量化交易策略基本框架

摘要

  • 策略编写的基本框架及其实现
  • 回测的含义及其实现
  • 初步学习解决代码错误
  • 周期循环的开始时间
  • 自测与自学
  • 通过前文对量化交易有了一个基本认识之后,我们开始学习量化交易。毕竟就像学游泳,有些东西讲是讲不懂,做过就会懂。

从一个非常简单的交易策略开始

  • 先看一个非常简单的交易策略:

      每天买100股的平安银行。
    
  • 为了让这个策略能让计算机执行,首先,要使策略符合“初始化+周期循环”框架,像这样:

      初始化:选定要交易的股票为平安银行
      每天循环:买100股的平安银行
    

什么是“初始化+周期循环”框架?

  • 为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的量化策略,必须基于一种模式来写,框架就是指这种模式。而此框架包含两个部分即初始化与周期循环:

  • 初始化即指策略最开始运行前要做的事。比如,准备好要交易的股票。

  • 周期循环即指策略开始后,随着时间一周期一周期地流逝时,每个周期要做的事。如例中,周期为天,周期循环的则是每天买100股的平安银行。

  • 能帮助你理解这一框架的是,其实人本身日常做交易就是符合“初始化+周期循环”框架的,初始化就是已存在人脑的交易思想与知识,周期循环就是每天或每分钟地查看行情、判断、下单等行为。

如何把策略变成计算机可执行的程序?

  • 通过编程将策略写成计算机可识别的代码,具体说,我们这里是用python这门编程语言。

  • 另外可以用聚宽的向导式策略生成器,这种方法是不需编程的,但灵活性上难免是远不如写代码的。

那么如何将策略写成代码?

  • 这并非三言两语就能说清,尤其是对于没有编程基础的人。所以我们将通过后续的内容逐步地介绍。首先我们将学习“初始化+周期循环”框架代码的写法。

  • 写法一

      def initialize(context):
          这里是用来写初始化代码的地方,例子中就是选定要交易的股票为平安银行
    
      def handle_data(context,data):
          这里是用来写周期循环代码的地方,例子中就是买100股的平安银行
    
  • 写法二

      def initialize(context):
          run_daily(period,time=\'every_bar\')
          这里是用来写初始化代码的地方,例子中就是选定要交易的股票为平安银行
    
      def period(context):
          这里是用来写周期循环代码的地方,例子中就是买100股的平安银行
    
  • 代码应该往哪里写?

    • 来到聚宽网站后,通过导航栏-我的策略-我的策略进入策略列表,点击新建策略-
      1.jpg

    • 进入策略编辑页,左侧就是策略代码编辑区域,初始会默认给你提供代码模板,全删除后写入我们的代码就好了。
      1.jpg

  • 两种写法用哪个好?

    • 写法一是从前的老写法,将逐步弃用,写法二是聚宽系统改进后的新写法,推荐使用写法二

    • def、context等都是什么意思?

    • 其实是在调用聚宽提供好的函数,展开讲很复杂,不理解的话先记住,后面的学习内容会让你理解。

框架写成代码了,那例子的完整的代码该怎么写呢?

  • 剩下的两行代码这么写。完全理解需要学习后续的内容,此处不要求理解。知道大概什么样子往哪里写即可。

  • 选定要交易的股票为平安银行:

      g.security = \'000001.XSHE\'
    
  • 买100股的平安银行(市价单写法):

      order(g.security, 100)
    
  • 以写法二为例把剩下的代码补上后,完整代码为:

      def initialize(context):
          run_daily(period,time=\'every_bar\')
          g.security = \'000001.XSHE\'
    
      def period(context):
          order(g.security, 100)
    

那么现在这些代码就可以运行了吗?

  • 是的。以写法二为例,如图把代码写到策略编辑区,设置好初始资金起止时间(比如初始资金100000元,起止时间20160601-20161231),频率设置成天。点击编译运行,运行结束后就可以看到结果了。
    设置并运行.png

  • 可以看到,若你20160601有初始资金100000元,每个交易日尝试买100股的平安银行,到20161231,你的收益曲线将如图中蓝线般增长。图中红线是基准收益(默认是沪深300指数,代表整个市场增长水平)

  • 接下来,点击运行回测,运行结束后就可以看到更为详细的结果,包括下单记录、持仓记录等。
    回测结果.png

策略出错不能运行?

  • 策略不能运行时,日志中会报错并给出一定的提示信息,像这样:
    缺少符号错误.png
  • 首先注意,右上角的箭头按钮能展开运行日志。看到日志中,最后一行是错误的提示信息:

      SyntaxError: invalid syntax
    
      汉义是 语法错误:不合法的语法。
    
  • 最后一行之前的是错误的位置信息,一般只看后面就行。

      File "user_code.py", line 1
          def initialize(context)
                                ^
    
  • 意思是文件user_code.py(就是你的策略代码)的第一行,“^”符号指向的位置有错。你到代码中的这个位置看下,会发现少个冒号。

  • 为了顺利运行策略,需要耐心解决错误,但错误的原因极度的复杂多样(所以日志的报错信息也多种多样,不止图上一种),故在此只针对例子讲下新手容易犯的错误:

    • 符号要用英文输入法。下图,代码第一行的冒号是中文的,所以出错
      中文符号错误.png
    • 拼写不要错。下图,security拼写错了
      拼写错误1.png
    • 缩进要对齐。下图,缩进没对齐。缩进的时候可以按键盘tab键或四个空格。
      缩进错误.png
  • 编程界往往把错误叫bug,而不断调试去除错误的过程叫debug,做量化时也是时常听到的说法,大家应该知道下。

  • 而且debug通常就是要耗费不低于写bug写代码的时间的,所以会debug是很重要的能力,大家平时debug的时候不妨多思考下,如何更有效率的debug。当然,我们后续也会介绍些debug的技巧。

回测、编译运行、运行回测都是什么意思?

  • 像刚刚那样,用一段时间内的历史的真实行情数据,来验证一个确定的交易策略在这段时间表现如何,这个过程叫回测

  • 运行回测就是是字面意思,让计算机运行这次回测,运行后会告诉你策略在这段时间表现情况,比如收益率、年化收益率、最大回撤、夏普比率等指标,而且一般也会包括下单记录、持仓记录等。

  • 编译运行其实也是让计算机运行这次回测,不过相比于点击运行回测,编译运行的结果比运行回测要简单,只有收益率等指标,因此也速度更快。所以,当还不必要得到详细的结果时,或只是想调试下策略的代码,看是否无误可运行时,编译运行就比运行回测更方便。

周期循环具体是什么时候开始的呢?

  • 如果策略频率为天,是每个交易日开始生效,从9:30直到15:00(从股市开市到收市),所以例子中是每个交易日9:30开市循环就开始,一天一次地循环执行买入股票的操作。

  • 如果策略频率为分钟,是每个分钟开始时执行,所以例子中的买入股票的操作是每个交易日从9:30:00开始,然后9:31:00,直到14:59:00。接着下一天9:30:00,如此一分钟一次地循环执行的。
    minBar.png

  • 虽然频率只有为分钟和每天可选,但通过不同的代码可以实现按周按月周期循环,而且分钟级别里下单时间也是可以自己选的,不过代码的写法则与写法一和写法二那样略有不同,后面会讲到。

自测与自学

  • 按教程实践下。
  • 通过搜索自学K线、bug、debug的含义。

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