老話說(shuō)，沒(méi)出正月都是年，我在這兒給大家拜個(gè)晚年，祝大家晚年幸福！ 農(nóng)歷新年還沒(méi)有過(guò)完（元宵沒(méi)到），大家都已經(jīng)陸陸續(xù)續(xù)回到工作崗位上，年初立的flag要執(zhí)行起來(lái)。 每當(dāng)這個(gè)時(shí)候，很多萌新開始學(xué)習(xí)量化，但有相當(dāng)一部分最終沒(méi)有'上岸'，從入門到放棄，從然后到?jīng)]有然后，并不是因?yàn)樗麄儾粔蚵斆骰虿粔蚺?，原因有很多，我覺得大部分只是方向或方法沒(méi)對(duì)。 特別是對(duì)于沒(méi)有編程基礎(chǔ)的萌新，為了入門量化，先買了一本Python編程書，看著看著就昏昏欲睡，這個(gè)很正常，這的確很無(wú)趣，因?yàn)檫@只是為了學(xué)習(xí)而學(xué)習(xí)，記住了很多知識(shí)，卻感覺無(wú)法落地。 就跟很多國(guó)人從小學(xué)到大學(xué)學(xué)了十幾年的英語(yǔ)一樣，記住語(yǔ)法單詞只是為了考試，覺得很無(wú)趣，要是說(shuō)你附近有一群漂亮的外國(guó)妹子，你要用英語(yǔ)去勾搭她們，是不是就來(lái)勁了。 一開始，你只能一個(gè)一個(gè)單詞往外蹦，什么'helllo'啊，什么'welcome'啊，什么'beautiful'啊，可能一個(gè)主謂賓的整句都說(shuō)不了，加上肢體語(yǔ)言，不妨礙你們的大體溝通。 跟她們混久了，聽著相互之間的溝通，慢慢就會(huì)短句了，再過(guò)久一些，不僅長(zhǎng)句復(fù)合句會(huì)了，連口語(yǔ)發(fā)音味道兒都正了。 你瞧瞧，同樣是學(xué)英語(yǔ)，為什么一個(gè)是無(wú)趣至極，一個(gè)是相當(dāng)來(lái)勁呢，他們之間的差別主要在哪里？ 我個(gè)人覺得主要是兩點(diǎn)：一是目的動(dòng)機(jī)，二是即時(shí)反饋。 高效率做事講究'以終為始'，要緊扣目標(biāo)，不要走彎路跑偏了，以考試為目的，not cool，因?yàn)榇蟛糠秩烁杏X自己都是被動(dòng)應(yīng)付考試，勾搭妹子，very cool，因?yàn)槟阌X得自己在做一件自己認(rèn)可且有趣的事情。 你以提高考試分?jǐn)?shù)作為學(xué)習(xí)目標(biāo)，但是努力學(xué)習(xí)到分?jǐn)?shù)明顯提高之間有非常大的時(shí)間間隔，也就是你要在這段長(zhǎng)時(shí)間里面忍受無(wú)趣，而跟外國(guó)友人學(xué)英語(yǔ)，學(xué)了馬上就能用，別人提了一個(gè)新詞兒'pretty'，你轉(zhuǎn)頭就能對(duì)妹子說(shuō)'you look so pretty today'，換來(lái)莞爾一笑，也就是這種即時(shí)反饋，將無(wú)趣碎片化了，從忍受變?yōu)橄硎堋?/p> 用高大上的話來(lái)說(shuō)就是'正向飛輪'，在這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程中，你學(xué)了一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，然后學(xué)以致用完成了一件小事兒，完成這個(gè)行為給你帶來(lái)了滿足感和正反饋，激勵(lì)你樂(lè)樂(lè)呵呵學(xué)新的知識(shí)點(diǎn)，如此反復(fù)循環(huán)，像滾雪球一樣，滾著滾著你就不知不覺入門了。 那學(xué)量化交易也是如此，首先要想清楚自己為什么要學(xué)量化。 是看到媒體宣傳量化對(duì)沖基金賺錢，自己也想從事該行業(yè)？ 看到身邊有人學(xué)習(xí)量化交易，自己也想學(xué)習(xí)一下？ 自己有投資想法，想形成交易系統(tǒng)，并用量化分析方法驗(yàn)證其準(zhǔn)確性？ 自己已經(jīng)有穩(wěn)定的盈利系統(tǒng)，想解放雙手和堅(jiān)持紀(jì)律性，用程序化自動(dòng)交易？ 學(xué)量化的動(dòng)機(jī)和目的是什么都可以，關(guān)鍵是看自己的渴望掌握這項(xiàng)技能的程度，為自己的學(xué)習(xí)賦予自己認(rèn)可的意義。 比如說(shuō)，你學(xué)量化純粹是為了賺錢，入門量化需要學(xué)100個(gè)知識(shí)點(diǎn)，你預(yù)計(jì)將來(lái)可以提高交易勝率，多賺或少虧10w，這樣一個(gè)知識(shí)點(diǎn)就相當(dāng)于多賺或少虧1000塊錢，這樣一換算，是不是學(xué)習(xí)動(dòng)力就足一點(diǎn)了。 