股票日内量化策略开发源码分享

Posted 2023-04-11 Q_121463726

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了股票日内量化策略开发源码分享相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

股票日内量化策略的开发源码是根据股票市场的行情而定的，交易者在股票量化交易接口上选择那个模块的股票都是可以直接通过策略的分析，就得到一套实用的股票策略了。具体来看股票日内量量化交易种比较受宽客们所熟知的量化经典策略有：

1、alpha对冲

2、集合竞价选股

3、多因子选股

4、网格交易

5、指数增强

6、跨品种套利

7、跨期套利

8、日内回转交易

9、做市商交易

10、海龟交易法

11、行业轮动

12、机器学习

但它的交易原理主要包括了什么时候可以建仓，这个问题这个要先看大盘，比如大盘盘整了一个月了没有创新低，指数反而还逐步创了前一个高点，说明大盘稳定，有底部特征，那这个时候是可以操作个股的。选好个股，下一步找买点，如果如预期涨了，那么买之前就应该计划好赢利空间，也就是什么时候卖。假如没有如预期，反而跌了，说明判断错误，这个时候就要认错，认亏，及时止损。在这个执行交易过程中，我们经常会使用一些交易者开发的源码，然后在自选股系统上定制自己的交易策略，变能高效的筛选股票了，也就是完成了自动下单过程，及时把握日内股票量化机会。

比如来看一组股票日内量化系统的开发功能：

签名	void SendMultiAccountsOrders(int ClientId[], int Category[], int EntrustType[], const char* Gddm[], const char* Zqdm[], float Price[], int Quantity[], int Count, char* Result[], char* ErrorInfo[]);
功能	多账户批量下单, 通过下标区分每项委托
参数	ClientId[]	客户端 Id 数组
	Category[]	委托类别数组, 具体含义请参阅[委托类别]
	EntrustType[]	报价方式数组, 具体含义请参阅[报价方式]
	Gddm[]	股东代码数组
	Zqdm[]	证券代码数组
	Price[]	委托价格数组
	Quantity[]	委托数量数组
	Count	委托项数, 即数组长度
	Result[]	委托结果数组, 每项结果需要分配 1024*1024 字节的空间格式请参阅[Result 格式]
	ErrorInfo[]	错误信息数组, 每项错误信息需要分配 256 字节的空间
返回值	无, 第 i 项委托成功与否通过 ErrorInfo[i]是否为空字符串来判断

常见的日内量化选股使用到的源码：

$stockCode = 600000
$url = "" -f $stockCode
$wc = New-Object System.Net.WebClient
$content = $wc.DownloadString($url)

$reg = "s*([^s]+)s+s*

s*s+s+s+s+"
$result = [RegEx]::matches($content, $reg)

foreach($item in $result)

$date = $item.Groups[1].Value # 时间
$opening = $item.Groups[2].Value # 开盘
$maxHigh = $item.Groups[3].Value # 最高
$closing = $item.Groups[4].Value # 收盘
$maxLow = $item.Groups[5].Value # 最低
Write-Host $date $opening $maxHigh $closing $maxLow

最后由股票日内量化接口输出的历史股票数据都会通过python来挖掘，像通达信接口，新浪接口等都是一样的原理获取数据，直接输入你查询的股票代码即可。

用Python编程借助现有量化平台编写股票交易策略和回测分析

一、简介

大家好，我是启航。今天给大家分享的内容是基于Python编程，实现股票交易相关功能开发，如果读者对股票或金融衍生物交易不太了解，又比较感兴趣的话可自行查询相关资料。

接下来笔者会给大家介绍股票交易中的常见几种交易策略实现思路和源码编写过程，如果大家听说过量化交易这个词语的话，对其中的交易策略或许了解过，大概意思就是在股票、加密货币或者金融衍生物在价格的波动过程中根据其交易策略进行不断的买入和卖出，不断的套利，降低持仓陈本，来达到收益最大化。

常见的交易策略有很多种，例如趋势型，网格型，剥头皮，概率法则，高频交易等，今天主要给大家介绍2种低频的交易策略，高抛低吸网格交易策略、日内做T策略。其他的交易策略较复杂，读者可自行百度了解，笔者这里推荐一个量化交易网站，仅供参考，米筐量化：

https://www.ricequant.com/doc/quant/

二、需求分析&实现思路

每个交易日的股票都会上涨或者下跌，在这个过程中笔者们偶尔会想针对部分股票进行股价的涨跌幅进行监控，或者自动进行交易，在这个需求前提下，现有券商、股票分析软件都会带有机器人自动交易策略功能，大部分都需要收费或者部分策略不能满足自己的需求，笔者这边提供2种实现思路：

