量化合约对冲交易机器人系统开发技术源码搭建

简介: 量化合约对冲交易机器人系统开发技术源码搭建

PTime-Series:以时间为索引的Series。

  DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

  Panel:三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。Panel4D:是像Panel一样的4维数据容器。PanelND:拥有factory集合,可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

  运用Pandas的强大特性来进行网格策略的编码网格策略秉持的原则是“仓位策略比择时策略更重要”。其基本操作方式就是以某点为基点,每上涨戓下跌一定点数挂一定数量空单戓多单,设定盈利目标,但不设止损,当价格朝期望方向进展时获利平仓,并在原点位挂同样的买单戓卖单。这样布下的这些交易单形成了一张像鱼网样的阵列,在震荡的市场中来回获利。

  本策略首先计算了过去300个价格数据的均值和标准差,并根据均值加减1和2个标准差得到网格的区间分界线,并分别配以0.3和0.5的仓位权重,然后根据价格所在的区间来配置仓位(+/-40为上下界,无实际意义):

  (-40,-3],(-3,-2],(-2,2],(2,3],(3,40](具体价格等于均值+数字倍标准差)-0.5,-0.3,0.0,0.3,0.5第一步,我们需要引入策略代码中需要用到的库

  import typesimport numpy as npimport pandas as pd复制第二步,我们需要在量化平台初始化合约数据,这个例子中,我们还是使用螺纹钢期货为例子。

  def init():

  #订阅螺纹钢的2005合约,并且取得量化平台当前周期的所有收盘价exchange.SetContractType("rb2005")records=exchange.GetRecords()close_01=records.Close

  #获取网格区间分界线context.band=np.mean(close_01)+np.array([-40,-3,-2,2,3,40])*np.std(close_01)#设置网格的仓位context.weight=[0.5,0.3,0.0,0.3,0.5]

  复制代码

  复制第三步,也是最重要的,我们开始编写策略逻辑和实现自动化交易

  这里需要注意的是,我们需要用到量化平台的国内商品期货模版,各位在量化策略编写页面进行编码时,需要把模版先复制到自己的策略库,然后在回测时勾选上,这里请各位读者注意

  策略逻辑与实现其自动化交易:

  def onTick(context,bars):

  obj=ext.NewPositionManager()#使用量化交易类库

  #此处用来获取持仓信息positions=exchange.GetPosition()#获取持仓数组if len(positions)==0:#如果持仓数组的长度是0 return 0#证明是空仓,返回0for i in range(len(positions)):#遍历持仓数组if(positions['Type']==PD_LONG)or(positions['Type']==PD_LONG_YD):position_long=1#将position_long标记为1

  elif(positions['Type']==PD_SHORT)or(positions['Type']==PD_SHORT_YD):position_short=-1#将position_short标记为-1

  bar=bars[0]#根据价格落在(-40,-3],(-3,-2],(-2,2],(2,3],(3,40]的区间范围来获取最新收盘价所在的价格区间grid=pd.cut([close_01],context.band,labels=[0,1,2,3,4])[0]

  #若无仓位且价格突破则按照设置好的区间开仓if not position_long and not position_short and grid!=2:#大于3为在中间网格的上方,做多if grid>=3:obj.OpenLong("rb2005",1)#以市价单开多仓到仓位if grid<=1:obj.OpenShort("rb2005",1)#以市价单开空仓到仓位

  #持有多仓的处理elif position_long:if grid>=3:obj.OpenLong("rb2005",1)#以市价单调多仓到仓位#等于2为在中间网格,平仓elif grid==2:obj.closebuy("rb2005",1)#以市价单全平多仓

  #小于1为在中间网格的下方,做空elif grid<=1:obj.closebuy("rb2005",1)#以市价单全平多仓obj.OpenShort("rb2005",1)#以市价单开空仓到仓位

  #持有空仓的处理elif position_short:#小于1为在中间网格的下方,做空if grid<=1:obj.OpenShort("rb2005",1)#以市价单调空仓到仓位#等于2为在中间网格,平仓elif grid==2:obj.closesell("rb2005",1)#以市价单全平空仓

