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社区首页 >专栏 >合约量化系统开发(成熟项目)技术python搭建

合约量化系统开发(成熟项目)技术python搭建

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l8l259l3365
发布2022-10-14 11:37:15
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发布2022-10-14 11:37:15
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文章被收录于专栏:用户9880750的专栏

  在区块链之后,逐步走入人们视野的科技热词是Web3.0和元宇宙。这三者有什么关系?高盛在一份研究报告中表示,区块链技术是元宇宙和Web3.0发展的核心。

  Web3.0是相对于Web1.0和Web2.0的概念。早期的互联网是Web1.0,这是一个用户可以去读的网络,呈现形式是BBS等各种网站,这些网站的拥有者有很大的权利,但有很多的个人网站是大量分散的,甚至有些内容是重复的,它能够吸引的用户很少。

  Web2.0阶段,是一个用户可读可写的互联网,出现了UGC User Generated Content,也就是用户生成内容。典型的Web 2.0站点有:网络社区、网络应用程序、社交网站、博客、Wiki等等。

  合约量化APP的简单模块介绍:

  1.订单复制模块:能同时实现多个真实订单账户向交易子账户的正向,反向和多重复制效果。

  2.合约参数模块:能为单个交易者设置不同的合约保证金和交易费用。

  风险控制管理模块:能为每个交易者设置不同的风险控制设置,还可以为不同的交易者设置清算时间。

  3.差价分析模块:能自动分析所有交易者的交易数据,并可以分析交易者的盈亏比,交易频率,持仓偏好,大额回撤等数据。

  4.动态损益模块:您可以控制每个真实市场的当日损失,也就是说,您可以控制每日损失,还可以在大趋势市场中添加止盈。

  5.日志模块:您可以发布交易的实时风险信息。

  关于合约量化交易APP开发会涉及到的内容就有这些,当然一些功能是可以通过定制来实现的,只要逻辑对了就是可以加进去的。

代码语言:javascript
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# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
import numpy as np
import pandas as pd
from gm.api import *
'''
本策略标的为:SHFE.rb1901
价格中枢设定为:前一交易日的收盘价
从阻力位到压力位分别为:1.03 * open、1.02 * open、1.01 * open、open、0.99 * open、0.98 * open、0.97 * open
每变动一个网格,交易量变化100个单位
回测数据为:SHFE.rb1901的1min数据
回测时间为:2017-07-01 08:00:00到2017-10-01 16:00:00
'''
def init(context):
    # 策略标的为SHFE.rb1901
    context.symbol = 'SHFE.rb1901'
    # 订阅SHFE.rb1901, bar频率为1min
    subscribe(symbols = context.symbol, frequency='60s')
    # 设置每变动一格,增减的数量
    context.volume = 1
    # 储存前一个网格所处区间,用来和最新网格所处区间作比较
    context.last_grid = 0
    # 以前一日的收盘价为中枢价格
    context.center = history_n(symbol= context.symbol,frequency='1d',end_time=context.now,count = 1,fields = 'close')[0]['close']
    # 记录上一次交易时网格范围的变化情况(例如从4区到5区,记为4,5)
    context.grid_change_last = [0,0]
def on_bar(context, bars):
    bar = bars[0]
    # 获取多仓仓位
    position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
    # 获取空仓仓位
    position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Short)
    # 设置网格和当前价格所处的网格区域
    context.band = np.array([0.97, 0.98, 0.99, 1, 1.01, 1.02, 1.03]) * context.center
    grid = pd.cut([bar.close], context.band, labels=[1, 2, 3, 4, 5, 6])[0]
    # 如果价格超出网格设置范围,则提示调节网格宽度和数量
    if np.isnan(grid):
        print('价格波动超过网格范围,可适当调节网格宽度和数量')
    # 如果新的价格所处网格区间和前一个价格所处的网格区间不同,说明触碰到了网格线,需要进行交易
    # 如果新网格大于前一天的网格,做空或平多
    if context.last_grid < grid:
        # 记录新旧格子范围(按照大小排序)
        grid_change_new = [context.last_grid,grid]
        # 几种例外:
        # 当last_grid = 0 时是初始阶段,不构成信号
        # 如果此时grid = 3,说明当前价格仅在开盘价之下的3区域中,没有突破网格线
        # 如果此时grid = 4,说明当前价格仅在开盘价之上的4区域中,没有突破网格线
        if context.last_grid == 0:
            context.last_grid = grid
            return
        if context.last_grid != 0:
            # 如果前一次开仓是4-5,这一次是5-4,算是没有突破,不成交
            if grid_change_new != context.grid_change_last:
                # 更新前一次的数据
                context.last_grid = grid
                context.grid_change_last = grid_change_new
                # 如果有多仓,平多
                if position_long:
                    order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market,
                                 position_effect=PositionEffect_Close)
                    print('以市价单平多仓{}手'.format(context.volume))
                # 否则,做空
                if not position_long:
                    order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market,
                                 position_effect=PositionEffect_Open)
                    print('以市价单开空{}手'.format(context.volume))
    # 如果新网格小于前一天的网格,做多或平空
    if context.last_grid > grid:
        # 记录新旧格子范围(按照大小排序)
        grid_change_new = [grid,context.last_grid]
        # 几种例外:
        # 当last_grid = 0 时是初始阶段,不构成信号
        # 如果此时grid = 3,说明当前价格仅在开盘价之下的3区域中,没有突破网格线
        # 如果此时grid = 4,说明当前价格仅在开盘价之上的4区域中,没有突破网格线
        if context.last_grid == 0:
            context.last_grid = grid
            return
        if context.last_grid != 0:
            # 如果前一次开仓是4-5,这一次是5-4,算是没有突破,不成交
            if grid_change_new != context.grid_change_last:
                # 更新前一次的数据
                context.last_grid = grid
                context.grid_change_last = grid_change_new
                # 如果有空仓,平空
                if position_short:
                    order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Buy,
                                 order_type=OrderType_Market,
                                 position_effect=PositionEffect_Close)
                    print('以市价单平空仓{}手'.format(context.volume))
                # 否则,做多
                if not position_short:
                    order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Buy,
                                 order_type=OrderType_Market,
                                 position_effect=PositionEffect_Open)
                    print('以市价单开多{}手'.format(context.volume))
    # 设计一个止损条件:当持仓量达到10手,全部平仓
    if position_short == 10 or position_long == 10:
        order_close_all()
        print('触发止损,全部平仓')
if __name__ == '__main__':
    '''
    strategy_id策略ID,由系统生成
    filename文件名,请与本文件名保持一致
    mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
    token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
    backtest_start_time回测开始时间
    backtest_end_time回测结束时间
    backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
    backtest_initial_cash回测初始资金
    backtest_commission_ratio回测佣金比例
    backtest_slippage_ratio回测滑点比例
    '''
    run(strategy_id='strategy_id',
        filename='main.py',
        mode=MODE_BACKTEST,
        token='token_id',
        backtest_start_time='2018-07-01 08:00:00',
        backtest_end_time='2018-10-01 16:00:00',
        backtest_adjust=ADJUST_PREV,
        backtest_initial_cash=100000,
        backtest_commission_ratio=0.0001,
        backtest_slippage_ratio=0.0001)

 量化合约指的是目标或任务具体明确,可以清晰度量。根据不同情况,表现为数量多少,具体的统计数字,范围衡量,时间长度等等。所谓量化就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散,即用一组规定的电平,把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。经过抽样的图像,只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量,必须将其转化为有限个离散值,赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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