交易自动化的最短学习路径是什么样的？

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有自己的交易策略，Python自学了基础语法。现在想把策略，给量化回测和自动执行，但是不知如何下手？
感觉网上很多量化交易课程，跟自己又不匹配。又是机器学习、又是平台搭建的，感觉也用不到那么深，只想把已有想法回测和执行。
有哪位前辈可以给出个学习路径吗？

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关键词：自动化 python 量化交易 机器学习 交易策略 Python 量化 交易

有懂代码的指点下吗？  想实现策略，哪些内容必学，哪些内容了解，哪些不用看？让我的学习少些弯路，谢谢好心人

自己先做个基本路径。
一、先了解各主要平台，找到适合的软件。软件须符合：①可以多回测，免费最好；②能资金管理，显示系统评价指标；③代码隐私安全。
二、学习平台的使用方法，从先模仿案例编写，了解整理系统结构。
三、编写自己策略，历史回测，优化。
四、模拟盘实时行情测试，发现问题，解决问题，优化流程。
五、实盘测试。

对于你的情况，想要将已有的交易策略实现自动化并且进行量化回测，我建议你可以按照以下步骤来逐步深入：

1. **理解量化交易平台**：首先了解一下主流的量化交易平台如Backtrader、PyAlgoTrade、Zipline等。选择一个平台（初学者推荐Backtrader），这个平台可以将你的交易逻辑转换为可执行代码，并且提供历史数据进行回测。

2. **学习使用所选平台**：在GitHub上找一些基础教程和示例，学习如何用Python结合所选的量化交易平台写策略。理解数据获取、策略编写、订单处理和分析报告生成的过程。

3. **实现你的交易策略**：基于你已经有的想法，将它们转化为可执行的代码逻辑。比如，如果是一个均线交叉策略，你需要定义短期和长期均线，以及当两条均线相交时买入或卖出的条件。

4. **回测与优化**：使用历史数据进行回测，看看你的策略在过去的表现如何。注意观察回测报告中的关键指标如夏普比率、最大回撤等，对策略进行必要的调整以优化性能。

5. **实盘交易准备**：在你确信策略效果并且风险管理得当的情况下，可以考虑将策略应用到实盘中。开始时建议使用小资金量进行测试，逐步增加风险敞口。

6. **持续学习与改进**：市场是不断变化的，你需要持续关注策略的表现，并根据市场情况调整优化。

为了加速这个过程，你可以寻找一些实际案例和项目来模仿或参考，同时保持对新知识的好奇心，比如学习更多关于风险管理、数据分析以及高级算法的知识。记住，量化交易是一个需要不断实践和学习的过程，祝你好运！

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

从初学到精深的通用路径：
①概览：先熟悉本领域知识的框架。忽略细节，掌握主干；
②拆解：从主干，逐步拆解细化，直至分割成最基本的概念或动作；
③练习：练习最基本的动作，直至熟练；
④内化：再把最基本的概念或动作，反复练习，直至内化到无需思考，即遵循施展的程度；
⑤组合：把基本概念，两两组合起来练习直至内化，再依次三个一组、四个一组......直至整个框架内化。

学习步骤总结：
①学习知识。了解并记忆交易系统的规则。
②学习理念。理解规则背后的理念，优缺点，适用范围。
③反复练习。

具体实践步骤：
①获取数据。    我是使用tushare获取数据，注册就可以免费使用，简单浏览下文档。    {目标：会获取数据。还不会就问ai，抄答案。}
②选择量化交易框架。
    目前我选择Backtrader，熟悉官方文档，同时模仿示例运行。复制示例——》直接运行——》理解报错（ai辅助）——》修改，然后就是【运行——》报错——》修改】一直循环，直到不报错为止。
    {目标：示例运行不报错。理解困难就问ai，解释了看不懂就抄ai，抄了还错继续问ai为什么错。}
③策略编写。
    先从最简单的策略开始，比如双均线。初期仅把精力放在开仓上，其他不管，只要求运行不报错。如果难度不大，再逐步加入止损，出场，仓位，过滤等步骤；觉得困难，就只把开仓完成。总而言之，先写出一个能运行的策略，甚至不要求策略完整。
    {目标：实现开仓信号。你知道的，聪明人用ai}
④回测。
    尝试绘制回测曲线，如果上一步策略编写时遇到困难，把开仓信号实现后就可以开始回测，尝试绘制累计净值曲线，有余力绘制行情曲线，信号标识，仓位变化，最大回撤......。这里回测不是为了看信号是否盈利，而是为了把功能走通。主要打一个，学不会就跳过。能绘制出净值曲线，量化框架就完成了。
    {目标：绘制净值曲线。ai}
⑤增加零件，完善系统。
    之前缺的步骤一个个补上，比如止损，止盈，加仓减仓，风险控制... 此阶段仍不管是否盈利。
    {目标：交易系统逐步完整。}
⑥分析回测结果。净值是否大于1，波动性，夏普比率，交易次数，滑点手续费...

