量化交易平台指支持通过对数据进行多维度的定量分析，结合发现的特征定制策略，并能够基于历史数据对策略进行回测，最后支持实盘买卖的交易平台。
从业务流上看，量化交易可以分解成：行情获取->数据清洗->指标计算->策略开发->策略回测->模拟/实盘交易；其中，指标计算+策略开发可以被视为组合构建模块，而策略回测和实盘交易可以被视为执行模块。从框架上看，底层标的几乎可以是金融市场上所有产品，包括股票、期货、外汇、商品、数字货币等。也可以应用到基金诊断、基金组合的构建和回测。
从业务价值上看，最核心的组件自然是策略开发。各家量化机构也都是从不同维度进行因子挖掘，从而捕获交易机会。结合当下火热的GPT令人向往的就是策略开发是否可能借助GPT的发展而带来变化。早在2020年，Facebook提出的Pluribus已经在6人德扑桌上击败了顶尖的人类选手，而Pluribus和以往的AI也都不一样，它不需要预先设定最优交易策略，不需要提前设置在哪些牌型就下注，基于potsize和stacksize决定是否要raise等等，而是根据牌局的变化动态生成下注的信号。但Pluribus并没有开源，所以对于策略生成无法窥之细节。
AIGC和AIGS是否能够被通用智能AGI统一目前还是很难讲的，因为在一些复杂游戏中，策略生成后，执行效果的评估和时间强相关，它其实是一个无限游戏。而无限游戏的目标并不是最大化/最小化某个指标，而是假设未来是未知的，所有人的胜负概率都一样。关键是赢的时候多赢一些，输的时候少输一些。好的策略就是选择合适的牌桌，设法让游戏一直继续，不要造成下牌桌的局面。从而在游戏过程中等待对手犯错获利。很明显，无限游戏不同于有限游戏，后者基于给定的目标总能找到某个逻辑进行分解。比如AutoGPT我用起来感觉就是一款游戏的基于特定目标求解的框架。
话说回来，目前的主流量化框架包括：zipline、QuantLib、Backtrader、Finance-Py、vnpy等；这些开源框架各有特点，主要的差异体现在高性能、功能丰富度、实盘交易支持度、社区活跃度方面。
功能丰富度：QuantLib和VNPY功能最为强大,学习难度最大；而Finance-Py和PyAlgoTrade最为简单，学习难度也是最小的
实盘交易：QuantLib和VNPY更侧重高频与量化基金实盘；而PyAlgoTrade和Finance-Py侧重学习与小额实盘；
社区活跃度:VNPY和QuantLib社区最为活跃,更新速度较好,而Pyalgotrade已经不更新了。
高性能：C++编写的QuantLib、python编写的VNPY在性能方面也很优秀；
尤其是在支持的交易品种方面，vnpy已经支持了市面上几乎所有金融产品的交易，包括期货、股票、期权、外汇、数字货币；
所以综上考虑，个人小规模实践完全可以从PyAlgoTrade入手，再选择VNPY进行深入。
我选择了聚宽平台作为行情获取来源，注册账号后，pipinstallqdatasdk就可以开始使用。jqdata的api做了速率的限制，循环调用数据获取接口会抛异常。这里，我使用backoff模块控制api调用频率。下载好数据就通过pandas写入本地文件夹，通过证券代码进行索引，以建立一个本地股票数据池。
#获取单个股票的行情数据
@on_exception(expo, Exception, max_tries=5)
def get_stock_data(code, start_date, end_date, source="local"):
if source == "jqdata":
df = jq.get_price(code, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency="daily", fields=None, skip_paused=False, fq="pre", count=None)
# 如果df不为空，则将index转换为datetime类型
if not df.empty:
df.index = pd.to_datetime(df.index)
return df
#指定第1列作为index
df = pd.read_csv("data/stock_data/" + code + ".csv",index_col=0)
if not df.empty:
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df = df[start_date:end_date]
else:
print("error in get_stock_data: ", code, " is empty")
return df股票数据池可以分成三个部分：行情、基本面、估值；分别调用get_price、get_fundamentals、get_financial_data接口；我们通常也会通过市场指数来初始化股票池，这就要用到get_all_securities，get_index_stocks，get_index_weights三个数据接口；
数据池建立好之后，我们可以开始进行一些指标的计算，包括最大回撤、股票涨跌幅、单次收益率、累计收益率等
#计算股价涨跌幅
def calculate_change_pct(df):
#计算股票涨跌幅
df["pct_change"] = df["close"].pct_change()
#nan填充为0
df["pct_change"] = df["pct_change"].fillna(0)
print(df.head(10))
return df
#过滤交易信号
def filter_trading_signal(df):
#过滤出buy和sell信号不为0的数据
temp_df = df[(df["buy"]!=0) | (df["sell"]!=0)]
#如果有连续buy的信号，则只保留第一个buy信号，其余的buy信号过滤掉
#如果有连续sell的信号，则只保留第一个sell信号，其余的sell信号过滤掉
temp_df["buy"] = temp_df["buy"].replace(1,0)
temp_df["sell"] = temp_df["sell"].replace(-1,0)
return temp_df
#计算股票单次交易的收益率，平仓时股价市值-开仓时股价市值 / 开仓时股价市值
# 开仓时bug=1，平仓时sell=-1
def calculate_single_trade_return(df):
#计算单次交易的收益率，单次交易的收益率 = (卖出时股价市值 - 最近一次的买入时股价市值) / 最近一次买入时的股价市值
#不能用pct_change，因为pct_change表示的是当前股价和前一天股价的涨跌幅，而不是买入时的股价和卖出时的股价的涨跌幅
#当遇到sell时，应该找上一次buy的股价市值，df["sell"] = -1时，找到上一次df["buy"] = 1的股价市值
#df["sell"] = -1时，找到上一次df["buy"] = 1的股价市值
temp_df = filter_trading_signal(df)
temp_df["single_trade_return"] = (temp_df["close"] - temp_df["close"].shift(1)) / temp_df["close"].shift(1)
