# 量化交易

**Repository Path**: east-king/quantitative-trading

## Basic Information

- **Project Name**: 量化交易
- **Description**: 量化交易程序，包括数据下载、因子计算、回测以及qmt交易

这是一个适合入门的量化程序，但它也能进行交易
它简洁纯粹，快速入门上手。
量化的核心，就是量化和交易 ，做好通达信代码的转化，交给程序就可以处理数据，数据包括了策略的评估数据。已经可以不再回测，但回测这里也有。

这里只支持股票，但期货也可以修改买卖为买卖平仓即可。数据下载只有ak，其它自行对api这个方法进行增加即可。

- **Primary Language**: Python
- **License**: BSD-3-Clause
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 37
- **Forks**: 18
- **Created**: 2024-07-06
- **Last Updated**: 2025-08-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 量化交易

#### 介绍

量化交易程序，包括数据下载、因子计算、回测以及qmt交易

适合用于量化入门学习，请勿冲动将本程序用于实战，本人不承担任何负责。

这是一个非常适合入门的量化程序，但它也能进行交易 它简洁纯粹，快速入门上手。 
量化的核心，就是量化和交易 ，做好通达信代码的转化，交给程序就可以处理数据，数据包括了策略的评估数据。
已经可以不再回测，但回测这里也有。 这里只支持股票，但期货也可以修改买卖为买卖平仓即可。
数据下载只有ak，其它自行对api这个方法进行增加即可。

MyTT程序，为https://github.com/mpquant/MyTT项目
部分代码是学习csdn网站上的码农甲V老师
在这表示感谢！

项目特点，上手快，速度快
上手快是指：
1、专门的配置文件，配置市场等参数即可运行。
2、只要会写通达信指标，把指标通过复制过来（微调一下，根据python格式）就可以生成因子，
3、生成买卖因子列，以为计算每次的盈利、持仓周期，胜率、平均收益等数据，基本不用再进行回测
速度快是指：
采用feather数据格式，这个速度比数据库、csv文件等快多了



#### 软件使用说明

1.  backtrader_tools backtrader回测工具，不用管
2.  data_download 数据下载程序，运行后对数据进行下载及处理，有正式和测试两种模式
3.  data_settings 整体程序的配置，包括数据下载、回测及交易的相关配置
4.  data_show 数据查看工具，将数据转换为csv文件，最重要的是查看所有股票的最后盈利的数据，评价因子模型的好坏，有所有数据中连续
亏损的次数、连续盈利的次数、连续盈利是大为多少、整体平均盈利是多少等指标。
5.  get_stock_data 数据下载工具，不用管，所有的因子都有共同的盈利、胜率等指标，并且生成用于交易的关注表，也就是有些股票涨停下一天是不可能出现信号的，就不用关注了，方便交易时对关注的股票进行计算。
6.  stock_backtrader  backtrader回测程序，有单股回测，有多股同一账户回测，多股独立账户回测等模式
7.  stock_trader_flow qmt交易流程，有早盘挂单、尾盘交易（也可用于盘中）及盘后数据检查，交易因子计算调用get_stock_data因子计算，读取feather格式数据，速度快。
8.  trade_main_qmt qmt交易主程序，有自动模式，自动模式365天自动执行

里面很多细节，自行了解。


#### 最后礼物

源码里有我的一个策略因子，你可以叫它ek因子，或者东哥因子。

这个策略以突破前高，盈利4个点就止盈，止损有其它辅助因子进行控制的策略

这策的缺点，信号少
优点，胜率平均70%以上，个别100%，止损最大10个点，平均盈利1个多点

里面的各辅助的因子，我想应该有很好的参考意义，具体，你们自己测试吧！
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