【Mquant】3：量化交易实战

1. 量化交易概述

量化交易是一种利用数学和统计模型进行投资和交易决策的方法，通过系统性的分析和自动化执行，可以提高交易的效率和稳定性。它在金融市场中发挥着重要的作用，并不断演进和发展。

核心思想是基于大量的历史数据和统计分析，寻找市场中的规律和模式，以此为基础制定交易策略。这些策略可以涵盖多个方面，如趋势跟踪、均值回归、套利等。通过量化模型的建立和优化，交易者可以更加客观和系统地进行投资决策，降低情绪因素对交易的影响。

在金融市场中应用广泛，包括股票、期货、外汇等多个领域。它可以帮助交易者发现市场中的机会，优化投资组合，控制风险，并提高交易的稳定性和盈利能力。

然而，量化交易也面临一些挑战和风险。市场的变化和不确定性、数据质量和可靠性、模型的过度拟合等都可能对量化交易的效果产生影响。因此，量化交易需要不断的研究和改进，以适应不断变化的市场环境。

2. 掌握一门编程语言

Mquant建议：小白尽可能选择Python进行量化交易，简单高效，上手快，量化领域生态健全。

1. Python数据分析生态成熟：Python在数据分析领域有着丰富的生态系统，拥有众多强大的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。这些库提供了丰富的功能和工具，使得量化交易中的数据处理、策略开发和回测等任务更加便捷和高效[1]。

2. Python编程语言特性：Python是一种简单易学、高级、解释性和面向对象的编程语言。它的语法简洁易读，代码量相对较少，使得策略开发和迭代更加快速。此外，Python是一种开源语言，拥有庞大的社区支持和丰富的第三方库，可以满足量化交易中的各种需求[1]。

3. Python在量化交易领域的普及率高：除了高频交易之外，Python几乎能够满足日频及以下（中低频、低频）的量化交易需求。相比其他语言，Python更容易学习和使用，普及率较高。因此，许多量化交易从业者选择Python作为他们的首选编程语言[2]。

要掌握Python编程语言并在量化交易中应用，以下是一些要点和建议：

2.1 安装python开发环境

2.1.1 安装Pycharm

Pycharm是python集成开发环境，在我们后续开发中需要用到，这里推荐大家先下载好。

安装教程：pycharm从安装到全副武装，学起来才嗖嗖的快，图片超多，因为过度详细！

2.1.2 安装Anaconda

Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。安装Anaconda可以帮助你管理项目中的依赖包，方便下载所需的依赖，非常好用。

关于如何安装，请看这篇教程【backtrader\Aconda】工欲利其事，必先利其器——寻找适合自己的回测框架，为backtrader配置conda环境

2.2 学习Python基础知识

你需要学习Python的基础知识，包括语法、变量、数据类型、条件语句、循环、面向对象等。这些基础知识是你进一步学习和应用Python的基础。深入浅出Python——Python基础语法全解
【python】一次性学懂python的面向对象

2.4 学习Python库和框架

Python拥有许多强大的库和框架，可以帮助你进行量化交易分析和策略开发。一些常用的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib和SciPy等。学习和熟练使用这些库将提高你的编程效率和分析能力。
python的相关包：pandas、numpy、csv、json、datetime、os与sys、random、logging、matplotlib基础、pyecharts

2.5 阅读相关书籍和教程

有许多优秀的书籍和在线教程都可以帮助你深入学习Python编程和量化交易。

量化投资学习推荐的书籍都有哪些？

3. 选择回测工具

这些工具和平台都提供了丰富的功能和灵活的编程接口，可以帮助量化交易研究员进行回测和验证交易策略的表现。

1. FMZ量化交易平台：FMZ是一个支持商品期货和数字货币回测与实盘的量化交易平台。它支持Javascript/Python/C++编写策略，并且提供了实盘级回测功能，可以基于逐笔成交和逐个深度变化的数据进行回测，以尽可能减少与实盘的偏差。
2. 优矿企业版是一款适用于机构投资者的量化回测平台。它提供了更加全面和定制化的功能，包括多账户管理、风险控制、交易执行等。优矿企业版还支持多种资产类别的回测，包括股票、基金、期货和指数等。用户可以根据自己的需求和投资策略进行灵活的配置和定制。这篇博文从入门多因子量化交易角度去学习优矿这个平台的基本使用:【优矿】多因子策略
3. VeighNa 是一个国产框架，目前Github已经接近17k Star，做的非常成功。我大概是几年前开始关注这个框架的，看着他一点点重构，发展到现在的规模。社区也在欣欣向荣的发展。这个框架，最开始的时候主要以连接多个交易平台为目的，是实盘交易导向的，回测功能是后面慢慢发展起来的，功能比较有限。但是由于代码量不大，如果有时间自己拓展也是一个不错的选择。【VeighNa】安装教程
4. Backtrader, 是一款纯Python的回测+实盘框架。从软件工程的角度，这个项目非常值得学习。这个框架的代码风格非常 Pythonic，也值得借鉴和学习。作者是一个很严谨的德国人，从他的代码审查和社区管理可见一斑。backtrader允许您专注于编写可重复使用的交易策略，指标和分析器，而不必花时间构建基础架构。

4.总结

本系列教程以Veighna为出发点，从0-1打造一个完整的量化实盘教程，希望小伙伴们可以在本章节看完后，安装好Veighna【VeighNa】安装教程，掌握python语言，以便后续进行策略研发。

参考

1. 为什么几乎所有的量化交易都用Python ? Worktile社区
2. 为什么现在Python在量化交易中这么火？
3. 量化投资学习推荐的书籍都有哪些？
4. 量化投资学习路线图 - 软件篇