量化交易：初学者的终极指南（下）

人工智能

2023-12-19 00:15:21

踏上量化交易之旅：初学者的蓝图

发现你的量化天堂

量化交易犹如驾驶金融数据之海，寻找潜在财富的绿洲。然而，并非所有市场都是这场冒险的理想之地。寻找流动性高、波动性大、交易成本低的市场，以增加你的获利机会。

打造你的量化指南

你的交易策略就像量化交易中的指明灯，指引你穿越市场的迷雾。它识别市场趋势，明确交易机会。交易信号是策略的化身，在特定条件下触发交易。

制定执行大计

交易执行策略决定了你的交易如何踏入和走出市场。从市场订单到限价订单，再到止损单，每种类型的订单都有其自身的优势和风险。

了解交易成本：見えない敵

交易成本就像潜伏在暗处的刺客，意图削弱你的利润。佣金、点差和滑点这些隐形杀手不容小觑。了解这些成本至关重要，它们能让你优化交易策略，避开盈利陷阱。

回测与绩效衡量：检验真知灼见

回测是你的交易策略在历史数据面前接受审判的时刻。分析夏普比率、最大跌幅和盈亏比等指标，评估其性能，进行必要的调整，打造更敏锐的量化工具。

初学者策略：迈出第一步

均线交叉： 当短周期均线穿越长周期均线，释放交易信号，开启你的交易之旅。
移动平均线收敛发散（MACD）： MACD衡量移动平均线之间的差异，为趋势和势头提供宝贵的洞见。
相对强弱指数（RSI）： RSI测量市场情绪，帮助识别潜在的逆转点，成为交易的预警灯塔。

Python代码示例：移动平均线交叉策略

import numpy as np

def moving_average_crossover(close, short_period=5, long_period=20):
    """
    Moving average crossover strategy.

    Args:
        close (np.array): Array of closing prices.
        short_period (int, optional): Short-term moving average period. Defaults to 5.
        long_period (int, optional): Long-term moving average period. Defaults to 20.

    Returns:
        np.array: Array of buy/sell signals (-1 for sell, 1 for buy).
    """

    short_ma = np.mean(close[-short_period:])
    long_ma = np.mean(close[-long_period:])

    signals = np.zeros(len(close))
    signals[-1] = 1 if short_ma > long_ma else -1

    for i in range(len(close) - 2, -1, -1):
        prev_short_ma = np.mean(close[i - short_period + 1:i + 1])
        prev_long_ma = np.mean(close[i - long_period + 1:i + 1])

        if short_ma > long_ma and prev_short_ma <= prev_long_ma:
            signals[i] = 1
        elif short_ma < long_ma and prev_short_ma >= prev_long_ma:
            signals[i] = -1

    return signals