量化自动交易系统开发日志，东施效颦仿大土的哈德米_机知而行

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写这篇文章的目的是督促自己坚持，无论炒股还是编代码都非常枯燥，尤其是编写识别模式的代码时。

接触淘吧后，知晓了许多神一样的大牛，默默的效仿和学中，收益匪浅，其中一个叫“大土”的大师，让人相见恨晚，他开发出一套“哈德米”的自动化交易系统，给我指明了方向。

我虽然学了许多大牛的心得后，账户依然亏损，枯燥的股市工作、无休止的犯错，真心感到唯有机器才能解放劳动力，减少犯错；

于是入手开发属于自己的量化自动交易系统，系统环境：c#，win平台，trader交易api，分析家数据支持，尽管大土大师的思路和实践给了我方向，但是在开发的环境上，我没用采用大土大师的思路，感觉他那种开发有些过时，例如采用关系数据库sql去采集股票信息，又例如没有良好的交互界面等等，当然这是小case，不妨碍我对大师的崇拜。（其实最简单的方式还是采用python开发，利用量化交易平台，例如JoinQuant）

言归正传，开发已进行了大半年，我最大的感受是又走上了一条不归路，看似简单的交易系统，需求源源不断，仿佛无止境，怪不得大师的哈德米都开发了7~8年，却还在不断完善中，而且股市经验不足的我，走了不少弯路，何时是头啊！

目前已完成的开发有：接近完整的行情系统、API交易操作，以及许多乱七八糟的选股工具，最大的成就就是自己有什么好的选股模式，将模式放入工具中就统计出选股模式的盈利状况，看似淘股吧很多不错的选股模式，在计算机大数据下得出的结果并不是那么完美，模式验证工具也算自动化交易系统核心的小部分，什么是核心？就是经过验证的选股模式+买卖策略，重在模式的验证成功，选股模式无数，真正验证适合各种股市周期的还没找到，大土大师说自己有几百条策略，我却一条没有，我猜他的策略是基于应对不同的大盘而采用不同模型，我追求的策略是80%成功率，收益高的，结果我开发了许多选股模式，几乎在实践中都被淘汰，我的工具还无法对大盘的状况做出识别，怎么办？仿佛路还很远，仔细研究了大师的策略后，还是决定专注别人验证过的模型即可，例如大土大师的模型、退学炒股的模式，都是针对涨停板次日，这些是他们已验证的模式，我想这适合我现在的正确决策就是简化，抛弃杂七杂八的模式，专注涨停板。

其实即使走大土和退学炒股的模式，但是核心还是理解别人模式的程度，否则做出的东西会不一样，甚至得出的结果让自己怀疑高手的模式，这也有一段很长的路要走。

思路有了，路还很漫长，尤其是完全实现自动化，大师说过自动化卖出就是一个大工程，还有资金管理策略等，不急，慢慢来，我觉得一个单打独斗的交易系统，必须走很多阶段，就像项目工程一样，有一期、二期等等，我将之分为以下四个阶段：
第一阶段：针对专注策略，实现半自动半人工识别，自动买入，人工卖出；
第二阶段：针对专注策略，实现半自动半人工识别，自动买卖；
第三阶段：针对专注策略，接近实现自动选股，自动买卖；
第四阶段：增加策略，并自动买卖；

今年实行一个小目标：将第一阶段完成

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