抄底的艺术——量化交易之路

什么是量化/h2>

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。它极大地降低了市场波动给投资者情绪带来的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

我们总是在不停的寻找各种问题的答案，如”今天中午吃什么，“Excel 如何进行自动求和”，“520 该送女朋友什么样的礼物”等，搜索答案，最常用的方式是通过搜索引擎来获取答案，通过搜索我们能找到很多与上述问题相关的答案。

普通的散户往往会根据自身的偏好和以往的经验来进行策略的选择，也就是我们所说的“盘感”，通过每天对盘前，盘中，盘后的观察分析，逐渐总结出自己的一套交易逻辑。当然很多散户秉着”没有逻辑就是最好的逻辑“的玄学策略，经常就是一把梭哈，”all in”才是永恒的信仰！

倘若真被他们赌对了一两次，就觉得自己已经掌握了大 A 的脉搏，感受到了财富的律动，从而变得更加的贪婪，更加的愚蠢，到最后成批成批割肉跑路。

而这种说法目前还停留在“江湖传言” 的阶段，没有人能对它的准确性作出保证，很多给散户们分享炒股策略的“股神”往往也会在最后“贴心”的提醒大家“本文只阐述个人观点，不构成任何投资建议！股市有风险，投资需谨慎！”。所以，我们散户迫切需要一种手段去验证，去优化这些“大师”的策略。

量化交易的目的之一就是通过历史的数据对我们选择的策略进行回测，例如，对于“中国平安”这只股票，从它的上市那天开始至今，如果我每周四尾盘全仓买入，下周三再以开盘价卖出（因为考虑到周四有可能会大跌），如此不停循环往复，扣除手续费和印花税，最后的资金曲线会是什么样的呢果这个策略在这只股票上表现的不理想，那会不会在别的股票上就会很有效过量化交易我们能够去验证各种股神的“战法”，分析他们的利弊，从而更好的总结出自己的一套交易策略。下面本文将通过编码的方式来验证流传已久的“黑色星期四”。通过以下代码，可以很直观的输出此策略在“中国平安”这只股票上的表现。

运行后得到结果：

从结果上来看，这种坚定的投资策略比我们刚刚的那种“自作聪明”的策略有更大的利润空间。

对于大部分的策略我们都可以去编写代码用历史数据进行回测，从而验证这些策略的优劣。

产生买入卖出的信号

自动化交易是量化交易的重要组成部分，当我们的策略产生一个买入或者卖出的交易信号后，自动化交易模块便会去响应此信号，从而调用券商接口或者其他途径进行自动下单。如上述案例中的 self.sell()和 self.buy()，self.close()都是交易型号。自动化交易分为实盘交易和模拟盘交易，一般有新的策略产生先会去模拟盘上跑个几周或者几个月，稳定下来后才会去真正实盘操作。自 2015 年后官方已经关闭了所有自动交易的接口，要想实现自动交易我要我们自己是尝试别的方法。对于散户来说，每个月不会太过频繁的交易，因此，散户注重的应该是策略的好坏，自动化交易只是一个锦上添花的东西。

寻找数字背后的规律

量化交易中大多数策略是基于对历史规律的总结，在规律的基础上发现概率优势，它的最大理论依据是人性的相似性以及人性很难改变的事实。如果每一个瞬间的股票价格都是全体交易者对价值所达成的一种瞬间共识，那么历史的规律在今后的交易中同样具有指导意义。历史是有惯性的，无论人，社会，国家，市场等等，惯性作用于方方面面，在股市中常被称为“趋势”。量化的最大价值是能在趋势产生之初就发现它，我们并非一定要买在股价的最低点，卖在股价的最高点，我们需要的是量化模型能帮我们判断出一个区域。

量化模型很像我们小时候常常玩的找规律的游戏，因此不可避免的很多人都会将机器学习，人工智能的技术用在量化交易上。然而机器学习和深度学习产生的模型对股票规律的可解释性太差，数据太过拟合，举个例子，

000001 和 000003 在这两年中都是涨的，000002 和 000004 在这两年中都是跌的，如果用这些数据去训练模型，很有可能得出来“偶数位的股票代码会跌，奇数位的股票代码会涨。”的结论，这显然是一个比较扯淡的结论，但是对于 AI 来说，它觉得这就是它的世界中的真理。因此，我们在发现规律的同时也要考虑规律背后所代表的含义。

战胜人性

很多交易者常常是“交易瘾”患者，他们做交易时会有快感，其交易的主要目的是寻找刺激，他们企图抓住市场中每一次价格波动，贪婪地不想放过任何一次机会，如果买入后的走势符合他们的预期则表现为自负得意，如果走势背离预期则表现为懊恼，需寻找“复仇”机会。其次，很多交易者都喜欢逆势操作，将“别人贪婪的时候我恐惧，别人恐惧的时候我贪婪”奉为至高信条。

将数据抓取下来后，可以保存到关系型数据库如 mysql，非关系数据库如 MongoDB，或者直接以 csv 格式和 hdf 文件的方式保存，也可以考虑去研究一下时序数据库，如 InfluxDB、TimescaleDB 等。

回测框架

回测框架一般包含以下几种功能：

写策略；策略进行回测；策略的结果进行分析；持多种股票的对比；

其中，我们主要的工作是在编写合理的策略，剩下的这些功能，都是框架已经封装好的，使得用户能更好的集中精力进行策略的开发。

上述“黑色星期四”的例子使用的是BackTrader^[2]框架，Backtrader 是一个基于 Python 的自动化回溯测试框架，作者是德国人 Daniel Rodriguez，是一个易懂、易上手的量化投资框架。相似的框架也有很多如 PyAlgoTrade，Zipline，pysystemtrade 等。

自动化交易

有很多人会觉得自动化交易很酷，可是遗憾的是，目前官方已经完全关闭了对散户的交易接口。要想实现自动化交易最常用的方式是编写如 selenium、按键精灵等，模拟用户行为的方式去实现。

PyAutoGUI 是一个纯 Python 的 GUI 自动化工具，其目的是可以用程序自动控制鼠标和键盘操作，多平台支持（Windows，OS X，Linux）。

在电脑上安装同花顺的交易软件

来源：qq_33419925