交易策略

AI量化交易重要常识

1. 数据质量与完整性：高质量、准确、全面的数据是AI量化交易成功的关键。
2. 模型过拟合：避免过度拟合历史数据，这可能导致未来性能下降。
3. 市场效率：理解市场效率和其对交易策略性能的影响。
4. 算法复杂性：更复杂的算法并不总是更好，简单有效往往更为重要。
5. 风险管理：制定严格的风险管理策略以保护资本。
6. 交易成本：

算法交易策略简单来说就是用计算机语言（如 Python）编码的策略，用于执行交易订单。交易者将这些策略编码，以利用计算机的处理能力，以更高效的方式进行交易，几乎不需要干预。

无论你是初学者还是经验丰富的交易者，跟随这个指南踏上算法交易策略的旅程。它旨在赋予你必要的知识，帮助你在交易中取得成功。

从动量交易和套利，到做市和机器学习驱动的高频交易，我们通过实际案例和真实世界的交易算法应用进行学习。我们将探讨如何在实时市场中实施自动化交易系统，并且深入研究算法交易中的风险管理、优化技术、算法交易策略的回测以及数据获取等内容。

这个全面的指南是你值得依赖的资源，提供了专家驱动的见解，讲解简单明了

MACD（Moving Average Convergence Divergence）是一种常用的技术分析工具，用于识别股票或其他资产的价格动量和趋势转变。

它由三个部分组成：MACD线、信号线（或平均线），以及柱状图。

下面是MACD

ATR即平均真实范围（Average True Range）是由著名的技术分析大师J. Welles Wilder Jr.在1978年提出的，主要用于衡量市场波动性。

ATR是衡量资产价格波动性的指标，表现为价格在一定时间内的平均最大波动范围，主要反映价格波动的强度。

计算方法：

ATR计算基于一定时期内的真实波幅（TR）平均值。

真实波幅（TR）考虑以下三个值中的最大者：

a) 当前周期的最高价与最低价之

BigQuant策略模板库旨在帮助用户快速开始并优化他们的量化投资策略。无论您是初学者还是经验丰富的投资者，我们的策略模板都能提供从简单到复杂的多种投资策略选择。这些模板涵盖了基础策略、中级策略和高级策略。

• 基础策略模板：适用于刚开始接触量化投资的用户，例如简单的移动平均线交易策略。
• 中级策略模板：适用于具有一定经验的用户，包括多因子模型和基于事件的交易策略。
• 高级策略模板：针对高级用户设计，使用复杂的机器学习算法和高频交易技术。

模版使用

• 克隆模版策略
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策略介绍

该策略是一个TALIB指标选股策略

买入条件是（1）今日开盘价大于昨日收盘价；（2）5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票

买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日卖出。

策略流程

1. 股票过滤：剔除ST、停牌股、北交所
2. 筛选条件：上市天数大于270，收盘价小于30
3. 信号设定：对符合买入条件（今日开盘价大于昨日收盘价；5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票）的股票设定买入信号，对5日收盘价均线小于10日收盘价均线的股票设定卖出信号，并按照总市值升序排列
4. 交易设定：开盘买入，开盘卖出，初始资金100万，持仓票数20只，持仓周

策略介绍

大类资产配置策略（Asset Allocation Strategy）是投资管理中一种基于投资组合理论的策略，其主要目的是通过在不同类型的资产之间分配投资来优化风险与回报的比例。这些资产类别通常包括股票、债券、现金及现金等价物、不动产、大宗商品以及其他替代投资品种。资产配置的目标是利用不同资产类别间的非完全相关性来降低整体投资组合的波动性和风险，同时寻求合理的回报。

大类资产配置策略的盈利逻辑主要基于以下几点：

1. 分散风险：不同资产类别通常具有不同的风险回报特性和市场表现。通过多样化的投资组合，可以在某些资产表现不佳时，依靠其他资产的表现来平衡损失，从而降

什么是均线？

金融市场上每个人都有一套自己的分析方法，无论你是一个技术派、基本面派、消息派还是量化投资派，对于“均线”这个名词一定不会陌生。虽说这个概念诞生于市场技术分析领域，但由于它的通俗易用，均线一直受到投资者和市场分析人士的青睐。

均线的全称是移动平均线（MA）。移动平均线是个什么概念？即通过等权或指数加权的方式，计算一段时期内的平均价格，是将某一段时间的收盘价之和除以该周期。 比如，日线MA5的意思就是说，5天内的收盘价除以5。

