量化交易入门——从零开始搭建自己的量化交易系统

本篇作为个人学习过程记录,从零开始,入门量化交易。

量化交易系统模块介绍

一般的量化交易系统包含如下的功能模块参考

  1. 数据收集模块
    数据是量化交易的基础,因此数据收集模块是整个系统的核心之一。它负责从各种数据源收集市场数据,如股票、期货、外汇等。这些数据可能包括历史价格、成交量、财务信息等。数据的质量和准确性对整个系统的表现有着至关重要的影响。
  2. 数据清洗模块
    由于原始数据可能存在各种问题,如缺失值、异常值、重复数据等,因此需要进行数据清洗。这个模块负责对收集到的数据进行预处理,以确保数据的准确性和完整性。它通常包括数据筛选、异常值处理、缺失值填充等功能。
  3. 策略回测模块
    策略回测模块是量化交易系统的核心之一,它负责对历史数据进行回溯测试,以评估各种交易策略的表现。通过这个模块,投资者可以分析不同的策略参数和交易条件,从而找到最优的策略组合。它通常包括数据拟合、参数优化、风险评估等功能。
  4. 风险控制模块
    风险控制是量化交易中不可或缺的一环,这个模块负责对交易策略进行风险评估和控制。它通过设定止损点、仓位限制等措施来降低投资风险。在市场波动剧烈的情况下,风险控制模块可以及时发出警告或自动停止交易,以防止损失扩大。
  5. 指令执行模块
    指令执行模块是连接系统与市场的桥梁,它负责将交易策略转化为实际的交易指令。这个模块通常包括订单生成、订单执行和订单跟踪等功能。它需要与交易所、券商等机构进行实时通信,以确保交易指令能够准确、快速地执行。
  6. 交易模型构建模块
    交易模型构建模块是整个系统的起点,它负责设计和开发各种交易策略和算法。这个模块通常包括策略设计、算法开发、模型测试等功能。通过这个模块,投资者可以根据自己的需求和市场情况开发出适合自己的交易模型。
  7. 性能评估模块
    性能评估模块负责对整个量化交易系统的表现进行评估和监测。它通过收集和分析各种性能指标,如收益率、回撤率、夏普比率等,来评估各种交易策略的表现。此外,它还可以提供可视化的图表和报告,帮助投资者更好地了解系统表现和做出决策。

开源量化交易框架

PyBroker

一个基于python的量化交易框架,重要特性:

  • 策略回测模块:一个基于 NumPy 并通过 Numba 加速的超快回测引擎。
  • 指令执行模块:能轻松地在多个金融工具上创建和执行交易规则和模型。
  • 数据收集模块:可以轻松从 Alpaca, Yahoo Finance, AKShare, 或者从 自定义的数据源 来获取历史数据。
  • 交易模型构建模块:可以使用 Walkforward Analysis, 来训练和回测模型,该方法模拟了策略在实际交易中的表现。
  • 性能评估:使用随机 参考 来提供更准确的策略回测结果。
  • 加速:缓存已下载的数据、指标和模型来加速你的开发过程。
  • 加速:用并行计算来获得更高的性能。
相关推荐
HPC_fac1305206781623 分钟前
科研深度学习:如何精选GPU以优化服务器性能
服务器·人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·数据挖掘·gpu算力
猎嘤一号1 小时前
个人笔记本安装CUDA并配合Pytorch使用NVIDIA GPU训练神经网络的计算以及CPUvsGPU计算时间的测试代码
人工智能·pytorch·神经网络
天润融通1 小时前
天润融通携手挚达科技:AI技术重塑客户服务体验
人工智能
Elastic 中国社区官方博客3 小时前
使用 Elastic AI Assistant for Search 和 Azure OpenAI 实现从 0 到 60 的转变
大数据·人工智能·elasticsearch·microsoft·搜索引擎·ai·azure
江_小_白4 小时前
自动驾驶之激光雷达
人工智能·机器学习·自动驾驶
yusaisai大鱼6 小时前
TensorFlow如何调用GPU?
人工智能·tensorflow
珠海新立电子科技有限公司8 小时前
FPC柔性线路板与智能生活的融合
人工智能·生活·制造
IT古董8 小时前
【机器学习】机器学习中用到的高等数学知识-8. 图论 (Graph Theory)
人工智能·机器学习·图论
曼城周杰伦8 小时前
自然语言处理:第六十三章 阿里Qwen2 & 2.5系列
人工智能·阿里云·语言模型·自然语言处理·chatgpt·nlp·gpt-3
余炜yw9 小时前
【LSTM实战】跨越千年,赋诗成文:用LSTM重现唐诗的韵律与情感
人工智能·rnn·深度学习