學(xué)習(xí)量化，為了投資賺錢可以，為了談資裝X也可以，為了勾搭寬客也可以，只要自己足夠認(rèn)可足夠渴求就可以了，這樣咱就能保持著未來(lái)燎原的星星之火。 接下來(lái)，最重要的就是營(yíng)造能有即時(shí)正反饋的學(xué)習(xí)過(guò)程，形成正向飛輪，入門量化就跟滑滑梯似的。 上面都是虛頭巴腦的大道理，都是自己淺薄的想法，以下正式嘮嘮具體的學(xué)習(xí)路徑： 投資想法 -> 量化基礎(chǔ) -> 量化平臺(tái) -> 量化策略 這是抽象的概括，下文會(huì)把每個(gè)步驟詳細(xì)講講，這里需要確定快速入門的學(xué)習(xí)原則：適度學(xué)習(xí)，夠用就行。 2021版《新華字典》中，收錄了13000多個(gè)漢字，而日常生活中只需要用到其中3000多個(gè)，也就是說(shuō)，不用啃完編程書籍等大部頭才可以開始，按常用按需學(xué)習(xí)就行。 一、投資想法 很多人做量化，都是因?yàn)樽约河谐跏嫉耐顿Y想法，想驗(yàn)證正確性提高交易勝率，或想解放雙手追求效率，全自動(dòng)程序化盯盤交易，量化跟人工智能AI一樣，都是手段，用來(lái)實(shí)現(xiàn)自己想要的目的，不是為了量化或AI本身而學(xué)習(xí)。 有初始的投資想法，在開始學(xué)習(xí)的時(shí)候有一個(gè)好處，就是可以在學(xué)習(xí)量化時(shí)有的放矢，聽到相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)的時(shí)候，腦子就會(huì)在想，我想要的功能能不能這樣實(shí)現(xiàn)。比如，你想實(shí)現(xiàn)均線交易策略，那么你在學(xué)習(xí)pandas模塊時(shí)，聽到rolling和mean函數(shù)，就會(huì)有“確認(rèn)過(guò)眼神，找到對(duì)的人”的趕腳。 如果在投資想法這邊還是沒(méi)有感覺，不介意的話可以看看我之前的文章，里面很多策略想法都是從交易書籍、研報(bào)論文和市場(chǎng)觀察中發(fā)現(xiàn)的。
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二、量化基礎(chǔ)
這里面主要包含兩大部分，一個(gè)是量化通識(shí)，另一個(gè)是編程基礎(chǔ)。
關(guān)于量化通識(shí)，看量化故事類的書籍都可以有所了解，以前我也列過(guò)一個(gè)書單。
如果沒(méi)有那么多時(shí)間，想快速了解量化投資的方方面面，開始的時(shí)候只看這本就夠了。
關(guān)于編程基礎(chǔ)，因?yàn)椴煌炕脚_(tái)的編程語(yǔ)言都不一樣，這里只好拿在量化界廣泛使用的Python舉例。
對(duì)于Python的快速學(xué)習(xí)，墻裂推薦廖雪峰老師的Python教程，不僅免費(fèi)寫得非常簡(jiǎn)單易懂，而且每個(gè)小節(jié)之后，都有編程互動(dòng)小題目給你即時(shí)反饋，非常有趣，不用再想著自己啃完編程大部頭再去編寫策略，教程鏈接：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
廖老師的教程非常詳盡，連Web開發(fā)都講了，但是再次重申咱的快速入門學(xué)習(xí)原則：不貪多，夠用就行。對(duì)于量化基礎(chǔ)而言，學(xué)到“錯(cuò)誤、調(diào)試和測(cè)試”章節(jié)就可以了，后面等有時(shí)間再看。
遺憾的是，里面沒(méi)有講到量化常用的numpy和pandas模塊，這個(gè)可以在學(xué)了廖老師課程之后，再單獨(dú)度娘學(xué)習(xí)一下。
三、量化平臺(tái)
對(duì)于量化初學(xué)者而言，不建議自己搭建量化框架/平臺(tái)，應(yīng)該以實(shí)現(xiàn)量化策略為主，把數(shù)據(jù)獲取清洗、回測(cè)框架搭建和對(duì)接實(shí)盤接口等工作交給專業(yè)團(tuán)隊(duì)打理，因此強(qiáng)烈建議使用現(xiàn)成的第三方量化平臺(tái)，這里給大家推薦一些。
如果你打算做股票量化交易，可以選擇以下5個(gè)量化平臺(tái)，在他們的官網(wǎng)的“幫助中心”里面，都可以找到對(duì)應(yīng)的上手教程和策略模板。
聚寬JoinQuant：
