python量化交易从入门到实战,python量化交易策略

　　本文主要详细介绍Python量化交易。算法事务使用自动化系统来执行事务。这些交易通过特定的算法以预测的方式执行，无需任何人工干预。根据数学模型进行大数据的概率分析，使长期收益预期最大化，下面详细介绍。有需要的朋友可以参考一下。

　　00-1010一、量化交易(algo-trading)概述1。历史评价2。效率3。没有任意输入4。高频2。交易系统1。回溯测试2。交易所3。交易费用

一、量化交易概述（algo-trading）

　　创建自动化策略最重要的优点是，它的性能可以由历史市场数据来确定，以代表未来的市场数据。这个过程被称为回溯测试。回溯测试可以确定策略的(以前的)统计特征，并提供策略在未来是否可能盈利的洞察。

1.历史评估

　　该算法比其他任何方法都更有效。完全自动化的系统不需要个人或团队持续监控价格市场。这为开发人员腾出了时间和策略来进行更多的研究。此外，自动化交易可以实现风险管理和仓位调整过程的自动稳定的系统化策略，实时动态响应市场动态。

2.效率

　　自动交易系统的一个主要优点是(理论上)没有后续的信息输入。当执行时，恐惧和贪婪可能会压倒自由贸易。在系统交易的情况下，很少有时间修改策略。但有时，由于外部因素，需要修改策略的参数或退出模型的执行。

3.没有任意的输入

　　这是上述效率优势的必然结果。在更高的运营战略自动化环境下，许多市场频率成为可能。事实上，一些最有利可图的交易策略是在限价或市价订单交易账户上操作超高频域中的数据。这些策略对人类来说是不可能的。

　　量化交易缺点：

　　资本要求：

　　算法通常要求交易的资本基础大于零售交易。此外，还得到了数据馈入的日内量化策略，特别是如果零售商使用期货合约并不便宜。根据延迟要求，可能需要将服务器放在同一台交换机上，这会增加每月成本。还需要一个更强的互联网连接和一个强大的(因此也是昂贵的)台式机。最重要的是，因为算法交易寻求的是收益率的长期预期，所以需要大量的资金来支撑短期的亏损。

4.更高的频率

二、交易系统

　　pybacktest的功能。为此，我们回测经典交易策略的均线MA交叉。

　　当MA快线穿越慢线时，当MA快线穿越慢线时，卖出做空的进场法则也是出场法则，交易策略是相反的。

1.回测-backtest

　　有两种类型的订单可以执行：市价订单和限价订单。市场立即执行交易，而不考虑可用价格。因此，作为市价订单执行的大宗交易通常会得到在另一方执行的每个后续限价订单的价格组合。尽管潜在的未知成本，市场将被视为正订单，并且几乎肯定会被填充。限价为策略提供了一种机制，以确定最差价格的交易将被执行，同时警告该交易可能不会被部分或完全执行。限价令因为通常是空单，所以被认为是被动订单，但是当价格的时候是有保障的。

2.交易所

　　战略产生的交易成本最直接的形式是佣金。所有策略都需要某种形式的访问交换，直接或通过经纪人(“经纪人”)。这些服务带来额外的成本，每笔交易都叫佣金。经纪人通常会提供许多服务，尽管量化算法只能真正实现交易所基础设施的使用。所以券商佣金往往很少，每笔交易都以此为基础。经纪人还收取费用，即清算和结算交易的费用。此外，这是由地区或国家政府征收的税。例如，在英国，股票交易要缴纳印花税。

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