量化合约策略系统开发（源码技术搭建)

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“量化交易”有着两层含义:，一是从狭义上来讲，是指量化交易的内容，将交易条件转变成为程序，自动下单;二是从广义上来讲，是指系统交易方法，就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件，智能化辅助决策体系，将丰富的从业经验与交易条件相结合，在交易过程管理好风险控制。　

　什么是策略?python量化交易系统（源码搭建）

　　策略，可以实现目标的方案集合；在证券交易中，開发:I8I合约2591开发3365策略是指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作。

1. # coding=utf-8
   
2. from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
   
3. from gm.api import *
   
4. import numpy as np
   
5. def init(context):
   
6. # 选择的两个合约
   
7. context.symbol = ['DCE.j1901', 'DCE.jm1901']
   
8. # 订阅历史数据
   
9. subscribe(symbols=context.symbol,frequency='1d',count=11,wait_group=True)
   
10. def on_bar(context, bars):
    
11. # 数据提取
    
12. j_close = context.data(symbol=context.symbol[0],frequency='1d',fields='close',count=31).values
    
13. jm_close = context.data(symbol=context.symbol[1],frequency='1d',fields='close',count=31).values
    
14. # 提取最新价差
    
15. new_price = j_close[-1] - jm_close[-1]
    
16. # 计算历史价差,上下限，止损点
    
17. spread_history = j_close[:-2] - jm_close[:-2]
    
18. context.spread_history_mean = np.mean(spread_history)
    
19. context.spread_history_std = np.std(spread_history)
    
20. context.up = context.spread_history_mean + 0.75 * context.spread_history_std
    
21. context.down = context.spread_history_mean - 0.75 * context.spread_history_std
    
22. context.up_stoppoint = context.spread_history_mean + 2 * context.spread_history_std
    
23. context.down_stoppoint = context.spread_history_mean - 2 * context.spread_history_std
    
24. # 查持仓
    
25. position_jm_long = context.account().position(symbol=context.symbol[0],side=1)
    
26. position_jm_short = context.account().position(symbol=context.symbol[0],side=2)

复制代码

　　什么是量化策略？

　　量化策略是指使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。

　　量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。

　　其实，程序化交易系统并不一定需要通过计算机程序来体现，假如人们可以将预测分析、风险管理和投资策略定量化、原则化、标准化，并形成一个人工识别的组合，这样的一个组合也是一套程序化交易系统。


量化交易至少应该包括五个方面的要素:

(1)买入和卖出的信号系统。

(2)牛市还是熊市的方向指引

(3)头寸管理以及资金管理。

(4)风险控制，运用信号源来确定止损位置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。

(5)投资组合，不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数，有快有慢)以及不相同时间周期组合.，现分散组合，让交易账户波动更加稳定。

2.量化交易的特点

量化交易是一个比较新的概念，它最鲜明的特征就是运用模型。量化交易主要的特点如下所述。

(1)投资视角广。凭借计算机高效、准确地对海星信息进行处理，在所有市场里去寻找更广泛的投资机会。

(2)纪律性。严格的纪律性是量化交易明显区别于主动投资的重要特点。纪律性的好处有许多，能够克服人性的弱点，比如恐惧、贪婪、侥幸心理，也能够克服认知偏差等。

(3)系统性。多层次模型主要包括行业选择模型、大类资产配置模型以及精选个股模型等。多角度观察主要包括对宏观周期、估值、成长、盈利质量、市场结构、分析师盈利预测以及市场情绪等多个角度的分析。

(4)及时性。及时、迅速地跟踪市场变化，不断发现能提供巨额收益的新的统计模型，去寻找新的交易时机。

量化交易技术还旨在评估和管理交易组合中的不同风险敞口。有时金融安全中存在微妙的行为，可被人眼忽视。通过依赖数学公式，投资顾问可以更好地识别投资组合中的不平衡或脆弱性，如果不加以解决可能导致潜在的损失。

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关键词：Frequency subscribe position function absolute

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