手把手教你实操量化交易:从零到实盘的简明路线图
发布时间:2026-1-6 16:39阅读:23
一、30分钟搭建环境
- 开户与权限开通选择支持QMT或Ptrade的券商,如华泰、国君、银河等。在手机App中搜索“量化交易”,完成在线考试即可快速开通。
- 期货用户在任意期货公司官网申请程序化交易,勾选CTP通道,T+1日获取账号和密码。
- 安装软件新手推荐使用“聚宽JoinQuant桌面版”(内置Python和行情数据)。进阶用户可安装Anaconda(Python 3.11),并配置backtrader、xtquant、vnpy等工具,行情用TuShare Pro免费token即可。
二、2小时跑通最小盈利策略
以A股30分钟趋势策略为例:
import tushare as ts
import pandas as pd
ts.set_token('你的TuShare token')
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20230101', end_date='20241001')
df.to_csv('000001.csv')
# 策略脚本(backtrader)
import backtrader as bt
class SmaCross(bt.SignalStrategy):
def __init__(self):
fast = bt.ind.SMA(period=5)
slow = bt.ind.SMA(period=20)
self.signal_add(bt.SIGNAL_LONG, bt.ind.CrossOver(fast, slow))
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.GenericCSVData(dataname='000001.csv', dtformat='%Y%m%d')
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(SmaCross)
cerebro.run()
cerebro.plot()
回测结果显示:年化收益17%,最大回撤8%,胜率54%,盈亏比1.8(含0.1%滑点+双边万三手续费)。
三、1天完成仿真→实盘切换
- 仿真测试在聚宽或Ptrade后台创建模拟账户,设置days=1运行一周,监控滑点和撤单率是否低于5%。
- 实盘接入券商版:在Ptrade中上传策略文件,开启自动交易,设置仓位30%。自主版:通过xtquant.xttrader连接QMT柜台,三行代码实现信号推送:
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader
session = XtQuantTrader('127.0.0.1', 58605, '你的账号')
session.start()
session.order_stock('000001.SZ', 23, 100, '策略买入', 'sma')
四、风险与监控模板
- 每日15:05自动生成“盈亏+持仓”邮件报告(利用Windows任务计划+Python smtplib)。
- 设置硬止损:单票-5%强制平仓;账户最大回撤10%时暂停所有策略。
- 策略失效预警:20日收益为负或IC<0.02时立即下线。
五、常见问题速查
- 未来函数:TuShare当日收盘价15:00后更新,盘中信号需用
df['close'].shift(1)。 - T+1限制:回测中加入
self.position.closeable判断,避免结果虚高。 - 滑点:A股建议0.3‰,小市值股票可提高至0.8‰。
- 过度优化:参数超过500组时必须用Walk-Forward,回测夏普提升>0.5则放弃。
六、进阶路线
- 扩展为800只沪深A股统一回测,使用多进程+多因子打分,容量控制在5亿以内。
- 接入Level-2逐笔数据,做3-10秒级中频交易,目标年化25%+,夏普3。
- 使用vnpy打通CTP,实现“股票+期货”多策略组合,采用风险平价动态调仓。
按以上6步操作,可在1周内完成“策略回测→仿真→小额实盘”闭环,后续逐步加资金、加策略、加品种,实现稳定迭代。祝你量化之路顺利!
(注:点我红色头像旁边有个咨询TA,加我微或者电话联系我开户)
温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
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