量化交易/系統視乎開發/DAPP/量化合約交易技術開發詳情
量化交易是指透過預測市場走勢,利用計算機演算法進行交易的一種方式。相對於傳統交易方式,量化交易可以更快、更準1確
地進行交易決策,從而獲取更高的收益。
量化交易的核心是建立一套完整的交易系統,包括資料獲取、策略開發、回測、交易執行等環節。下面我們來分別介紹這些
環節,並且使用Python程式碼實現其中的一些功能。
資料獲取
在量化交易中,資料的質量和獲取的速度對策略的準確性至關重要。目前,常用的資料來源有交易所提供的API介面、第三
方資料服務商等。
我們以Binance交易所的API為例,來演示如何獲取K線資料。
首先,我們需要在Binance上註冊賬號,並建立一個API Key。建立完成後,可以使用以下程式碼獲取K線資料:
python
Copy code
import requests
import json
import pandas as pd
import time
def get_kline(symbol, interval, start_time, end_time):
url = '
params = {
'symbol': symbol,
'interval': interval,
'startTime': start_time,
'endTime': end_time,
'limit': 1000
}
res = requests.get(url, params=params)
klines = json.loads(res.text)
klines_df = pd.DataFrame(klines, columns=['open_time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
'close_time', 'quote_asset_volume', 'number_of_trades',
'taker_buy_base_asset_volume', 'taker_buy_quote_asset_volume', 'ignore'])
klines_df['open_time'] = pd.to_datetime(klines_df['open_time'], unit='ms')
klines_df['close_time'] = pd.to_datetime(klines_df['close_time'], unit='ms')
klines_df = klines_df.astype({'open': 'float', 'high': 'float', 'low': 'float',
'close': 'float', 'volume': 'float', 'quote_asset_volume': 'float',
'number_of_trades': 'int', 'taker_buy_base_asset_volume': 'float',
'taker_buy_quote_asset_volume': 'float'})
return klines_df
程式碼中,我們使用requests庫向Binance的API傳送請求,獲取指定交易對、時間間隔、時間範圍內的K線資料,並將資料存
儲在一個DataFrame中。
策略開發
策略是量化交易的核心。在策略開發中,我們需要根據市場的情況,利用各種技術指標、模型等手段,制定出一套可行的交
易規則。這些交易規則可以是基於技術指標的,也可以是基於基本面的,或者是兩者的綜合。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/70028032/viewspace-2950142/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
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