数字货币合约量化开发(功能版)丨数字货币合约量化系统开发(案例及分析)丨数字货币合约量化系统系统源码详细

简介:   “量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲,是指量化交易的内容,将交易条件转变成为程序,自动下单;二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件,智能化辅助决策体系,将丰富的从业经验与交易条件相结合,在交易过程管理好风险控制。

  “量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲,是指量化交易的内容,将交易条件转变成为程序,自动下单;二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件,智能化辅助决策体系,将丰富的从业经验与交易条件相结合,在交易过程管理好风险控制。

  #绘制所有代码价格图

  def all_plot_pct(codes,names,days,begin_count,end_count=-1):

  path='./image/'

  Dir=Path(path)

  if not Dir.exists():I35 system 7O98 development O7I8

  os.mkdir(Dir)

  #file=path+code

  #df=pd.read_csv(file)

  #codes=df['ts_code'].values[begin_count:end_count]

  i=0

  count_earnings=0

  count_suc=0

  count_fail=0

  count_hold_days=0

  for code,name in zip(codes,names):

  i=i+1

  earnings,suc,fail,index_array,pct_array,hold_days=test(code,name=name,days=days,begin_count=begin_count,end_count=end_count)

  if suc==-1:

  continue

  count_hold_days=count_hold_days+hold_days

  name=str.replace(name,'*','')

  if earnings>0:

  file_dir=path+'AAA_%s_%s%d%d++%.1f++%.1f.png'%(code,name,suc,fail,suc*100/(fail+suc+1),earnings)

  elif earnings<-0.01:

  file_dir=path+'BBB_%s_%s%d%d——%.1f——%.1f.png'%(code,name,suc,fail,suc*100/(fail+suc+1),earnings)

  else:

  file_dir=path+'OOO_%s_%s%d%d——%.1f——%.1f.png'%(code,name,suc,fail,suc*100/(fail+suc+1),earnings)

  plot_pct(code,index_array,pct_array,begin_count=begin_count,end_count=end_count,writefilename=file_dir)

  print("codes%s%s earnings%.2f"%(code,name,earnings))

  count_earnings=count_earnings+earnings

  count_suc=count_suc+suc

  count_fail=count_fail+fail

  print('count_suc',count_suc)

  print('count_fail',count_fail)

  print('count_earnings','%.1f'%count_earnings)

  print("suc",'%.1f'%(count_suc/(count_suc+count_fail+1)*100))

  print("earnings pre",i,'%.1f'%(count_earnings/(count_suc+count_fail+1)),count_hold_days)

  #回测指定代码运作结果

  def test(ts_code,name,days,begin_count,end_count,low_pct=-10,heigh_pct=20,isdebug=False):

  #print(ts_codes,'kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk')

  df=load_data(ts_code)

  #if end_count==0:

  date=df['trade_date'].values

  close=df['close'].values

  change=df['change'].values

  pct_change=df['pct_chg'].values

  price=15

  if len(close)<2:

  return-1,-1,-1,-1,-1,-1

  if close[-1]<price:

  return-1,-1,-1,-1,-1,-1

  index_array=np.array([])

  pct_array=np.array([])

  suc=0

  fail=0

  hold_days=0

  earnings=0

  power=0.0

  print(ts_code,name)

  #low_pct=-5

  #heigh_pct=5

  #for i in range(begin_count+1,end_count):

  i=begin_count

  while i>=begin_count and i<end_count:

  i=i+1

  if i>=end_count:

  break

  if i<len(pct_change)*-1+1:

  continue

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