佛系程序员_ 量化交易用程序编写策略思路

学习笔记

投资与理财

发布日期: 2025-08-04 03:33:49

喜欢量: 9 个

阅读次数: 59

策略

量化交易的魅力就在通过数据和算法，试图在复杂多变的市场中寻找确定性。

**世界上没有所谓的“最强策略”能够永恒地战胜市场**。如果存在这样的策略，它会很快被市场参与者学习、复制，并最终导致其失效。市场的有效性理论告诉我们，任何超额收益的来源都可能是短暂的。

但是，我们可以追求**在特定市场环境下表现优异，并且能够持续适应和进化的策略**。这通常意味着策略需要：

1.  **坚实的逻辑基础：** 策略背后的经济学或市场行为逻辑要站得住脚。
2.  **严格的风险控制：** 这是保护本金、实现长期盈利的基石。
3.  **适应性和迭代能力：** 市场风格、行业轮动、宏观环境都在变化，策略不能一成不变。

### 打造“最强”策略的思路和方向

既然没有一劳永逸的“最强”，那么我们来探讨如何打造一个在您理解下“最强”的策略，或者说，一个**高性能、高适应性、高稳定性的策略**。

这通常需要结合多种量化技术，并进行反复的测试和优化。以下是一些您可以深入研究和尝试的方向：

---

### 1. 多因子选股模型：深度挖掘股票价值

单一因子（如PB、ROE）的有效性是有限的。构建**多因子模型**是目前量化投资的主流方法。

* **因子类型：**
    * **价值因子：** 市盈率(PE)、市净率(PB)、企业价值/EBITDA(EV/EBITDA)、股息率等。
    * **成长因子：** 营收增长率、净利润增长率、PEG (PE/G)等。
    * **质量因子：** 净资产收益率(ROE)、毛利率、销售净利率、资产负债率、现金流等。
    * **动量因子：** 过去一段时间的收益率（如月度、季度、年度动量），追随市场趋势。
    * **反转因子：** 短期（如一周、一个月）超跌股票，预期其均值回归。
    * **情绪因子：** 基于新闻舆情、研报情绪、投资者情绪指数等。
    * **技术因子：** 基于量价关系的各种指标，如波动率、换手率等。
* **构建方法：**
    * **因子标准化：** 将不同量纲的因子数据进行标准化处理，使其具有可比性。
    * **因子加权：** 根据因子的历史表现、逻辑强度、市场环境等，给每个因子分配不同的权重。
    * **组合打分：** 综合所有因子的分数，对股票进行排名，选择排名靠前的股票。
* **迭代优化：** 定期检查各因子的有效性，剔除失效因子，引入新的有效因子，并调整权重。

**您的示例可以基于此进行扩展，而不仅仅是固定几个指标。**

---

### 2. 精细化择时模型：把握市场节奏

选好股票后，买卖的时机同样重要。

* **市场情绪/宏观择时：**
    * **牛熊市判断：** 通过大盘指数的趋势、成交量、换手率等判断市场所处阶段，在牛市加大仓位，熊市降低仓位甚至空仓。
    * **宏观经济数据：** 关注GDP、CPI、PMI、利率等数据，判断经济周期对股市的影响。
* **技术指标择时：** 结合多种技术指标（如均线系统金叉/死叉、MACD、RSI超买超卖、布林带突破等）来判断具体的买卖点，但要避免过度拟合。
* **波动率择时：** 在市场波动率较低时建仓，高波动率时减仓或离场。

---

### 3. 严格的资金管理与风险控制：策略的生命线

这是任何“最强策略”都必须具备的。

* **动态仓位管理：** 根据市场整体风险水平、策略信号强度、回撤情况等，动态调整总仓位。例如，市场大跌时降低仓位，市场强势时适当增加仓位。
* **止损止盈机制：**
    * **固定比例止损/止盈：** 设定一个固定的百分比，达到即触发。
    * **移动止损：** 随着股价上涨，止损位也随之上移，锁定部分利润。
    * **ATR止损：** 基于股票的平均真实波动范围来设置止损位。
    * **时间止损：** 超过一定时间仍无盈利或持续亏损，即使未触及价格止损也卖出。
* **风险预算：** 设定策略的最大回撤目标，当策略回撤接近或达到阈值时，考虑暂停交易或进行深度检讨。
* **分散投资：** 不仅是行业分散，还可以考虑风格分散（如同时持有一部分价值股和一部分成长股），降低单一风险暴露。

