十行代码带你量化交易入门

说起量化交易入门，很多时候得到的答案都是长长的书单，让人望而却步。

这里，就为新手准备了这篇文章--十行代码带你量化交易入门

数据获取，策略回测，行情链接，交易信号，直接体验整个量化交易的核心流程，立刻学会并跟着做起来！

学习内容：

1、学会写一个简单的量化交易策略

2、理解策略的基本框架

3、学会建立连接实盘的模拟交易，并使其自动发送交易的信号到微信

首先，进入JoinQuant，点击导航栏我的策略，新建策略，进入策略编辑画面，如图。

左侧是编写策略代码，右侧是策略运行结果。我们就在左侧写策略代码。

策略编辑页面

下面教你用10行代码写歌量化交易策略——单股票均线策略

1 确定策略内容与框架

若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票

若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票

只操作一只股票，很简单对吧，但怎么用代码说给计算机听呢？

想想人是怎么操作的，应该包括这样两个部分

1、既然是单股票策略，事先决定好交易哪一个股票。

2、每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价，是的话开盘就买入，不是开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。

对应代码也是这两个部分

def initialize(context):    

用来写最开始要做什么的地方

def handle_data(context,data):    

用来写每天循环要做什么的地方

答疑与延伸：

· def后面的空格和最后的冒号不能少！

· 符号都要用英文输入法！

· 为什么这么写？就这么规定的，先别管了。

· handle_data 按天循环时，如此处，其中的操作都是在9:30执行。

· 毫无编程基础？，丝毫不懂变量，函数，if else的，还是先到量化课堂的编程部分学习下python语言吧。

几乎所有策略都基于这个基本的策略框架：先初始化，然后循环操作

1、初始化，即最开始要做的事情，如选定股票，设置变量、参数等等

2、周期循环：即每个周期要做的事情，如计算指标，买入卖出等，周期可能是分钟，天等，本文策略的周期是一天。当你要做一些盘中短线操作的时候，周期就要调成分钟，先别着急会遇到的。

2 初始化

我们要写设置要交易的股票的代码，比如 兔宝宝（002043）

def initialize(context):    

g.security = '002043.XSHE'# 存入兔宝宝的股票代码

答疑与延伸：

· “g.”是什么？全局变量前都要写”g.”，全局变量就是全局都能用的变量，一般变量只能在该函数下使用。如security不加”g.”,只能在第一部分即initialize里用，不能在第二部分handle_data里用。不懂什么是变量的，到量化课堂的python编程里学习下基础内容，或者问问度娘。 

· “XSHE”是什么？股票代码使用时要加后缀，深交所股票代码后缀为 “.XSHE “，上交所股票代码后缀为 “.XSHG”。

· 代码中“#”是什么？”#“后的内容都是注释，是为代码做说明的，不会被计算机当做代码处理。 

3 获取收盘价与均价

首先，获取昨日股票的收盘价

# 用法：变量 = data[股票代码].close

last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价，命名为last_price

然后，获取近二十日股票收盘价的平均价

# 用法：变量 = data[股票代码].mavg(天数，‘close’)

# 获取近二十日股票收盘价的平均价，命名为average_price

average_price = data[g.security].mavg(20, 'close')

答疑与延伸：

data是什么？

data[股票代码]后面除了平均价.mavg还能接什么?

4 判断是否买卖

数据都获取完，该做买卖判断了

# 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入，否则卖出

if last_price > average_price:    

买入

elif last_price < average_price: ="">

卖出

问题来了，现在该写买卖下单了，但是拿多少钱去买我们还没有告诉计算机，所以每天还要获取账户里现金量。

# 用法：变量 = context.portfolio.cash

cash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金量，命名为cash

答疑与延伸：

context.portfolio 是什么？

这句看着有点复杂，先记住吧。然后我们看看买入卖出怎么写。

5 买入卖出

# 用法：order_value(要买入股票股票的股票代码，要多少钱去买）

order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票

# 用法：order_target(要买卖股票的股票代码，目标持仓金额）

order_target(g.security, 0)# 将股票仓位调整到0，即全卖出

答疑与延伸：

· 为什么没有指定交易价格？此策略是按天回测进行的且使用的较为简单的市价单下单方法，交易价格为开盘价(加上滑点)

· 无法交易的情况？涨跌停，停牌，T+1制度等无法交易的情况，系统会自动使下单不成交并在日志中发出警告。

· 滑点是什么？

· 下单方法有哪些？

6 策略代码写完，进行回测

把买入卖出的代码写好，策略就写完了，如下

def initialize(context):#初始化    

g.security = '002043.XSHE'# 股票名:兔宝宝

def handle_data(context, data):#每日循环   

last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价    

# 取得过去二十天的平均价格    

average_price = data[g.security].mavg(20, 'close')    

cash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金    

# 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入，否则卖出。    

if last_price > average_price:       

 order_value(g.security, cash) # 用当前所有资金买入股票    

elif last_price < average_price: =""  =""  ="">

order_target(g.security, 0) # 将股票仓位调整到0，即全卖出

现在，在策略回测界面右上部，设置回测时间从20140101到20160601，设置初始资金100000，设置回测频率，然后点击运行回测。

设置回测参数

答疑与延伸：

· 什么是回测？回测是量化交易策略研究中的关键，是指给定一段时间的历史数据（如此处是20140101到20160601的每日数据），计算机按照所编写的策略进行模拟仿真交易，以测试策略效果好坏。

如果你代码没有问题，就会顺利的进行回测，回测结果如下图：

回测结果

至此，你就完成了一个简单策略的回测了。

答疑与延伸：

· 如何根据回测结果评价策略好坏？很初级地讲，有三： 

· 盈利能力：策略收益与年化收益高，则说明盈利能力强。盈利能力不行说啥都没用。

· 盈利稳定性：最大回撤要低。最大回撤是指最大亏损幅度，50%则意味着历史上看最大亏损率为50%。

· 回测可靠性：交易次数要多。交易次数越多意味着经历了越多次的检验，回测的结果也越可靠。

  更多说明见：风险指标说明

· 这个策略回撤大，交易次数少，只交易一只股票，并不靠谱。但是结构简单适合新手入门理解整个流程。

7 建立模拟交易，使策略和行情实时连接自动运行

策略写好，回测完成，点击回测结果界面（如上图）右上部红色模拟交易按钮，新建模拟交易如下图。

设置模拟交易参数

写好交易名称，设置初始资金，数据频率，此处是每天，设置好后点提交。

答疑与延伸：

· 模拟交易创建成功后，需要等待A股至少开盘一次，才能查看模拟交易结果。

8 开启微信通知，接收交易信号

点击聚宽导航栏我的交易，可以看到创建的模拟交易，如下图。

模拟交易列表

点击右边的微信通知开关，将OFF调到ON，按照指示扫描二维码，绑定微信，就能微信接收交易信号了。

当策略买卖操作，微信会收到信号提醒类似下图。

微信实时推送通知

答疑与延伸：

· 能不能自动下单？目前不能，国家管制。你可根据信号手动下单买卖，施行策略。

自测与自学

1、能否理解整个策略框架。

2、能否成功编写单股票均线策略，成功回测，建立模拟，开启微信通知。

3、能否理解年化收益，最大回撤。