量化交易入门指南：普通人也能玩的自动化交易

引言：别被"高频交易"吓跑

很多人一提量化就想到"每秒几千单的高频交易"，总觉得这玩意儿门槛高得离谱。其实高频交易只是量化领域的冰山一角！普通人真正能玩的是自动化交易——把你的交易思路写成程序，让电脑自动盯盘下单。一个月可能就自动成交几笔，但这就是量化投资的起点！

学习路径：四步走战略

咱们按这个顺序来玩：

1. 交易想法 → 2. 基础知识 → 3. 实战平台 → 4. 策略落地

记住：学够用就行！就像查字典不用背全本《新华字典》，咱学量化也只要掌握常用知识。

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一、交易想法：你的赚钱创意从哪来？

量化交易的灵魂不是代码，而是你的交易思路！比如：

• "连续三天涨停的股票第二天会继续涨吗？"
• "茅台跌到1800元要不要抄底？"
• "每月第一个交易日适合加仓吗？"

灵感获取三件套：

1. 经典书籍

   • 《交易系统与方法》：考夫曼老爷子写的"量化圣经"，里面有几百个策略
   • 《151 Trading Strategies》：横跨股票/期货/加密货币的策略大全
   • 《打开量化投资的黑箱》：快速了解行业全貌

2. GitHub神库
   awesome-systematic-trading (opens new window) 这个仓库直接甩出696个带源码的策略！

3. 记录交易日志
   每次买卖都记下来：为什么买？为什么卖？盈利/亏损多少？慢慢就能总结出自己的模式。

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二、量化基础：程序员速成班（够用就好）

推荐从Python入手，因为：

• 聚宽/掘金等主流平台都用Python
• 廖雪峰老师的Python教程 (opens new window)免费又易懂
• 每学完一章就能做小练习验证成果

必学知识点：

1. 数据处理

   • pandas库：会用rolling().mean()算均线就够用
   • numpy数组：处理价格数据必备

2. 金融分析

   • 时间序列处理
   • 收益率计算、夏普比率等基础指标

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三、量化平台：选好工具事半功倍

新手千万别自己造轮子！直接用现成平台，省心省力。推荐这几个：

平台名称	官网	特点
聚宽JoinQuant	官网 (opens new window)	股票数据全，适合A股交易
米筐RiceQuant	官网 (opens new window)	策略模板丰富
掘金量化	官网 (opens new window)	支持期货交易
优矿Uqer	官网 (opens new window)	有金融终端神器

这些平台都提供：

• 数据接口（直接调用历史数据）
• 回测框架（验证策略有效性）
• 实盘对接（真金白银操作）

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四、量化策略：实战案例演示

以最经典的双均线策略为例：当5日均线上穿20日均线（金叉）买入，下穿（死叉）卖出。

# 导入函数库
from jqdata import *

def initialize(context):
    # 设置交易标的
    g.stock = '600519.XSHG'  # 茅台
    # 设置均线周期
    g.short_len = 5  # 短期均线
    g.long_len = 20  # 长期均线
    
    # 设定交易费率
    set_order_cost(OrderCost(...), type='stock')
    # 每天开盘执行
    run_daily(stock_trade, time='open')

def stock_trade(context):
    # 获取历史数据
    data = attribute_history(g.stock, g.long_len+1, '1d', ['close'])
    
    # 计算均线
    data['ma5'] = data['close'].rolling(5).mean()
    data['ma20'] = data['close'].rolling(20).mean()
    
    # 获取当前资金
    cash = context.portfolio.available_cash
    
    # 判断金叉/死叉信号
    if 金叉条件:
        order_value(g.stock, cash)  # 买入
    elif 死叉条件:
        order_target(g.stock, 0)    # 卖出

这段代码实现了： 每天自动检查均线状态 根据信号自动下单 记录交易日志便于复盘