https://www.joinquant.com
優(yōu)礦Uqer：
https://uqer.datayes.com
米筐RiceQuant：
https://www.ricequant.com
掘金量化：
https://www.myquant.cn
迅投QMT：
http://www.thinktrader.net
如果你打算做期貨/期權(quán)/大餅的量化交易，可以選擇以下5個(gè)量化平臺(tái)。
交易開拓者TB：
http://www.tradeblazer.net
vn.py：
https://www.vnpy.com
文華：
https://www.wenhua.com.cn
金字塔：
https://www.weistock.com
MultiCharts：
https://www.multicharts.cn
TB研究策略和回測(cè)什么的都是免費(fèi)，只有開啟實(shí)盤時(shí)才會(huì)在基礎(chǔ)手續(xù)費(fèi)上加收一些，以個(gè)人觀察，現(xiàn)存的很多系列源碼，都是以TB居多。
vn.py是一款基于Python的開源量化交易系統(tǒng)開發(fā)框架，后來(lái)更名為VeighNa，不過(guò)大伙兒還是習(xí)慣地稱之為vn.py。由知乎量化大V『用Python的交易員』開發(fā)，定位是量化交易平臺(tái)，提供從交易API對(duì)接到策略自動(dòng)交易的完整解決方案，對(duì)接了國(guó)內(nèi)外諸多不同類型的金融市場(chǎng)：證券、期貨、期權(quán)、外匯、數(shù)字貨幣等。
后面三個(gè)就都是收費(fèi)的了，優(yōu)點(diǎn)就是編程相對(duì)簡(jiǎn)單一些，缺點(diǎn)就是貴，大家也可以去看看。
四、量化策略
有了編程基礎(chǔ)，又選定了量化平臺(tái)，恭喜你，你終于有能力實(shí)現(xiàn)自己最初的投資想法了，量化策略是投資想法的邏輯化和程序化展現(xiàn)。
由于每個(gè)人的投資想法不盡相同，只好舉一個(gè)簡(jiǎn)單的雙均線交易策略為例進(jìn)行描述，因?yàn)椤半p均線”這是一個(gè)接觸到投資交易，都基本會(huì)聽過(guò)的詞兒，“專家”告訴你在金叉的時(shí)候買，在死叉的時(shí)候賣，那實(shí)際效果到底是怎么樣的呢？
在聚寬JoinQuant量化平臺(tái)上，拿茅臺(tái)作為交易標(biāo)的，咱定義5日均線和20日均線在出現(xiàn)金叉的時(shí)候，第二天一開盤就全倉(cāng)買入，出現(xiàn)死叉時(shí)，就把所有持倉(cāng)全部賣出，策略代碼如下。
# 導(dǎo)入函數(shù)庫(kù)from jqdata import *
# 初始化函數(shù)，設(shè)定基準(zhǔn)等等def initialize(context): # 交易的股票 g.stock = '600519.XSHG' # 長(zhǎng)短均線參數(shù) g.short_len = 5 g.long_len = 20 # 設(shè)定滬深300作為基準(zhǔn) set_benchmark('000300.XSHG') # 開啟動(dòng)態(tài)復(fù)權(quán)模式(真實(shí)價(jià)格) set_option('use_real_price', True) # 過(guò)濾掉order系列API產(chǎn)生的比error級(jí)別低的log log.set_level('order', 'error') # 打開防未來(lái)函數(shù) set_option('avoid_future_data', True) # 股票類每筆交易時(shí)的手續(xù)費(fèi)是：買入時(shí)傭金萬(wàn)分之三，賣出時(shí)傭金萬(wàn)分之三加千分之一印花稅, 每筆交易傭金最低扣5塊錢 set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock') # 開盤時(shí)運(yùn)行 run_daily(stock_trade, time='open', reference_security='000300.XSHG')
## 開盤時(shí)運(yùn)行函數(shù)def stock_trade(context): stock = g.stock short_len = g.short_len long_len = g.long_len # 獲取股票的收盤價(jià) # 當(dāng)取日線數(shù)據(jù)時(shí), 