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量化自动交易系统开发日志,东施效颦仿大土的哈德米

18-08-16 11:32 4368次浏览
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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评论(45)
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奥巴猪

19-02-08 19:48

0
都厉害都是高手,佩服。
lihf05

19-01-22 09:58

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不懂量化的人贴几张图吧。行胜于言


[引用原文已无法访问]
lihf05

19-01-22 09:56

0
不懂量化的人贴几张图吧。行胜于言

[引用原文已无法访问]
我为股狂A

19-01-21 19:55

0
为了提高打板的成功率,我二封打板的基础,加入了双响炮,这是@消闲派,派神的成功之作,他从几十万,在短短四年时间之内,做到了两千多万。他的策略是最几天有过涨停,然后调整了好几天,然后今天涨停,开板,再回封,也就是二封就下单。
我为股狂A

19-01-21 19:49

0
强调速度才能打到好板的人,一看就知道打板还没入门,从这样的人的口中,说出量化这两个字,简直是侮辱了量化。
[引用原文已无法访问]
我为股狂A

19-01-21 19:46

0
我来继续回答你的那几个问题。1,真正速度快的系统,是用汇编开发的。2,能真正赚到钱的量化系统,才是好的系统。3,对打板来说,速度并不是很重要,因为你就算花几十万买交易所附近的IDC,看到第十档有超大单在涨停板买,你再下单,你能买到吗?你下的单,能插到到这个超大的前面去吗?就算你能通过别的途径真的插到前面去了,那下这个超大单的人,万一撤单了呢?
[引用原文已无法访问]
我为股狂A

19-01-21 19:38

0
你睁大眼睛看看,我昨天的回帖,以上周五我的量化系统打的二封板, 600532 ,宏达矿业,今天继续涨停,然后我在涨停板跑了。
我为股狂A

19-01-21 19:33

1
一看就知道这个哥们从网上抄个几个概念,然后就想唬弄人,你这种装逼法,只在不懂编程的吃瓜群众面前才有效,在我这样懂编程,真正写出实用的量化交易系统的编程高手来讲,你玩弄几个概念,唬弄不了我的。
[引用原文已无法访问]
lihf05

19-01-21 16:45

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量化机构的招聘要求,看看能否满足
[引用原文已无法访问]
lihf05

19-01-21 16:40

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说你业余,其实没啥,因为要做到专业,代价很大,如果不服,我一一指出。
1.你数据来源是通达信,通达信的L2数据其实阉割了很多字段,比如你逐笔成交的数据,只有量价和时间,但是看不到成交的对应的委托单号
就无法判断原始的委托单是啥,大单资金的流入,流出就无从判断。如果你对接的是专业的交易所数据,那么就可以拿到这些字段,从而
算出资金的流入流出,得到资金的信息。但是交易所的L2数据,一年费用好几十万,所以做不到专业,很正常。

2.深交所的十档行情,你自己对照通达信的逐笔委托,逐笔成交看看,其实即便不考虑3秒1个切片的延时,他本身延时就很大,对于抢硬板和快速
撤单都是不利的。即便没有这个延时,3秒的时间间隔,对于抢硬板也是够呛。专业的做法是基于逐笔委托和逐笔成交自己构建涨停队列。

3.通达信的L2数据源,经过了通达信自己的加工,然后再转发到我们的家庭网络,这网络延时很大的。专业的做法是直接把服务器放到交易所
附近的IDC机房,这样第一时间拿到数据,下单也是第一时间。

4.全世界主流的量化机构,开发的语言一般是C++配合python,系统开发者用c++,策略研发人员用python.  c++的优势就在于性能好,高频
量化对于性能的追求是极致的,为了追求高性能,软件的优化,网络协议栈的优化,操作系统的优化都有涉及,甚至有的机构把算法用FPGA
实现。C#语言很少用于高性能开发的。

5.全世界量化机构或者是一线的IT和互联网公司,极少用windows操作系统的,基本都是基于linux为主。

6.策略有效性如何判断,一般策略开发后,都需要模拟执行前几年的数据,看看系统是否有程序bug和策略有效性。这个称之为回测。

上述的做法是主流的高频量化机构做的事情,只是淘股吧是散户聚居地,所以专业的量化机构不来而已。
[引用原文已无法访问]
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