掌握量化框架，十行代码揭秘量化交易

见解分享

2023-09-14 23:12:55

踏入量化交易的大门：用 10 行代码解锁双均线策略

量化交易曾是金融领域的一项神秘技术，但随着人工智能的普及，如今它正变得更加平易近人。量化交易就像一把解剖刀，可以剥离金融市场的复杂性，让我们洞察隐藏的交易机会。

量化交易框架：庖丁解牛

在深入探讨代码之前，我们先来了解量化交易的基本框架：

数据获取： 获取金融数据，如历史价格和交易量。
数据预处理： 清洗和处理数据以提高分析准确性。
策略制定： 根据市场规律和数据分析制定交易策略。
策略回测： 使用历史数据评估策略的有效性和风险。
策略优化： 不断调整策略以适应当前市场环境。
策略执行： 自动执行策略，指导计算机在市场中下单交易。

十行代码：双均线策略揭秘

双均线策略是一种经典的技术分析方法，通过比较短期均线和长期均线来判断买卖时机：

import pandas as pd
import numpy as np

# 数据获取：获取历史价格数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理：计算短期均线和长期均线
short_ema = data['close'].ewm(span=10).mean()
long_ema = data['close'].ewm(span=30).mean()

# 策略制定：定义买卖条件
buy_condition = (short_ema > long_ema)
sell_condition = (short_ema < long_ema)

# 策略执行：根据条件下单交易
signals = pd.DataFrame({'buy': buy_condition, 'sell': sell_condition})
signals['action'] = np.where(signals['buy'], 1, -1)

开启策略模拟交易

有了策略代码，我们就可以进行模拟交易，在不冒真实资金风险的情况下评估策略的性能：

# 模拟交易：模拟策略执行
portfolio = pd.DataFrame({'cash': 100000, 'shares': 0})
for i in range(len(signals)):
    if signals['action'][i] == 1:
        portfolio['cash'] -= data['close'][i] * 100
        portfolio['shares'] += 100
    elif signals['action'][i] == -1:
        portfolio['cash'] += data['close'][i] * 100
        portfolio['shares'] -= 100