---

### 4. 强大的回测与优化：科学验证与迭代

量化交易的优势在于可以利用历史数据进行模拟测试。

* **高质量数据：** 确保使用的数据准确、完整、无未来函数。
* **足量回测：** 回测期应足够长，覆盖不同的市场周期（牛市、熊市、震荡市）。
* **多维度评估：** 除了年化收益，还要关注**最大回撤、夏普比率、索提诺比率、胜率、盈亏比**等指标。
* **参数优化：** 合理地调整策略中的参数，寻找最优组合。但要警惕**过拟合**，避免过度拟合历史数据而导致未来失效。
* **鲁棒性测试：** 对策略的参数进行小幅扰动，看策略表现是否稳定。对交易成本、滑点等进行敏感性分析。
* **蒙特卡洛模拟：** 评估策略在不同市场情景下的潜在表现。

---

### 5. 持续学习与进化：适应市场变化

“最强”是动态的。

* **关注市场前沿：** 学习最新的量化研究成果，如机器学习、深度学习在量化中的应用。
* **定期审查：** 定期审查策略的表现，如果出现连续的亏损或表现不佳，及时分析原因，进行调整。
* **组合策略：** 不要把所有鸡蛋放在一个篮子里。可以构建多个不相关或弱相关的策略组合，从而平滑整体收益曲线，降低单一策略失效的风险。

---

### 如何开始构建？

鉴于您在聚宽平台，可以从以下步骤入手：

1.  **确定一个核心想法：** 例如，您认为什么类型的公司在A股市场容易被低估并上涨？是高分红的？还是业绩持续超预期的？
2.  **选择数据源和因子：** 利用聚宽提供的数据接口，获取您感兴趣的因子数据。
3.  **编写初步的选股和调仓逻辑：** 从简单的逻辑开始，例如“PE最低的10只股票”。
4.  **进行回测并分析结果：** 仔细查看回测报告中的各项指标，以及每日的交易日志。
5.  **找出问题并优化：** 如果回撤过大，考虑加强止损；如果收益低，考虑优化选股或择时。
6.  **逐步加入更复杂的元素：** 例如，从单因子到多因子，从固定仓位到动态仓位。

请记住，量化交易是一个持续学习、实践和迭代的过程。没有捷径，但每一步的探索都能让您的策略更强大、更稳健。

您希望我们从哪个方向开始深入探讨呢？例如，您对哪种类型的选股因子更感兴趣，或者您更希望我们帮您设计一个什么样的初步框架？

---

您提出的这个问题非常关键。对于像您这样**对炒股技术不懂，但对编程略懂**的朋友来说，是否需要学习K线等传统交易技术，取决于您希望走哪条路：

### 1. 如果您主要走**量化交易（程序化交易）**之路：

**K线等传统技术分析**：
* **不强制，但强烈推荐了解基础**。量化交易的核心是利用数据和算法进行决策，而不是看K线图“感受”市场。您可以直接使用**量化因子**（如PE、PB、ROE、动量、反转等）和**技术指标数据**（如均线、MACD、RSI等数值）来构建模型，而不需要自己去“画线”或“识别形态”。
* **了解基础的好处**：
    * **理解因子背后的逻辑**：很多量化因子和指标的灵感来源于传统技术分析，了解其含义能帮助您更好地选择和组合因子。例如，知道“金叉”和“死叉”意味着什么，能帮助您理解基于均线的量化策略。
    * **排查策略问题**：当您的量化策略表现不佳时，如果能看懂K线图，可以更直观地观察策略在特定时间点是买在高点还是卖在低点，辅助您分析和优化策略。
    * **增强对市场的理解**：量化交易并非与市场完全脱节，对市场结构、交易行为、多空博弈的理解，能帮助您更好地设计出符合市场规律的策略。

