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。