不包括當(dāng)天的, 即使是在收盤后，沒(méi)有未來(lái) data = attribute_history(stock, long_len+1, '1d', ['close']) # 計(jì)算雙均線數(shù)據(jù) data['ma5'] = data['close'].rolling(short_len).mean() data['ma20'] = data['close'].rolling(long_len).mean() # 昨日MA5和MA20數(shù)值 ma5 = data['ma5'].iloc[-1] ma20 = data['ma20'].iloc[-1] # 前日MA5和MA20數(shù)值 pre_ma5 = data['ma5'].iloc[-2] pre_ma20 = data['ma20'].iloc[-2] # 取得當(dāng)前的可使用的資金 cash = context.portfolio.available_cash
# 如果昨日出現(xiàn)金叉，則今日開盤買入 if (pre_ma5 < pre_ma20) and (ma5 > ma20) and (cash > 0): # 用所有資金買入股票 order_value(stock, cash) # 輸出買入信息 log.info('>>> %s 買入 %d 股 %s' % (str(context.current_dt), context.portfolio.positions[stock].today_amount, stock)) # 如果昨日出現(xiàn)死叉，則今日開盤全部賣出 elif (pre_ma5 > pre_ma20) and (ma5 < ma20) and (stock in context.portfolio.positions.keys()): # 輸出賣出信息 log.info('<<< %s 賣出 %d 股 %s' % (str(context.current_dt), context.portfolio.positions[stock].total_amount, stock)) # 賣出所有股票,使這只股票的最終持有量為0 order_target(stock, 0) 如果已經(jīng)看完廖老師的前幾章課程，這代碼就大概能看懂七七八八了，剩下的再結(jié)合平臺(tái)的API說(shuō)明就能全部弄清楚了。
大概的實(shí)現(xiàn)流程就是，在初始化函數(shù)initialize中設(shè)置了交易標(biāo)的、策略參數(shù)和交易費(fèi)率，以及定義了一個(gè)每天在開盤運(yùn)行的函數(shù)stock_trade，并且開啟了“防未來(lái)函數(shù)”功能。在stock_trade函數(shù)里面，計(jì)算昨天和前天的5日均線和20日均線，如果金叉就買入，死叉就賣出。
運(yùn)行策略，就會(huì)不斷輸出自定義的交易信息。
并且在運(yùn)行過(guò)程中，收益率曲線也在不斷地生成。
大家覺得這個(gè)回測(cè)績(jī)效怎么樣？雙均線策略算有效嗎？你可以自己貼代碼跑回測(cè)試試，同時(shí)再調(diào)整交易標(biāo)的和雙均線參數(shù)試一試，一般情況下回測(cè)很快，不需要一個(gè)東的時(shí)間。
雖然我這里以JoinQuant策略為例，但所有量化平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)邏輯都是想通的，你只需要定義自己的函數(shù)，告訴系統(tǒng)“你要在什么時(shí)間？交易什么標(biāo)的？交易數(shù)量是多少？”，你只要解決這3個(gè)“什么”的問(wèn)題，所有的量化平臺(tái)你都可以玩得轉(zhuǎn)了。
如果你能完全理解并且復(fù)現(xiàn)這個(gè)雙均線策略，可以說(shuō)明量化已經(jīng)初步入門了，接下來(lái)要轉(zhuǎn)起“正向飛輪”，實(shí)現(xiàn)和玩轉(zhuǎn)更多策略，把多標(biāo)的交易加進(jìn)去，把基本面數(shù)據(jù)加進(jìn)去，把滑點(diǎn)設(shè)置加進(jìn)去，把倉(cāng)位控制加進(jìn)去......
等你回測(cè)出心儀的策略效果，接著上模擬盤跟蹤，然后就是實(shí)盤，接著就是不斷迭代優(yōu)化，慢慢地就變成合格寬客，最后就變成量化大神了。
2023，量化入門，早成大神！??！
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