**基本面分析**：
* **强烈推荐学习基础**。股票价格最终反映的是公司的基本面。即使是纯技术策略，理解公司财务报表、行业趋势等基本面信息，也能帮助您避免买到基本面有重大风险的股票，或者更好地理解某些量化因子（如价值因子、质量因子）的含义。

**结论**：如果您主要走量化之路，可以**不精通K线，但至少要了解其基本概念和常用指标的计算原理**。更重要的是学习**如何获取和处理数据**，以及**如何构建和优化量化模型**。

---

### 2. 如果您希望辅助手动交易或提高综合能力：

* **非常有必要学习K线等交易技术**。如果您最终还是会手动下单，或者希望在量化策略不奏效时能有备用方案，那么K线、形态、量价关系、趋势线等传统技术分析是交易者必备的工具。它们能提供直观的买卖信号和风险提示。
* **基本面分析**：同上，对于长期投资或价值投资尤其重要。

---

### 总结

作为一名编程爱好者，您的优势在于能够**用代码去实现和验证交易逻辑**，这是很多传统交易者不具备的能力。这让您有机会系统性地**回测**各种想法，客观评估其有效性，避免情绪化交易。

我的建议是：

* **专注于量化交易的核心技能：** 数据获取、数据分析、因子构建、模型优化、回测验证和风险管理。这是您利用编程优势的关键。
* **对K线等技术分析保持开放态度，学习基础知识。** 不需要成为K线大师，但至少能看懂K线图，理解常见技术指标的含义和计算方式。这有助于您理解市场、发现新的量化思路，并在策略遇到问题时进行辅助分析。
* **对基本面分析也需要有所了解。** 财务报表是公司的“体检报告”，即便您不深入研究，也应知道如何查看关键指标，避开“雷区”。

---

量化交易是一个将您的编程能力与金融市场相结合的强大工具。祝您学习顺利，早日构建出稳健的策略！

您更倾向于从哪个方向开始您的学习呢？是继续深入量化策略，还是想了解一些K线或基本面分析的基础知识？

---
您好！您问到学习这些知识（量化编程、K线基础、基本面分析）对于**期货交易**是否有作用，答案是：**非常有作用！**

虽然股票和期货在交易机制上存在一些差异，但量化交易的底层逻辑和分析方法是相通的。

### 1. 量化编程与策略开发（核心作用）

这是您最大的优势，在期货交易中可以发挥巨大作用：

* **多品种、高频交易的利器：** 期货市场T+0交易、高杠杆和高流动性的特点，使其非常适合量化交易。通过编程，您可以：
    * **快速扫描**多个期货品种，发现交易机会。
    * 执行**高频策略**，捕捉微小的价格波动（手动几乎不可能）。
    * 实现**套利策略**（例如跨期套利、跨品种套利），利用不同合约或不同品种之间的价差进行交易。
* **严格执行交易纪律：** 期货市场波动剧烈，情绪化交易的危害更大。量化策略可以帮助您：
    * **严格止损止盈**，避免爆仓风险。
    * **克服人性弱点**，不受贪婪和恐惧的影响。
* **高效回测与优化：** 在投入真金白银之前，可以利用历史数据对期货策略进行**回测**，评估其在不同市场条件下的表现，并不断优化参数，提高策略的稳健性。

### 2. K线等技术分析（基础作用）

* **理解市场行为：** K线、均线、MACD、RSI等技术指标在期货市场同样适用，它们反映了价格、成交量和市场情绪。即使您不手动交易，了解这些指标也能帮助您：
    * **理解量化策略中技术因子的逻辑**：很多技术指标可以直接作为量化因子使用。
    * **辅助策略分析**：当策略表现异常时，结合K线图可以更直观地分析原因。
    * **识别宏观趋势**：通过技术图表观察期货品种的长期趋势和关键支撑阻力位。