到这里其实已经入门了，简单写下后续方向吧。经典策略实现，仓位调整测试，理解策略适用范围，多策略组合，多市场分散；

目前实现了最简单的回测：双均线策略。简陋但框架完整。
自己的源码分享给自学者参考

1. import os
   
2. import tushare as ts
   
3. import backtrader as bt
   
4. import matplotlib.pyplot as plt
   
5. import pandas as pd
   
6. 
   
7. # 设置 Tushare 的 API Token，需提前设置环境变量
   
8. tushare_api_token = os.getenv('TUSHARE_API_TOKEN')
   
9. if not tushare_api_token:
   
10.     raise ValueError("TUSHARE_API_TOKEN environment variable is not set.")
    
11. ts.set_token(tushare_api_token)
    
12. pro = ts.pro_api()
    
13. 
    
14. # 获取测试数据
    
15. data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20010101', end_date='20231231')  
    
16. 
    
17. # 将数据转换为 Backtrader 可用的格式，并确保数据类型正确
    
18. data['trade_date'] = pd.to_datetime(data['trade_date'])
    
19. data.set_index('trade_date', inplace=True)
    
20. data[['open', 'high', 'low', 'close', 'vol']] = data[['open', 'high', 'low', 'close', 'vol']].astype(float)
    
21. 
    
22. # 清洗数据：检查并处理缺失值
    
23. data.dropna(inplace=True)
    
24. 
    
25. # 确保数据按时间顺序排列
    
26. data.sort_index(inplace=True)
    
27. 
    
28. # 创建 Cerebro 引擎
    
29. cerebro = bt.Cerebro()
    
30. 
    
31. # 添加数据到引擎中
    
32. data_feed = bt.feeds.PandasData(dataname=data,
    
33.                                 open='open',
    
34.                                 high='high',
    
35.                                 low='low',
    
36.                                 close='close',
    
37.                                 volume='vol'
    
38.                                   )
    
39. cerebro.adddata(data_feed)
    
40. 
    
41. # 添加初始资金
    
42. cerebro.broker.setcash(100000.0)
    
43. 
    
44. # 设置交易佣金
    
45. cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)
    
46. 
    
47. # 打印并记录初始金额
    
48. print(f'初始金额: {cerebro.broker.getvalue():.2f}')
    
49. starting_portfolio_value = cerebro.broker.getvalue()
    
50. 
    
51. # 定义双均线策略
    
52. class DMAStrategy(bt.Strategy):
    
53.     params = (('fast_period', 10), ('slow_period', 50),('position_ratio',0.2))
    
54. 
    
55.     def __init__(self):
    
56.         self.data_close = self.datas[0].close
    
57.         self.order = None
    
58.         
    
59.         # 计算快速和慢速移动平均线
    
60.         fast_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data_close, period=self.params.fast_period)
    
61.         slow_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data_close, period=self.params.slow_period)
    
62.         
    
63.         # 计算交叉信号
    
64.         self.buy_signal = bt.indicators.CrossOver(fast_ma, slow_ma)
    
65.         
    
66.         
    
67.     def next(self):
    
68.         if self.order:
    
69.             return
    
70. 
    
71.         if not self.position:
    
72.             if self.buy_signal > 0:
    
73.                 print(f'BUY SIGNAL GENERATED at {self.datetime.date()}')
    
74.                 self.share_size = int(self.broker.get_cash() / self.data.close[0] / 100) * 100 * self.params.position_ratio
    
75.                 self.order = self.buy(size=self.share_size)
    
76.             
    
77.         else:
    
78.             if self.buy_signal < 0:
    
79.                 print(f'SELL SIGNAL GENERATED at {self.datetime.date()}')
    
80.                 self.order = self.sell(size=self.position.size)
    
81. 
    
82. 
    
