股票量化合约系统开发部署(源码实例)

股票量化合约系统开发部署(源码实例)

合约量化系统实行根据设置,自动进行买卖交易,上涨到一定点数则卖出平仓,下跌至相应点数则进行加仓操作,等待价格回调则卖出 , 达到自动化交易 。可以 让 投资 交易者不用时时刻刻紧盯市场, 设置号 自动化交易 条件 , 忽略 了用户的个人主观情绪, 使得 交易变得更为 “理智”。

股票量化合约系统开发方案 :

1、 制定交易策略:智能机器人嵌入了各种类型的交易策略,从 “保守”到“激进”,考虑不同类型的风险。设置策略后,软件将智能地为每个订单分配仓位和标准,严格遵循交易策略。

2、 多笔交易的联合监管:可以使用数百笔交易一起操作交易策略,每种类型都有自己的独立流程,并对报价深度进行全自动监控。实时监控系统的买卖标准确保了买卖交易的及时性。

3、 智能跟踪、止盈止损:设定启动标准,利润比例超过标准后,智能机器人自动启动跟踪、止利止损。当价格继续上涨时,利润的比例继续达到其最大值。当价格下降时,执行强制性的收盘标准以停止盈利和亏损。

股票量化合约系统源码:

def load_data(ts_code, start_date=’20160101′, end_date= ”):

     # 判断文件是否存在 , 不存在则通过网络接口获得

     data_dir = ‘./data/’

     name = get_code_name(ts_code)

     name = name.replace(‘*’, ‘ ‘)

     file = data_dir + ts_code + name + ‘.csv’

     if not os.path.exists(file):

         # 初始化 pro 接口

         # pro = ts.pro_api(‘********************************’)

         # 获取前复权数据

         #df = ts.pro_bar(ts_code=ts_code,start_date=start_date, end_date=end_date, ma=[5, 10, 20, 30, 50, 120, 200])

         df = ts.pro_bar(ts_code=ts_code, ma=[5, 10, 20, 30, 50, 120, 200])

         # 保存数据到文件

         if df is None:

             print(‘can not get data’)

             return

         df.to_csv(file, index=False, encoding=”utf_8_sig”)

         print(‘new file’, file)

     df = pd.read_csv(file)

     # ts_code, trade_date, open, high, low, close, pre_close, change, pct_chg, vol, amount, adj_factor

     # 股票代码 , 交易日期 , 开盘价 , 最高价 , , 收盘价 , 昨收价 , 涨跌额 , 涨跌幅 , 成交量 , 成交额 ( 千元 )

     # 去空

     df.dropna(inplace=True)

     # 正序

     df = df.sort_index(ascending=False)

     # 索引重排序

     df.reset_index(drop=True, inplace=True)

     return df

# 加载股票列表

def load_code_list(market=’SZSE’, sel=False):    # 交易所 SSE 上交所 SZSE 深交所 HKEX 港交所 ( 未上线 )

     path = ‘./data/’

     faceDir = Path(path)

     if faceDir.exists():

         file_dir = path + ‘code_list_’ + market + ‘.csv’

     else:

         os.mkdir(faceDir)

         file_dir = path + ‘code_list_’ + market + ‘.csv’

     # 判断文件是否存在 , 不存在则通过网络接口获得

     if os.path.exists(file_dir):

         code_list = pd.read_csv(file_dir)

     else:

         # 初始化 pro 接口

         pro = ts.pro_api(‘ee5c0e991e17949cdafbcf8ec42321ef4bac94e9ca3474e4d62313a3’)

         # 查询某交易所所有上市公司

         #code_list = pro.stock_basic(exchange=market, list_status=’L’, fields=’ts_code’)  # ,symbol,name,market,list_date

         #code_list = pro.stock_basic(exchange=market, list_status=’L’)  # ,symbol,name,market,list_date

         code_list = pro.stock_basic(exchange=market, list_status=’L’)  # ,symbol,name,market,list_date

         # 保存数据到文件

         code_list.to_csv(file_dir, index=False, encoding=”utf_8_sig”)

     #code_list = code_list[[‘ts_code’]].values.flatten()

     return code_list

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