摘  要

 

量化交易是一种运用数学和统计学知识对历史行情数据进行分析，寻找最佳交易信号，然后借助计算机技术进行自动化交易的投资方式。量化交易在欧美市场已经十分的繁荣，并一跃成为欧美市场发展的热点。但在国内大众普及度一直不是很高，市场也相对薄弱。近年来，随着计算机技术和通信技术在我国的发展，量化交易在国内也逐渐繁荣起来，受到了越来越多投资者的喜爱（但主要还是交易机构）。一个量化交易策略的产生，大致包含模型构思、模型编写/调试、模型回测和优化等几个部分。本文以掘金量化交易平台为基础，选择Python为编程语言、pycharm为编辑器，利用平台提供的SDK，然后借助Python中强大的Numpy、Pandas、Matplotlib第三方库作为参数计算和绘图工具，分别设计了一款趋势模型和一款震荡模型。这两款模型分别是基于双均线和网格交易原理的，本文实现了从交易模型的设计到实现，体现了一个完整的量化交易策略的开发和设计思路，并对模型进行了不断地优化，利用A股的历史数据对优化后模型进行回测和仿真交易。在文章的最后对模型的可行性以及存在的不足进行了总结分析，希望对今后量化交易策略的研究具有一定的参考作用。

 

关键词：量化交易，掘金量化平台，双均线模型，KDJ，网格交易法

目  录

 

第一章 绪论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 本文的主要内容和结构 2

第二章 论文相关知识 3

2.1 技术相关介绍 3

2.1.1 掘金量化交易平台 3

2.1.2 Python SDK 3

2.1.3 Numpy库 3

2.1.4 Pandas库 3

2.1.5 Matplotlib绘图库 3

2.2 均线原理介绍 3

2.3 网格交易法原理介绍 4

第三章 策略构思及实现方案 6

3.1 什么是交易策略 6

3.2 基于双均线的趋势模型 6

3.2.1 双均线模型思路 6

3.2.2 双均线模型的缺陷 6

3.2.3 双均线模型的优化 7

3.3 基于网格交易的震荡模型 7

3.3.1 网格交易模型思路 7

3.3.2 模型参数优化调整 8

3.4 交易对象的选择——螺纹钢 9

第四章 策略有效性分析 11

4.1 改进双均线模型绩效分析 11

4.2 改进网格交易模型绩效分析 12

第五章 策略中部分代码介绍 14

5.1 策略结构 14

5.2 init（context） 15

5.3 on_bar（context,bars） 16

5.4 run() 17

第六章 总结与展望 18

6.1 总结 18

6.2 展望 18

参考文献 19

致  谢 20