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Python量化交易:策略創建運行流程

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学习目标

  • 目标

    • 知道策略的创建和运行

    • 知道策略的相关设置

    • 知道RQ的策略运行流程

  • 应用

1、体验创建策略、运行策略流程
1.1 创建策略

https://img1.sycdn.imooc.com//5acb3c8700013dc501600160.jpg


1.2 策略界面

https://img1.sycdn.imooc.com//5acb3c8700013dc501600160.jpg


2、 策略界面功能、运行介绍

https://img1.sycdn.imooc.com/2f1988680862316e07200399.jpg


2.1 一个完整的策略需要做的事情

  • 选择策略的运行信息:

    • 选择运行区间和初始资金

    • 选择回测频率

    • 选择股票池

  • 编写策略的逻辑

    • 获取股票行情、基本面数据

    • 选择哪些股票、以及交易时间

  • 分析结果

    • 策略指标分析

2.2 策略初始设置介绍

  • 基础设置:指定回测的起止日期、初始资金以及回测频率

    • 起止日期:策略运行的时间区间

    • 初始资金:用于投资的总资金

    • 回测的频率:有两种选择,日回测/分钟回测。做股票量化选择日回测即可

  • 高级设置:

https://img1.sycdn.imooc.com//5acb3c8700013dc501600160.jpg


关于高级的设置其他部分,在介绍交易函数时介绍
2.3 策略主体运行流程分析

  • 在init方法中实现策略初始化逻辑

    • 策略的股票池:在那些股票中进行交易判断(例如:HS300)

  • 可以选择在before_trading进行一些每日开盘之前的操作,比如获取历史行情做一些数据预处理,获取当前账户资金等。

  • 在handle_bar方法中实现策略具体逻辑,包括交易信号的产生、订单的创建。handle_bar内的逻辑会在每次bar数据更新的时候被触发。

https://img1.sycdn.imooc.com//5acb3c8700013dc501600160.jpg

                                            QQ交易平台

调用的顺序为:

  • 1、init

  • 2、before_trading

  • 3、handle_bar

2.4 策略结果分析
回测完成后,在'回测结果'页面会展示回测的仓位、盈亏、交易、风险等信息


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