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简介

本系列文章为大家介绍了技术分析指标，并且介绍了一些常见的使用技术指标构建的策略

量化投资中的技术分析

量化投资是通过数学模型和算法对市场数据进行分析和交易决策的投资方法。技术分析（Technical Analysis）是量化投资中的一个重要分支，旨在通过分析历史价格和交易量数据来预测未来的价格走势。技术分析假设所有市场信息都反映在价格中，价格走势有一定的模式和规律，因此可以通过数学方法进行分析和预测。

技术分析通过多种数学方法和指标对市场数据进行分析，帮助投资者识别市场趋势和交易信号。TA-Lib库提供了丰富的技术分析函数，方便投资者进行量化分析和策略开发。掌

阿隆指标由两条线组成：阿隆上行（Aroon Up）和阿隆下行（Aroon Down），同时还包括阿隆振荡器AROONOSC，旨在识别股票或其他资产的趋势变化以及趋势的强度。

阿隆上行（Aroon Up）测量自最近一次高点以来经过的时间百分比，阿隆下行（Aroon Down）测量自最近一次低点以来经过的时间百分比。这两条线通常在0到100之间变动。指标的关键在于这两

导语

《Machine Learning for Stock Price Forecasting》是Ali El-Shayeb撰写的机器学习系列文章 ，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场，开发出具有择时功能的监督式机器学习算法，最后进行策略回测。对此感兴趣的小伙伴可以直接在本文文末克隆策略源代码，进行深入和扩展研究。

《监督式机器学习算法的应用》

Ali El-Shayeb通过价格和成交量相关的9个特征训练模型，特征列表和数据来源见下图。

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BigQuant即将推出全新的期货实时模拟交易功能，完美连接SimNow平台，为您提供无缝的实时下单体验。此功能旨在帮助交易者在实时市场环境中测试和优化期货策略，提升交易决策的准确性和灵活性。用户可以利用高性能的交易引擎，快速执行策略，并实时监控市场动态，获取第一手交易数据，助您在期货市场中获得更大的投资机会与成功。

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策略案例

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导语

本文主要分享一个基于Deep Q Network的对于个股的择时策略

算法简介

DQN与Q-Learning

本文主要使用的是Deep Q Network。DQN是强化学习的一种方法，结合了Q-learning和深度学习神经网络。

Q-learning是用一张表来记录各个状态下的各个行为的q值，它能记录的状态的个数是有限的。而在金融市场上，价格、交易量等数据都是连续的，因此可以组合成无数种状态，如果用一张表来记录，那么这张表将大到无法想象。

而DQN不用表来记录Q值，而是用一个深度学习神经网络来预测Q值，并通过不断更新神经网络从而学习到最优的行动路径。结构

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量化交易利用数学和统计学方法来分析市场并执行交易的过程，是现代金融的一个重要组成部分。量化模型的目的是通过算法自动识别并利用市场中的规律和机会，用以获取更多收益。

量化交易模型的一般由以下几个部分组成：

1 数据处理模型: 量化交易的基石是数据。这包括了从历史价格、成交量到公司财报、宏观经济指标等各类数据。对这些数据的收集、清洗和处理是构建有效模型的首要步骤。**[BigQuant策略编写平台](ht

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行业轮动策略简介

行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略，其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据不同行业的区间表现差异 性进行轮动配置，力求能够抓住区间内表现较好的行业、剔除表现不佳的行业，在判断市场不佳 的时候，权益类仓位降低，提升债券或货币的比例。

行业轮动的原因

目前，对我国行业轮动现象的理论解释有很多，但主要是以实体经济和行为金融为主。从长期和综合的角度看，应该以实体经济为基础，这样才是有源之水、有本之木。股市里的行业轮动应该是以实体经济的行业轮动为基础，是实体经济的一个映射。当然，这个映射并不仅仅反

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导语

本文主要介绍在执行回测时，成交撮合价格如何设置以及有哪些设置方式。

撮合价格的设置

当我们新建一个模板策略时，我们默认情况是如下设置：

即买入以开盘价成交，卖出以收盘价成交。这样就决定了交易引擎在回测过程中按照哪个价格来进行撮合。 这样设置后，所有的订单都会按照这样的参数发挥作用，那如果某一笔订单想特殊处理呢？比如19年以来贸易战，策略不希望收盘卖出，而是希望开盘卖出。

我们在交易引擎里的下单API增加了order_

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交易引擎介绍

HFTrade是宽邦科技推出的致力于为用户提供便捷、功能强大的高频量化交易策略编写、回测分析、模拟测试和实盘交易的工具。

支持的品种

股票、基金、期货，可转债，未来会支持期权、债券、两融

交易频率

日线、分钟、Tick、逐笔

策略编写

策略程序架构