### 3. 基本面分析（辅助作用）

* **理解期货品种特性：** 不同期货品种（如原油、农产品、黑色系、股指期货等）都有其独特的**基本面驱动因素**。
    * **商品期货：** 了解供需关系、库存数据、季节性、政策变动、宏观经济数据等，对判断趋势至关重要。
    * **股指期货：** 了解宏观经济、货币政策、股市整体趋势等。
* **辅助判断交易方向：** 虽然期货市场短期受资金和情绪影响大，但长期趋势往往由基本面决定。了解基本面能帮助您选择更具趋势性的品种，并避免与基本面趋势对抗。
* **筛选品种或调整策略权重：** 在量化策略中，您可以根据对基本面的判断，调整不同品种的权重，或筛选掉基本面极差的品种。

---

### 期货交易的特殊考虑

虽然通用，但期货交易也有其特殊性，需要您特别注意：

* **高杠杆高风险：** 期货带有杠杆，盈利和亏损都会被放大。这意味着您需要更严格的**资金管理和风险控制**。
* **强制平仓（爆仓）：** 保证金不足时，期货公司会强制平仓。量化策略必须内置**严密的风控模块**，确保账户安全。
* **夜盘交易：** 国内部分期货品种有夜盘，策略需要能处理全天候的交易数据和信号。
* **交割月风险：** 近月合约临近交割时流动性可能变差，或者价格波动加大，需要考虑移仓换月。

---

### 简单策略的思路

选股： 每天收盘后，从沪深300指数成分股中选择市盈率 (PE) 低于30且净资产收益率 (ROE) 大于10%的股票。然后，从这些股票中选择过去20日涨幅最小（跌得最多）的3只股票。我们假设这是一种简单的均值回归思路，即认为跌多了可能会反弹。