#temp_df合并给df，如果temp_df中没有对应的数据，则用0填充
df = df.merge(temp_df[["single_trade_return"]],how="left",left_index=True,right_index=True)
df["single_trade_return"] = df["single_trade_return"].fillna(0)
#通过iplot绘制收益率曲线，横坐标是时间，纵坐标是收益率
df["single_trade_return"].iplot(kind="line",title="single trade return")
return df
#计算累计收益率
def calcualte_cum_trade_return(df):
#计算累计收益率,需要-1吗？因为是累计收益率，不是累计收益
df["cum_trade_return"] = (df["single_trade_return"] + 1).cumprod() - 1
#通过iplot绘制累计收益率曲线，横坐标是时间，纵坐标是收益率
df["cum_trade_return"].iplot(kind="line",title="cum trade return")
return df
#计算股票的最大回撤：windows表示天数，在windows天内的最大回撤 = （windows天内的最大值 - windows天内的最小值) / windows天内的最大值
def calculate_max_drawdown(df,window=7):
#计算最大回撤,raw=False表示传入的是一个series，而不是一个dataframe。rolling(window)表示计算window天内的最大回撤，返回的是一个series
df["max_drawdown"] = df["close"].rolling(window).apply(lambda x:(x.max() - x.min()) / x.max(),raw=False)
#通过iplot绘制最大回撤曲线，横坐标是时间，纵坐标是最大回撤
df["max_drawdown"].iplot(kind="line",title="max drawdown")
return df然后，基于PyAlgoTrade框架进行数据对接；PyAlgoTrade内置了对quandl平台的支持，我们主要是对中国市场进行实践，所以并不能调用quandl的下载数据接口，使用build_feed进行构建feed即可。
#使用pyalgotrade进行测策略回测的验证
import pyalgotrade
#根据pyalgotrade定义策略
from pyalgotrade import strategy
from pyalgotrade import plotter
#读取data下面的stock_data下的xxxx.csv文件作为数据源
from pyalgotrade_tushare import tools,barfeed
from pyalgotrade.barfeed import quandlfeed
#定义策略
class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):
def __init__(self, feed, instrument):
super(MyStrategy, self).__init__(feed)
self.__position = None
self.__instrument = instrument
def onEnterOk(self, position):
execInfo = position.getEntryOrder().getExecutionInfo()
self.info("BUY at $%.2f" % (execInfo.getPrice()))
def onEnterCanceled(self, position):
self.__position = None
def onExitOk(self, position):
execInfo = position.getExitOrder().getExecutionInfo()
self.info("SELL at $%.2f" % (execInfo.getPrice()))
self.__position = None
def onExitCanceled(self, position):
# If the exit was canceled, re-submit it.
self.__position.exitMarket()
def onBars(self, bars):
# Wait for enough bars to be available to calculate a SMA.
if self.__position is None:
self.__position = self.enterLong(self.__instrument, 100, True)
#获取数据
instruments = ["000001.XSHE"]
feeds = quandlfeed.Feed()
feeds.addBarsFromCSV("000001.XSHE", "./data/stock_data/000001.XSHE.csv")
print(feeds)
#创建策略
myStrategy = MyStrategy(feeds, instruments[0])
#设置策略的回测时间
myStrategy.run()
#打印策略的回测结果
print("Final portfolio value: $%.2f" % myStrategy.getBroker().getEquity())
#绘制策略的回测结果
plt = plotter.StrategyPlotter(myStrategy)
plt.plot()
#展示策略的回测结果
plt.show()
有了一个跑通的基础框架之后，我们可以逐步分解研究下PyAlgoTrade：
PyAlgoTrade框架主要包含六个部分，最重要的是strategies和feeds：
策略：Strategies；
回测数据：Feeds；
交易经纪人：Brokers；
时间序列数据：DataSeries；
技术分析：Technicals
优化器：Optimizer
从前面的代码我们可以看到，PyAlgoTrade当前支持从csv文件中获取数据，形成feeds；我们也可以对不同的金融产品来源构建不同的feed，比如从mysql、sqlite中读取，或者读取比特币数据。csvfeed从csv文件中读取数据后，就会开始解析Date,Open,High,Low,Close,Volume,AdjClose从而生成。
接下来，我们研究下PyAlgoTrade的事件驱动机制，从而实现状态一致性；它和MetaTrader4的设计理念是一致的，MQL也是采用事件回调来计算指标或者进行EA交易。
文章为作者独立观点，不代表股票配资公司观点
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