  #大于3为在中间网格的上方,做多elif grid>=3:obj.closesell("rb2005",

相关文章
|
13天前
|
自然语言处理 机器人 语音技术
电销机器人源码搭建(各个版本机器人部署)
电销机器人源码搭建(各个版本机器人部署)
26 3
|
26天前
|
机器学习/深度学习 监控 机器人
量化交易机器人系统开发逻辑策略及源码示例
量化交易机器人是一种通过编程实现自动化交易决策的金融工具。其开发流程包括需求分析、系统设计、开发实现、测试优化、部署上线、风险管理及数据分析。示例中展示了使用Python实现的简单双均线策略,计算交易信号并输出累计收益率。
|
25天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
现货量化交易机器人系统开发策略逻辑及源码示例
现货量化交易机器人系统是一种基于计算机算法和数据分析的自动化交易工具。该系统通过制定交易策略、获取和处理数据、生成交易信号、执行交易操作和控制风险等环节,实现高效、精准的交易决策。系统架构可采用分布式或集中式,以满足不同需求。文中还提供了一个简单的双均线策略Python代码示例。
|
20天前
|
机器人 人机交互 语音技术
智能电销机器人源码部署安装好后怎么运行
销售打电销,其中90%电销都是无效的,都是不接,不要等被浪费了这些的精力,都属于忙于筛选意向客户,大量的人工时间都耗费在此了。那么,有这种新型的科技产品,能为你替代这些基本的工作,能为你提升10倍的电销效果。人们都在关心智能语音客服机器人如何高效率工作的问题,今天就为大家简单的介绍下:1、智能筛选系统:电销机器人目前已经达到一个真人式的专家级的销售沟通水平,可以跟客户沟通,筛选意向,记录语音和文字通话记录,快速帮助电销企业筛选意向客户,大大的节约了筛选时间成本和人工成本。2、高速运转:在工作效率上,人工电销员,肯定跟不上智能语音机器人,机器人自动拨出电话,跟客户交谈。电话机
93 0
|
7月前
|
传感器 人工智能 监控
智能耕耘机器人
智能耕耘机器人
144 3
|
13天前
|
自然语言处理 算法 机器人
智能电话销售机器人源码搭建部署系统电话机器人源码
智能电话销售机器人源码搭建部署系统电话机器人源码
22 4
|
24天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
智能机器人在工业自动化中的应用与前景###
本文探讨了智能机器人在工业自动化领域的最新应用,包括其在制造业中的集成、操作灵活性和成本效益等方面的优势。通过分析当前技术趋势和案例研究,预测了智能机器人未来的发展方向及其对工业生产模式的潜在影响。 ###
90 9
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
电话机器人源码-智能ai系统-freeswitch-smartivr呼叫中心-crm
电话机器人源码-智能ai系统-freeswitch-smartivr呼叫中心-crm
37 0
|
2月前
|
人工智能 搜索推荐 机器人
挑战未来职场:亲手打造你的AI面试官——基于Agents的模拟面试机器人究竟有多智能?
【10月更文挑战第7天】基于Agent技术,本项目构建了一个AI模拟面试机器人,旨在帮助求职者提升面试表现。通过Python、LangChain和Hugging Face的transformers库,实现了自动提问、即时反馈等功能,提供灵活、个性化的模拟面试体验。相比传统方法,AI模拟面试机器人不受时间和地点限制,能够实时提供反馈,帮助求职者更好地准备面试。
69 2
|
4月前
|
人工智能 算法 机器人
机器人版的斯坦福小镇来了,专为具身智能研究打造
【8月更文挑战第12天】《GRUtopia:城市级具身智能仿真平台》新论文发布,介绍了一款由上海AI实验室主导的大规模3D城市模拟环境——GRUtopia。此平台包含十万级互动场景与大型语言模型驱动的NPC系统,旨在解决具身智能研究中的数据稀缺问题并提供全面的评估工具,为机器人技术的进步搭建重要桥梁。https://arxiv.org/pdf/2407.10943
222 60

热门文章

最新文章