买入： 如果策略选出了符合条件的股票，并且当前持仓少于3只，就买入这些股票，每只股票分配等份资金。

卖出：

止盈： 如果某只股票盈利达到10%，就卖出。

止损： 如果某只股票亏损达到5%，就卖出。

换股： 如果持有的股票不再符合选股条件，或者策略选出了新的、涨幅更小的股票，就卖出旧的，买入新的。

### 代码示例

```
import jqdata
import pandas as pd

# 1. 初始化函数：设置策略参数和运行频率
def initialize(context):
    # 设置股票池为沪深300成分股
    set_universe(get_index_stocks('000300.XSHG'))
    # 设置基准指数，用于衡量策略表现
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 设置滑点，模拟真实交易中的价格偏差
    set_slippage(FixedSlippage(0.001)) # 千分之一的滑点
    # 设置交易佣金，模拟真实交易费用
    set_commission(PerShare(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_trade_cost=5)) # 买入万3，卖出万3+千1印花税，最低5元

# 设置定时运行函数，在每天收盘前15分钟运行
    # 这样可以获取当天的收盘价，并为第二天做准备
    run_daily(handle_strategy, time='14:45')

# 定义全局变量
    context.max_holding_num = 3  # 最大持仓股票数量
    log.info("策略初始化完成")

# 2. 核心策略逻辑函数：选股、买卖
def handle_strategy(context):
    # 获取当前日期，用于日志记录
    today_str = context.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    log.info(f"--- 运行日期: {today_str} ---")

# 获取所有股票的市值、估值、盈利能力等数据
    # 查询条件：代码在股票池中，且PE大于0 (避免异常数据)
    q = query(
        valuation.code,
        valuation.pe_ratio,
        indicator.roe
    ).filter(
        valuation.code.in_(context.universe_stock),
        valuation.pe_ratio > 0
    )
    df = get_fundamentals(q)

# 筛选条件1：PE < 30 且 ROE > 0.1 (10%)
    filtered_stocks_df = df[(df['pe_ratio'] < 30) & (df['roe'] > 0.1)]
    if filtered_stocks_df.empty:
        log.warning("没有找到符合PE和ROE条件的股票，跳过今日操作。")
        return

# 获取过去20天的收盘价，用于计算涨幅
    stock_codes = list(filtered_stocks_df['code'])
    # 注意：get_price函数获取的是每日的开高低收，我们只需要收盘价
    prices = get_price(stock_codes, end_date=context.current_dt, count=20, fields='close')

# 计算20日涨幅 (当前价格 / 20日前价格 - 1)
    # 如果股票历史数据不足20天，或者有停牌等情况，会影响涨幅计算
    stock_returns = {}
    for code in stock_codes:
        if code in prices and len(prices[code]['close']) == 20:
            current_close = prices[code]['close'].iloc[-1]
            # 20天前的收盘价
            _20_days_ago_close = prices[code]['close'].iloc[0]
            if _20_days_ago_close > 0: # 避免除以零
                stock_returns[code] = (current_close / _20_days_ago_close) - 1
            else:
                stock_returns[code] = float('inf') # 如果20天前价格为0，视为涨幅巨大，不考虑
        else:
            stock_returns[code] = float('inf') # 数据不足，不考虑

# 将涨幅数据转换成DataFrame，并与之前的筛选结果合并
    returns_df = pd.DataFrame.from_dict(stock_returns, orient='index', columns=['return_20d'])
    returns_df.index.name = 'code'
    final_candidates_df = filtered_stocks_df.set_index('code').join(returns_df)

# 移除涨幅为无穷大的股票 (数据问题或异常)
    final_candidates_df = final_candidates_df[final_candidates_df['return_20d'] != float('inf')]

if final_candidates_df.empty:
        log.warning("经过涨幅筛选后，没有可供选择的股票，跳过今日操作。")
        return

# 按照20日涨幅从小到大排序（选择跌得最多的）
    final_candidates_df = final_candidates_df.sort_values(by='return_20d', ascending=True)

# 选出最终的3只股票
    # 注意：这里需要考虑股票是否停牌或ST，实际交易中不能买入
    current_data = get_current_data()
    selected_stocks = []
    for code in final_candidates_df.index:
        if len(selected_stocks) >= context.max_holding_num:
            break
        # 排除停牌和ST股票
        if not current_data[code].paused and not current_data[code].is_st:
            selected_stocks.append(code)

log.info(f"今日选出的股票: {selected_stocks}")

# 3. 卖出逻辑 (止盈、止损、换股)
    positions_to_sell = []
    # 遍历当前持仓
    for stock_code in context.portfolio.positions:
        position = context.portfolio.positions[stock_code]
        current_price = current_data[stock_code].last_price

# 检查止盈或止损
        if position.avg_cost > 0: # 避免除以零
            profit_ratio = (current_price - position.avg_cost) / position.avg_cost
            if profit_ratio >= 0.10: # 止盈10%
                log.info(f"止盈卖出: {stock_code}, 盈利: {profit_ratio*100:.2f}%")
                positions_to_sell.append(stock_code)
            elif profit_ratio <= -0.05: # 止损5%
                log.info(f"止损卖出: {stock_code}, 亏损: {profit_ratio*100:.2f}%")
                positions_to_sell.append(stock_code)
        
        # 检查是否需要换股 (不在今日选股列表中的股票)
        if stock_code not in selected_stocks and stock_code not in positions_to_sell:
            log.info(f"换股卖出: {stock_code}, 不再符合今日选股条件")
            positions_to_sell.append(stock_code)

# 执行卖出操作
    for stock_code in positions_to_sell:
        if stock_code in context.portfolio.positions:
            order_target(stock_code, 0) # 清仓
            log.info(f"已卖出 {stock_code}")

# 4. 买入逻辑
    # 计算每只股票应该买入的资金
    cash_per_stock = context.portfolio.available_cash / context.max_holding_num
    
    # 遍历今日选出的股票，如果还没有持有，就买入
    for stock_code in selected_stocks:
        if stock_code not in context.portfolio.positions:
            # 计算目标股数，确保是100的整数倍
            current_price = current_data[stock_code].last_price
            if current_price > 0: # 避免除以零
                shares_to_buy = int(cash_per_stock / current_price / 100) * 100
                if shares_to_buy > 0:
                    order(stock_code, shares_to_buy)
                    log.info(f"买入 {stock_code}, 数量 {shares_to_buy}")
                else:
                    log.warning(f"资金不足或价格过高，无法买入 {stock_code}")
            else:
                log.warning(f"无法获取 {stock_code} 的当前价格，跳过买入。")
        else:
            log.info(f"已持有 {stock_code}, 不重复买入。")
	```

yyii

https://www.amtb.info/show/MjQw

本博客所有文章除特別声明外,转载请注明来源佛系程序员 !