【金融工程】量化交易入门心得

最近研究了一下量化交易，有一些小心得。我就以一个量化小白+A股小散户的角度分享一下。

什么是量化交易

交易，很好理解，低买高卖。

量化，即通过一些技术指标，来判断要不要买入卖出。这个事情，计算机是非常擅长的。假设我要看10个指标，以A股为例，4千多只股票，每一秒刷新出来的股价，都代入公式算一遍这10个指标。这种实时的大量计算，是人力所不能及的。

指标计算出来了，一种是计算机自动下单，一种是人工判断然后下单。前者，可以是高中低频；后者，一般是中低频。

交易什么

研究了一些平台，发现可以方便实现的交易标的是：

• A股股票（包括ETF）
• 期货
• 比特币。

（至于场外基金等，目前没有了解到可以简单交易的方案。美港股有一些开户+FQ的限制，这里先不考虑。）

交易目标

做量化技术选型的时候，一定要明确交易目标。适合自己的，才是最优解。

盈率预期：

• 年化 5% - 10%
• 年化10% - 20%

最大回撤

• 10% - 20%
• 20% - 40%

交易方式：

• 自动交易
• 人工交易

交易频率：

• 一天20次 - 一天2次
• 一周2次 - 一月2次

永远记住一点：交易是一个“零和”博弈，有人挣钱就有人亏钱（你低买高卖赚的价差，一定是被其他人接盘了）。所以，这是一个需要花时间花精力，才有“可能”有一些产出的游戏。

所以要想清楚：我愿意投入多少精力在这上面，包括自用平台搭建，包括每周的交易，包括策略的分析与调整。

量化步骤

• 获取数据
• 生成策略（现在国内大部分的平台是把其他都框架内做好，开放策略这部分需要用户实现）
• 回测计算
• 实盘交易

平台分析

国内常用的平台如下（截止2022上半年）：

BigQuant

• 支持AI算法
• 支持流程可视化编程
• 社区支持
• 可实盘，自动交易需要联系开户的证券公司开通
• 付费项目明确

JoinQuant

• 数据获取API文档详细 - JQData
• 线上平台编程+回测（代码相对简单）
• 社区支持（比较活跃）
• 可实盘，接收微信通知
• 可实盘，自动交易，在一创开户
• 数据，回测分开付费

掘金

• 支持本地部署（实现策略+回测），免费
• 支持云部署，额外付费
• 社区支持
• 可实盘，接收消息通知
• 可实盘，需要联系开户的证券公司开通（可能收费）

米筐

• 可本地部署
• 可线上部署
• 可实盘，接收消息通知

自己有精力的话，可以尝试搭建平台，否则可以用现成的平台作为起步。

平台选择

基于自身情况（我有一定编程基础，也接触过一些框架），所以，我选择了如下方案：

• 线上实测：JoinQuant
• 本地回测1：JQData + 自用框架
• 本地回测2：Tushare + PyAlgoTrader

交易指标 - 简单

择时交易（短线）

• K线
• MA均线
• 布林通道

选股（中长线）

• 收益率
• 估值

资料

• 程序员理财课 Python量化交易系统实战 https://coding.imooc.com/learn/list/494.html
• 教你用 Python 进阶量化交易 https://www.imooc.com/read/13