交易软件编程,如何学习编写一个股票交易软件的交易程序?

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  • 如何学习编写一个股票交易软件的交易程序?
  • 期货程序化交易系统是如何实现的,用的是什么编程语言
  • 如何编写程序化交易
  • 谁能给我编写一个股票交易系统的程序?
  • 怎么学习python量化交易?
  • 中国的 Python 量化交易工具链有哪些
  • Q1:如何学习编写一个股票交易软件的交易程序?

    找一个助手,而且是学电脑专业的,这样会比较好一点!~

    Q2:期货程序化交易系统是如何实现的,用的是什么编程语言

    、程序化交易系统目前主要是通过计算机程序实现的,其实就是把交易者决策的过程用计算机语言描述出来,然后由计算机给出交易建议或直接发送交易指令到期货公司的交易系统中去,完成一笔交易。
    比如我们用自然语言思考某个品种是否应该买入卖出时:“如果大豆0901价格跌破3000元,则开仓卖出三分之一......”用计算机语言描述时可能就是:
    “IF A0901<=3000 THEN SELL......”
    当然实际上的程序编写是比较复杂的,因为要做大量的逻辑判断和公式计算。
    2、 理论上来讲,用什么语言都可以完成这样的任务,但因为涉及到大量的数据读写和网络存取,所以最好用自带数据库功能的编程语言,比如Delphi,不但数据 库功能很强,而且可直接读写SQL-Server、Oracle、Sybase等证券期货行业普遍采用的数据库,相应的网络控件也齐全。
    3、此类交易系统适合所有的交易市场,证券、期货、外汇都已经有了类似的交易系统,但各自的模型基础不一样,因为这些软件都是根据交易者的经验来建立交易模型并编写的,而不同的交易者思路是不完全相同的。
    4、在证券市场和期货市场上,如果个人要建立一个计算机程序化交易系统的话,首先要做的当然是建立交易模型,也就是把自然语言描述的交易决策过程转换成计算机语言。
    其次是建立交易接口,这里有两个接口问题要解决,一是你的交易程序要读取行情软件的数据,以便系统根据行情数据作出交易决策并发出交易指令;二是你的交易程序发出的指令要下到证券公司(期货公司)的交易服务器上去,就像你自己敲单一样。
    接口问题涉及到TCP/UDP端口的读写,证券(期货)公司和交易所的通信都是通过TCP/UDP进行的,他们不对最终客户开放接口,这就需要你自己破解数据格式了。
    所以要建立一套有效的程序化交易系统,不但要求程序的编写者有成功的、长期有效的交易经验,还要懂得将这些经验用计算机语言描述出来,这不是一个很简单的过程。

    Q3:如何编写程序化交易

    目前的程序化交易软件里,相对比较简单的是文华的赢智软件,里面包含了很多现成的函数,不用自己另外写,测试功能也比较齐全,没学过计算机编程的人也可以很快上手的。像金字塔、TB等软件就需要有一定的计算机编程基础了。至于软件如何使用,文华官网上都有使用说明,挺详细的。

    Q4:谁能给我编写一个股票交易系统的程序?

    证卷统计排行网”有大量关于此类的问题解答,您可以去查看!

    Q5:怎么学习python量化交易?

    下面教你八步写个量化交易策略——单股票均线策略

    1 确定策略内容与框架

    若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票
    若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票

    只操作一只股票,很简单对吧,但怎么用代码说给计算机听呢?

    想想人是怎么操作的,应该包括这样两个部分

    既然是单股票策略,事先决定好交易哪一个股票。

    每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价,是的话开盘就买入,不是开盘就卖出。每天都这么做,循环下去。

    对应代码也是这两个部分

    def initialize(context):
        用来写最开始要做什么的地方
    def handle_data(context,data):
        用来写每天循环要做什么的地方

    2 初始化

    我们要写设置要交易的股票的代码,比如 兔宝宝(002043)

    def initialize(context):
        g.security = '002043.XSHE'# 存入兔宝宝的股票代码

    3 获取收盘价与均价

    首先,获取昨日股票的收盘价

    # 用法:变量 = data[股票代码].close
    last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价,命名为last_price

    然后,获取近二十日股票收盘价的平均价

    # 用法:变量 = data[股票代码].mavg(天数,‘close’)
    # 获取近二十日股票收盘价的平均价,命名为average_price
    average_price = data[g.security].mavg(20, 'close')

    4 判断是否买卖

    数据都获取完,该做买卖判断了

    # 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入,否则卖出
    if last_price > average_price:
        买入
    elif last_price < average_price:
        卖出

    问题来了,现在该写买卖下单了,但是拿多少钱去买我们还没有告诉计算机,所以每天还要获取账户里现金量。

    # 用法:变量 = context.portfolio.cash
    cash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金量,命名为cash

    5 买入卖出

    # 用法:order_value(要买入股票股票的股票代码,要多少钱去买)
    order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票
    # 用法:order_target(要买卖股票的股票代码,目标持仓金额)
    order_target(g.security, 0)# 将股票仓位调整到0,即全卖出

    6 策略代码写完,进行回测

    把买入卖出的代码写好,策略就写完了,如下

    def initialize(context):#初始化
        g.security = '002043.XSHE'# 股票名:兔宝宝
    def handle_data(context, data):#每日循环
        last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价
    # 取得过去二十天的平均价格
        average_price = data[g.security].mavg(20, 'close')
        cash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金
    # 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入,否则卖出。
    if last_price > average_price:
            order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票
    elif last_price < average_price:
            order_target(g.security, 0)# 将股票仓位调整到0,即全卖出

    现在,在策略回测界面右上部,设置回测时间从20140101到20160601,设置初始资金100000,设置回测频率,然后点击运行回测。

    7 建立模拟交易,使策略和行情实时连接自动运行

    策略写好,回测完成,点击回测结果界面(如上图)右上部红色模拟交易按钮,新建模拟交易如下图。 写好交易名称,设置初始资金,数据频率,此处是每天,设置好后点提交。

    8 开启微信通知,接收交易信号

    点击聚宽导航栏我的交易,可以看到创建的模拟交易,如下图。 点击右边的微信通知开关,将OFF调到ON,按照指示扫描二维码,绑定微信,就能微信接收交易信号了。

    Q6:中国的 Python 量化交易工具链有哪些

    1. 万得的Python API,可以用来获取实时数据、历史数据以及下单交易 优点:万得大而全 缺点:下单交易功能不是事件驱动(例如成交回报需要用户去查询,而不是主推)

    2. 同花顺iFinD的Python API,类似万得的API 优点:比万得便宜,同花顺的服务态度很好(用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案)

    3. 掘金的量化平台

    4. 通联数据的量化平台

    5. QuickFix的Python API(可以用来接国信、方正的FIX接口)

    6. Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas(量化分析)

    7. IPyhon/Spyder(适合做量化分析的IDE环境)

    8. Zipline(策略开发回测)

    9. TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据,包括行情、基本面、经济数据等等。

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