掘金量化自动交易设置步骤是什么?附策略模型
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掘金量化自动交易设置步骤是什么?附策略模型

叩富问财 浏览:129 人 分享分享

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您好, 今天咱们聊聊掘金量化自动交易设置步骤是什么。这事儿挺重要的,可以加我微信领取,感受之后你就会像我一样轻松。下面我来介绍一下,掘金量化自动交易的设置步骤通常包括以下几个关键环节:


1. 策略编写:首先需要编写交易策略,这通常涉及到选择合适的交易逻辑和模型。例如,可以使用多因子模型来选择股票,或者使用技术分析指标来决定买卖时机。
2. 初始化设置:在策略中设置初始化函数`init`,这里可以定义策略的基本参数,如资金管理、交易频率等。
3. 数据订阅:使用`subscribe`函数订阅所需数据,可以是行情数据、基本面数据等。
4. 定时任务:使用`schedule`函数设置定时任务,以便在特定时间执行交易逻辑。
5.事件处理:编写事件处理函数,如`on_bar`,当新的数据到达时,这些函数会被触发。
6. 交易执行:在策略中编写交易执行函数,如`order_volume`或`order_target_percent`,来执行买卖操作。
7. 风险管理:设置止损、止盈规则,以及仓位管理。

以下是一个简单的策略模型示例:

```python
初始化函数
def init(context):
定时每天14:50执行algo函数
schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='14:50:00')

定时执行的交易函数
def algo(context):
买入浦发银行股票
order_volume(symbol='SHSE.600000', volume=200, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)

回测结束函数
def on_backtest_finished(context, indicator):
print(indicator)

请注意,这只是一个基础的示例,实际的策略模型可能会更加复杂,并且需要根据市场条件和个人交易风格进行调整。在实盘运行之前,建议进行充分的回测和仿真测试。


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发布于2024-10-21 09:18 上海

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