MiniQMT 是轻量级量化交易系统，适合散户使用，而 DeepSeek 是基于深度学习的量化交易策略框架，可助力发现交易机会。二者结合能轻松实现策略开发，具体如下：

准备工作

• 安装相关工具：确保有 Python 3.7 及以上版本环境，通过pip install deepseek和pip install miniqmt分别安装 DeepSeek 和 MiniQMT。
• 获取 API 密钥：用于连接交易所，如 Binance、Coinbase 等，根据所选交易所的要求进行申请。

编写策略

• 获取市场数据：利用 DeepSeek 获取市场数据，如market_data = ds.get_market_data("Binance", "BTCUSDT")，假设使用 Binance 交易所及 BTC/USDT 交易对。
• 设计交易策略：可借助 DeepSeek 的 AI 能力生成策略代码。例如在 Cursor 编辑器中调用 DeepSeek 模型，输入 “请帮我写一个 miniQmt 的量化交易策略，要求下载平安银行历史分钟 K 线，计算 10 日和 20 日均线，10 日均线上穿 20 日均线时全仓买入，下穿时全仓卖出”，即可获取相关代码框架。也可自行编写，如编写移动平均线交叉策略：

• python

def moving_average_crossover(data, short_window, long_window):
    short_ma = data('close').rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
    long_ma = data('close').rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()
    signals = (short_ma > long_ma).astype(int) - (short_ma < long_ma).astype(int)
    return signals

• 执行交易：使用 MiniQMT 根据信号执行交易，示例代码如下：

• python

def execute_trade(signals, api_key):
    for signal in signals:
        if signal == 1:
            mq.buy(api_key, "BTCUSDT", 100) 
        elif signal == -1:
            mq.sell(api_key, "BTCUSDT", 100) 

• 整合策略并运行：将上述步骤整合，运行策略，代码如下：

python

def automated_trading(api_key):
    data = ds.get_market_data("Binance", "BTCUSDT")
    signals = moving_average_crossover(data, 20, 50)
    execute_trade(signals, api_key)
api_key = "your_api_key_here"
automated_trading(api_key)

回测与优化

• 回测：在 MiniQMT 中新建策略，设置回测时间、资金、基准、频率等要素后进行回测，根据回测的评价指标和收益曲线等评估策略效果。
• 优化：依据回测结果，利用 DeepSeek 分析策略存在的问题，调整参数或改进逻辑，如调整移动平均线窗口大小等，不断优化策略性能。

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