量化交易系统开发-实时行情自动化交易-8.10.极智量化平台

19年创业做过一年的量化交易但没有成功,作为交易系统的开发人员积累了一些经验,最近想重新研究交易系统,一边整理一边写出来一些思考供大家参考,也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。

接下来会对于极智量化平台介绍。

极智量化是一款基于云端的智能量化交易平台,提供了便捷的开发环境和丰富的金融数据支持。其平台特性使用户可以快速开发、回测、优化和部署量化策略,适合从初学者到专业量化团队使用。

以下是一个基于极智量化平台的开发与回测实例,展示如何构建和优化简单的均线策略。


1. 实例背景:基于双均线的趋势跟随策略

策略逻辑
均线策略是一种经典的趋势跟随策略,常用于捕捉市场的中长期趋势。本实例采用双均线策略:

  • 当短周期均线(MA5)向上穿过长周期均线(MA20)时,买入标的。
  • 当短周期均线向下穿过长周期均线时,卖出标的。

适用市场
该策略适用于趋势性较强的市场,如股票、指数、ETF等。


2. 数据准备与环境配置

(1)平台环境

极智量化平台提供了集成的在线开发环境(Jupyter Notebook)和标准化数据接口。用户只需创建一个项目,即可开始开发。

(2)数据获取

在平台中,可通过DataAPI接口获取历史行情数据。

from jqdata import *# 初始化函数
def initialize(context):set_benchmark('000300.XSHG')  # 设定基准为沪深300context.stock = '000001.XSHE'  # 选定标的为平安银行context.short_window = 5  # 短周期均线context.long_window = 20  # 长周期均线# 获取历史数据
def handle_data(context, data):stock = context.stockhist = attribute_history(stock, context.long_window + 1, '1d', ['close'])hist['short_ma'] = hist['close'].rolling(window=context.short_window).mean()hist['long_ma'] = hist['close'].rolling(window=context.long_window).mean()print(hist.tail())  # 打印数据供调试

3. 策略开发

在极智量化平台,策略通过initializehandle_data函数实现。

(1)生成交易信号
# 策略逻辑:判断均线交叉信号
def handle_data(context, data):stock = context.stockhist = attribute_history(stock, context.long_window + 1, '1d', ['close'])short_ma = hist['close'].rolling(window=context.short_window).mean().iloc[-1]long_ma = hist['close'].rolling(window=context.long_window).mean().iloc[-1]# 判断信号if short_ma > long_ma and not context.portfolio.positions[stock].quantity:order_target_percent(stock, 1)  # 买入满仓log.info(f"买入 {stock}")elif short_ma < long_ma and context.portfolio.positions[stock].quantity:order_target_percent(stock, 0)  # 清仓log.info(f"卖出 {stock}")

4. 回测实现

极智量化提供了高效的回测引擎,用户可以直接调用回测函数运行策略。

(1)回测设置
# 设置回测参数
from jqdata import run_fileif __name__ == '__main__':run_file(initialize=initialize,handle_data=handle_data,start_date='2022-01-01',end_date='2023-01-01',type='stock',  # 类型为股票initial_cash=100000,  # 初始资金frequency='daily',  # 交易频率为日线)
(2)回测结果分析

回测完成后,平台会自动生成收益曲线、绩效指标和交易报告,包括:

  • 累计收益率:策略和基准收益对比。
  • 最大回撤:衡量风险水平。
  • 夏普比率:评估风险调整后的收益。

5. 策略优化

(1)参数调优

通过网格搜索优化短周期和长周期均线的参数组合。

# 参数优化
short_windows = range(3, 10)
long_windows = range(15, 30)
best_params = None
best_performance = -float('inf')for short in short_windows:for long in long_windows:if short >= long:continuecontext.short_window = shortcontext.long_window = longperformance = run_file(initialize=initialize,handle_data=handle_data,start_date='2022-01-01',end_date='2023-01-01',type='stock',initial_cash=100000,frequency='daily',)if performance['total_returns'] > best_performance:best_performance = performance['total_returns']best_params = (short, long)print(f"最佳参数组合: 短周期={best_params[0]}, 长周期={best_params[1]}")
(2)扩展逻辑
  • 加入风险控制:如止损、止盈策略。
  • 多因子融合:结合其他指标(如RSI、布林带)。
  • 多市场适用性:验证策略在多个标的上的表现。

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