极智量化软件策略开发指南:从零开始学编写
还有疑问,立即追问>

极智量化软件策略开发指南:从零开始学编写

叩富问财 浏览:30 人 分享分享

1个有赞回答
咨询TA
首发回答

您好, 极智量化软件是一款专业的量化交易平台,它允许用户使用Python语言来开发自己的量化交易策略。您可以先咨询清楚再领取,下面我先做个简单介绍。以下是从零开始学习编写极智量化策略的指南:


1. 准备工作
安装Python:确保你的计算机上安装了Python环境,因为极智量化策略编写主要基于Python。
下载极智量化软件:从官方网站下载并安装极智量化软件。
注册账号:完成软件安装后,需要注册账号并登录。
2. 熟悉软件界面
打开极智量化软件,熟悉主界面,包括行情窗口、策略编辑器、策略管理器等。
3. 学习基础概念
理解量化交易:了解量化交易的基本概念,包括策略、算法、回测、实盘交易等。
掌握Python基础:学习Python的基本语法,包括变量、数据结构、控制流、函数等。
4. 策略编写步骤
导入必要的库:通常需要导入极智量化提供的API库,以及可能需要的Python标准库或第三方库。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from jqdata import *
```
- **初始化函数**:在`initialize`函数中设置策略的初始状态,如订阅行情、设置参数等。
```python
def initialize(context):
# 设置我们要操作的股票
context.security = '000001.XSHE'
# 设置基准
set_benchmark(context.security)
# 设置我们要订阅的数据的类型,比如1分钟K线
subscribe(symbols=context.security, frequency='1m')
```
- **交易逻辑函数**:在`handle_data`函数中编写交易逻辑,如生成买卖信号。
```python
def handle_data(context, bar_dict):
# 获取当前股票的价格
current_price = bar_dict[context.security].close
# 获取历史数据
history_data = attribute_history(context.security, 30, '1d', ['close'], df=False)
# 计算移动平均线
short_mavg = talib.SMA(history_data, timeperiod=5)
long_mavg = talib.SMA(history_data, timeperiod=20)
# 生成交易信号
if short_mavg[-1] > long_mavg[-1] and short_mavg[-2] <= long_mavg[-2]:
# 金叉,买入信号
order_target_percent(context.security, 1.0)
elif short_mavg[-1] = long_mavg[-2]:
# 死叉,卖出信号
order_target_percent(context.security, 0)
```
- 回测和优化:使用极智量化的回测功能测试策略,并根据回测结果优化策略参数。

通过以上步骤,您可以从零开始学习使用极智量化软件编写量化交易策略。祝您在量化交易的道路上越走越远!


要想入门量化交易不踩坑,或者觉得量化做起来有点复杂,不知道从哪儿开始,可以直接加我微信或电话交流学习,让你低成本免费实现量化,还有现成的量化策略模型,免编程,直接用,一对一帮你快速上手!

发布于14小时前 上海

当前我在线 直接联系我
1 收藏 分享 追问
举报
咨询TA

期货量化工具免费领,一键识别支撑、压力位,告别无效盯盘
您是不是也有以下困扰?可以免费领取试一下:
1、新手一枚,不知道如何下手
2、想把握每个波动机会,频繁操作,被市场打脸
3、抓不住买卖时机,做空它就涨,做多它就跌!
4、被情绪左右,亏损后还想继续操作,越亏越大

   免费体验>>

收藏 分享 追问
问题没解决?向金牌答主提问, 最快30秒获得解答! 立即提问
免责声明:本站问答内容均由入驻叩富问财的作者撰写,仅供网友交流学习,并不构成买卖建议。本站核实主体信息并允许作者发表之言论并不代表本站同意其内容,亦不代表本站对该信息内容予以核实,据此操作者,风险自担。同时提醒网友提高风险意识,请勿私下汇款给作者,避免造成金钱损失。
同城推荐 更多>
相关文章
回到顶部