數字貨幣/期貨量化交易系統開發（交易演算法）| 量化交易系統開發原始碼示例

如今 數字貨幣市場 發展火熱 ，量化交易 系統 已成為 香餑餑 。量化交易 系統可以 藉助計算機技術和採用數學模型去實現投資策略 ， 也被稱為自動化交易，其核心是用先進的數學模型 來 替代人為的主觀判斷 。

 

量化交易的工作原理是透過觀察 “市場波動”來執行操作，這意味著只要市場有波動，就有機會賺取差價。它既可以用於牛市，也可以用於熊市。貨幣價格的上漲可以在原有基礎上賺取一些額外的差價，而貨幣價格的下跌也可以賺取一定的差價來彌補自身的損失。

 

量化交易系統（詳情可V：17O系統2OO6開發5O93）可以實現更豐富的策略和更強大的程式功能，為收益和風險提供豐富的歷史資料和多角度模型評估演演算法，支援策略研究、回溯測試、自動交易等功能，具有相對成熟的運作經驗，使得投資者可以在系統的模擬交易環境中不斷最佳化自己的策略模型。

 

量化交易系統架構：量化系統分為前端和後端，前端主要面向使用者，用於策略編寫、手工下單、監控、報告分析等；後端將交易和行情進行封裝，以及指令路由工作，並提供最簡單的介面供前端使用。

 

量化交易系統開發原始碼：

 

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import linear_model

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import linear_model

 

# 定義交易資金

capital = 100000

 

# 定義每次交易的數量

trade_qty = 1000

 

# 定義交易費用

trade_fee = 0.003

 

# 定義時間跨度

time_span = 10

 

# 計算交易收益

def calc_profit(open_price, close_price):

    return (close_price - open_price) * trade_qty - trade_qty * trade_fee * 2

 

# 計算交易均值迴歸模型

def calc_linear_model(df):

    X = np.array(df['open']).reshape(-1, 1)

    y = np.array(df['close']).reshape(-1, 1)

    model = linear_model.LinearRegression()

    model.fit(X, y)

    return model.coef_[0][0], model.intercept_[0]

 

# 讀入交易資料

df = pd.read_csv('trade_data.csv')

 

# 計算交易均值迴歸模型引數

slope, intercept = calc_linear_model(df)

 

# 初始化資產和交易結果

capital_list = []

result_list = []

 

# 開始交易

for i in range(time_span, len(df)):

    # 計算收益

    open_price = df.iloc[i-time_span]['open']

    close_price = df.iloc[i]['close']

    profit = calc_profit(open_price, close_price)

 

    # 更新資產

    capital += profit

 

    # 記錄交易結果

    capital_list.append(capital)

    result_list.append(profit)

 

# 輸出交易結果

print('Final capital:', capital)