前言：量化交易不是什么新鲜名词了，自从计算机出现在金融交易领域之后，就有越来越多的交易员从传统的人工交易转到计算机自动交易。

那些从事量化交易的交易员，本身也是很优秀的制图师，他们需要分析大量的市场数据，得到不同的指标之后作为判断依据。从这个方式出发诞生了很多理论，像波浪理论，动量理论。我们一般也是可以通过这些理论做选股策略，就是很多人长使用指标。其实指标和量化的区别就是一个是参考筛选条件，一个是程序实现自动交易。

量化交易分几个部分:

1.交易工具

2.量化策略

3.策略回测

量化交易系统既可以做回测，又可以做快速地实盘交易；还可以很方便的扩展指标或者信号。
我们可以定义自己的交易执行策略；还可以同时处理多个合约、多个策略、多个账户。量化交易本来就要求同时交易多个合约为好，甚至可以考虑用合约1的信号做合约2；可以同时做多个策略，资金使用率提高，风险分散；还可以多个帐户，有很多客观地需求。

同时支持回测和实盘，设置两个接口来实现，一个接口读行情，一个接口做交易。
1.读行情接口有两个派生，一个是从文件里面读数据，一个是从实盘行情服务器读数据。
2.交易接口也有两个派生，一个是下单通过网络报出去，一个是下单下到文件里。

这样回测、纸面交易和实盘交易的实现就是搭不同的积木。回测是把历史数据灌进来，下单到文件，最后统计一下回测结果好不好。真实的交易无非是听真实的行情，把单子报到网络中去。纸面交易则是听取真实的行情，下单下到文件中去。

今天我们重点讲讲策略回测步骤：
首先, 回测系统就是输入每日可买入的股票（这些股票是经过模型筛选得到的），然后回测系统根据一些条件买入卖出等操作。

一：买入情况：

1.需要一个股票的买入操作：

2.那么我们假设每支股票我们只买一次，不加仓，到止损点、止盈点或持股周期太长则全部卖出。
3.但是需要加一个判断条件：
如已在所买的股票中就不做买入操作，否则买入条件。

4.然后更新一些信息（包括尺寸股票，买入日期，买入价格，该股持仓时间，现金）。计算现金时，需要计算买入手续费！我们也是需要考虑进去的。

5.这个买入数量是我们预估的，可能会造成买入之后所剩现金无法付满手续。

6.回测需要一个股票的卖出操作。

7.找到需要卖出的股票在持仓股票中的索引，更新现金：（需要计算印花税、卖出费率等）

备注：更新其他一些信息：

二：卖出情况
1.卖出触发器：

因为我们是通过模型直接筛选了可以买入的股票，所以不需要买入触发器，但是需要一个卖出触发器。

2.首先根据日期和股票id获取股票当天一些信息。
3.找到该股在持仓股票的id。
4.判断开盘价是否到止盈或止损点：
5.如果没有，则先判断当日最低是否到止损点，再判断当日最高是否到止盈点（这里优先考虑差的情况，实际可能先到止盈点再到止损点）。
最后判断持股时间是否上限：（这里我们追求短线炒股，所以时间天数不要设置太长）

三：数据更新
1.当日信息更新：

需要一个更新当日股票的市值及总市值的一个操作。

2.得到持仓股票的收盘价。
3.更新市值、现金等信息。
4.更新最大回撤等信息。

回测主函数：

最重要的部分来了，也就是我们的回测。

1.为我们模型筛选后每日可买入的股票。
2.先按时间顺序排列，然后遍历选择股票。
3.买股票，这里我们假设对于每支股票，我们利用当前总市值的20%的现金去购买，如果现金小于5000就不买了。
然后判断持仓股票是否达到卖出要求，若达到则卖出，否则继续持有
最后更新一些持股周期和其他一些信息。

整个回测流程大致就是这样,量化选股策略中我们需要更加重视回测，更多量化策略详情关注交流。