1、借助现有量化平台编写策略和回测分析，然后在券商软件层面进行策略执行。

2、自己编写功能代码来监控估价，对股价波动进行特殊处理满足特殊需求。

第一种实现成本较低，但功能受限于平台；第二种实现成本毋庸置疑相对较高，但是逻辑可以自己控制。

三、借助现有量化平台编写策略和回测分析

这里利用米筐量化实现和分析自己的交易策略，需要先注册个账号，然后进入到平台-笔者的策略中进行策略编写，平台的功能使用可以参考平台文档。

笔者这里贴出笔者自己写的2种策略代码，这个平台只支持使用Python脚本编写。

1）价差交易策略

平台截图：

部分代码如下，详细代码可以自己手撸实现，也可以在文末进行获取：

# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新
def handle_bar(context, bar_dict):
...
    if newPrice >= context.nextSellPrice:
        logger.info("执行高抛交易,对应价格:{}".format(newPrice))
        amount = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
        if amount >= context.tradeNumber:
            logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber))
            order_shares(context.s1, -context.tradeNumber)
            plot("S", newPrice)
        elif amount >= 100:
            logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(amount))
            order_shares(context.s1, -amount)
            plot("S", newPrice) 
        
        calc_next_trade_price(context,newPrice)
        obj = {
            "nextSellPrice":context.nextSellPrice,
            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice,
            "curTradePrice":context.curTradePrice
        }
        context.buyTradeList.append(obj)

    if newPrice <= context.nextBuyPrice:
        logger.info("执行低吸交易,对应价格:{}".format(newPrice))
        amount = int(context.portfolio.cash / newPrice / 100.0)  * 100
        if amount >= context.tradeNumber:
            logger.info("执行低吸交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber))
            order_shares(context.s1, context.tradeNumber)
            plot("B", newPrice)

        calc_next_trade_price(context,newPrice)
       
        obj = {
            "nextSellPrice":context.nextSellPrice,
            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice,
            "curTradePrice":context.curTradePrice
        }
        context.sellTradeList.append(obj)

选择回测时间段，点击右侧平台右侧按钮运行回测，结果页面如下

从结果中可以看到，对招商银行[600036]这只股票进行价差网格交易，其参数设置在上涨8%的时候卖出，下跌8%的时候买入，最大连续下跌买入次数为3次。

回测收益：13.628%

回测年化收益：17.096%

比基准年化收益-6%高出非常之大，这是在股价波动的过程中可以进行执行该策略来不断的降低持仓成本。从交易详情面板来看，这个策略可以通过参数调节交易频率，在上涨下跌比率较大的情况下，其交易次数是能控制的相对较少，结果图如下：

2）日内做T策略

同样的，只贴部分代码

# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新
def handle_bar(context, bar_dict):
...
    newPrice = bar_dict[context.s1].last
    if newPrice >= context.nextSellPrice:
        context.lastTradeType = 1
        logger.info("执行高抛交易,对应价格:{}".format(newPrice))
        amount = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
        #if amount - context.tradeNumber >= context.lockStockNumber:
        if amount - context.tradeNumber >= 0:
            logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber))
            order_shares(context.s1, -context.tradeNumber)
            plot("S", newPrice)
        else:
            logger.info("股票数量不足，无法执行高抛交易,对应数量:{}".format(amount))
            return    
        
        calc_next_trade_price(context,newPrice)

        obj = {
            "nextSellPrice":context.nextSellPrice,
            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice,
            "curTradePrice":context.curTradePrice
        }
        context.buyTradeList.append(obj)

    if newPrice <= context.nextBuyPrice:
        context.lastTradeType = 0
        logger.info("执行低吸交易,对应价格:{}".format(newPrice))
        amount = int(context.portfolio.cash / newPrice / 100.0)  * 100
        if amount >= context.tradeNumber:
            logger.info("执行低吸交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber))
            order_shares(context.s1, context.tradeNumber)
            plot("B", newPrice)
        else:
            logger.info("现金不足，无法执行低吸交易,对应数量:{}".format(amount))
            return    

        calc_next_trade_price(context,newPrice)
       
        obj = {
            "nextSellPrice":context.nextSellPrice,
            "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice,
            "curTradePrice":context.curTradePrice
        }
        context.sellTradeList.append(obj)

总体来说，代码逻辑还是比较简单，就是对价格的涨跌进行处理，其参数设置在日内上涨2%的时候卖出，下跌2%的时候买入，初始买入资金比例7成，锁定最低仓位5成。然后运行回测，其结果如下