83.     def notify_order(self, order):
    
84.         if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
    
85.             return
    
86. 
    
87.         if order.status in [order.Completed]:
    
88.             if order.isbuy():
    
89.                 print(f'BUY EXECUTED, Price: {order.executed.price:.2f}, Cost: {order.executed.value:.2f}')
    
90.             elif order.issell():
    
91.                 print(f'SELL EXECUTED, Price: {order.executed.price:.2f}, Cost: {order.executed.value:.2f}')
    
92.             self.bar_executed = len(self)
    
93. 
    
94.         elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
    
95.             print('Order Canceled/Margin/Rejected')
    
96. 
    
97.         self.order = None
    
98. 
    
99. # 添加策略到引擎中
    
100. cerebro.addstrategy(DMAStrategy)
     
101. 
     
102. # 添加分析器
     
103. cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='drawdown')
     
104. cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='returns')
     
105. cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharperatio', riskfreerate=0.03)
     
106. cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SQN, _name='sqn')
     
107. cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TradeAnalyzer, _name='trade_analyzer')
     
108. 
     
109. # 运行回测并储存结果
     
110. results = cerebro.run()
     
111. strat = results[0]
     
112. 
     
113. # 获取交易统计数据
     
114. trader_data = strat.analyzers.trade_analyzer.get_analysis()
     
115. 
     
116. #计算胜率、平均盈亏比、回报率
     
117. win_rate = trader_data.won.total / trader_data.total.closed if trader_data.total.closed != 0 else 0
     
118. average_pnl_ratio = (trader_data.won.pnl.average / abs(trader_data.lost.pnl.average)) if trader_data.lost.total != 0 else float('inf')
     
119. total_return = trader_data.pnl.net.total / starting_portfolio_value * 100
     
120. 
     
121. # 打印最终金额和分析结果
     
122. print(f'总价值: {cerebro.broker.getvalue():.2f}')
     
123. print(f'总回报率: {total_return:.2f}%')
     
124. print(f'当前DrawDown: {strat.analyzers.drawdown.get_analysis()["drawdown"]:.2f}%')
     
125. print(f'最大DrawDown: {strat.analyzers.drawdown.get_analysis()["max"]["drawdown"]:.2f}%')
     
126. print(f'复合Returns: {strat.analyzers.returns.get_analysis()["rtot"]:.5f}%')
     
127. print(f'年化Returns: {strat.analyzers.returns.get_analysis()["rnorm100"]:.5f}%')
     
128. print(f"夏普比率: {strat.analyzers.sharperatio.get_analysis()['sharperatio']:.4f}")
     
129. print(f'SQN: {strat.analyzers.sqn.get_analysis()["sqn"]:.2f}')
     
130. print(f'交易次数: {strat.analyzers.sqn.get_analysis()["trades"]}')
     
131. 
     
132. # 打印胜率、平均盈亏比、连胜/输次数
     
133. print(f'交易胜率: {win_rate:.2%}')
     
134. print(f'平均盈亏比: {average_pnl_ratio:.2f}')
     
135. print(f'最长连胜：{trader_data.streak.won.longest}次')
     
136. print(f'最长连输：{trader_data.streak.lost.longest}次')
     
137. 
     
138. # 绘制结果
     
139. fig = cerebro.plot(style='bar')[0][0]
     
140. fig.savefig('backtest_result.png')  # 保存图表到文件
     
141. plt.show()  

复制代码

策略10日均线上穿50日均线（参数随便选的），仓位20%，回测结果如下：
总价值: 198011.19
总回报率: 98.01%
当前DrawDown: 9.98%
最大DrawDown: 17.44%
复合Returns: 0.68315%
年化Returns: 3.22908%
夏普比率: 0.0506
SQN: 1.02
交易次数: 62
交易胜率: 30.65%
平均盈亏比: 4.26
最长连胜：3次
最长连输：7次

从时间跨度足够（24年），交易样本足够（62次交易），98%的回报率，这三个维度可以看出：策略是具备长期适应性、和明显正优势的；
从胜率（30.65%）盈亏比（4.26）看，符合典型的趋势策略特征：低胜率高盈亏比；
从净值曲线和股票行情对比来看，大趋势大利润，小趋势小利润，盘整期间小亏；
综上得出结论：即使这是一个烂大街的公开策略，但仍是一个正期望策略。对交易有理解的人，可以进行优化修改，使之变成一个满足自己需要的交易系统。