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Python量化交易实战-04.如何搭建量化交易系统

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如何搭建量化交易系统

一、了解量化交易系统的简单构成

量化交易系统与电脑系统的类比

电脑=主机(主板、cpu、内存、电源)+输入设备(键盘、鼠标)+输出设备(显示器)

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量化交易系统=数据端(可视化、行情)+决策端(交易策略)+执行端(柜台【证券公司委托,执行交易,计算持仓,计算资金,做最终结算核对的部分】)

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二、如何根据构件写代码

使用Python实现量化交易

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主要包含4个部分

1.Data

Data就是行情,属于数据端,和股票相关的行情主要分2块,一个是股票指数,另一个是个股。

指数:股票指数是上证50,沪深300。它等于把一堆股票做组合。

  • 持仓个股:表示我这个指数到底持仓哪些股票,
  • 行情:每日的指数价格和成交数据,
  • 资金流:比如北向资金,从海外市场通过港股通留到上海或者深圳交易所的资金流。

个股:比如说比亚迪,就是一个个股,五粮液是一家个股。

  • 基本信息:比如说是哪家公司的,做的是什么业务,属于什么板块,
  • 行情:价格,包括分钟价格,每日价格,每周价格。
  • 资金流:比如北向资金,从海外市场通过港股通留到上海或者深圳交易所的资金流。

2.Strategy

Strategy属于决策端。交易端可以有各种各样的交易策略。

择时策略:(选入买入卖出点)

选股策略:即可以和基本面相关,比如说“市值”“估值”,也可以和技术面相关,比如说“盈利能力”

3.Trade

Trade交易端,当我们知道什么时候买入,什么时候卖出,我们需要调用交易端的接口,去买入卖出股票。如果委托成交了,就会有具体的成交信息。并且记录到我的持仓里面。后期用来计算收益。以及我的资金情况。

4.Chart

以上是最重要的3大块。

最后还有个辅助的模块叫做Chart。就是图表的模块,帮助我们记录资金以及交易的明细。让我们有直观的感受。

以上就是关于如果使用Python来实现量化交易的一个思路。

三、总结

在后续的课程中,我们会带大家实现里面的功能。

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