展示
#设置图形的尺寸是10*6
plt.figure(figsize=(10,6))
#分别绘制总资产和持仓股票市值的变化
plt.plot(zgpa_signal['投资结算后总资产'],label='投资结算后总资产')
plt.plot(zgpa_signal['股票数量'].cumsum()*zgpa_signal['股票价格'],'--',label='股票每日价格')
#增加网格，调整一下图注的位置，就可以显示图像了
plt.xticks([0,12,24,36,48,60,72,84,96,108])
plt.grid()
plt.legend(loc='center right')
plt.show()