您好, 掘金量化软件是一个提供量化交易策略研究、编写、回测和实盘交易的平台。可以联系我领取整套操作指南。以下是掘金量化软件的基本使用方法和策略编写步骤:
掘金量化软件使用方法
1. 注册和登录: 访问掘金量化官网,注册账户并登录。
2. 了解界面; 登录后,熟悉掘金量化的操作界面,包括数据浏览、策略研究、策略回测、实盘交易等模块。
3. 获取数据:使用掘金量化提供的数据服务,获取股票、期货等金融产品的历史数据和实时数据。
4. 策略研究:在策略研究模块中,可以编写和测试交易策略。掘金量化支持Python语言,适合有一定编程基础的用户。
5. 编写策略: 在策略编辑器中编写策略代码,掘金量化提供了丰富的API和函数库,方便用户实现各种交易逻辑。
6. 策略回测: 编写完策略后,使用掘金量化的回测功能测试策略在历史数据上的表现,评估策略的有效性。
策略编写步骤
1. 定义策略逻辑: 确定你的交易策略,比如基于均线交叉、MACD、RSI等技术指标的策略。
2. 编写代码:在掘金量化的策略编辑器中,使用Python语言编写策略代码。以下是一个简单的均线交叉策略示例:
```python
导入掘金量化库
from myquant import *
初始化策略
class MaCrossStrategy(Strategy):
def __init__(self):
定义长短均线
self.short_ma = 10
self.long_ma = 60
def on_bar(self, bar):
获取长短均线值
short_ma = talib.MA(bar.close, timeperiod=self.short_ma)
long_ma = talib.MA(bar.close, timeperiod=self.long_ma)
计算长短均线差值
ma_diff = short_ma - long_ma
金叉买入信号
if ma_diff[-1] ma_diff[-2]:
self.buy(bar.close)
死叉卖出信号
elif ma_diff[-1] > 0 and ma_diff[-1] < ma_diff[-2]:
self.sell(bar.close)
```
3. 回测策略:在掘金量化平台上设置回测参数,如起始资金、滑点、手续费等,然后运行回测,查看策略的历史表现。
4. 优化策略:根据回测结果,调整策略参数,优化策略表现。
5. 实盘模拟:在实盘前,可以在模拟环境中运行策略,确保策略按预期工作。
请注意,以上步骤和代码示例仅提供一个基本的指导,实际的策略编写和交易需要根据个人的投资理念、风险承受能力和市场情况来定制。量化交易涉及风险,投资需谨慎。
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发布于5小时前 上海