基于python人工智能量化交易api免费公开征集意见

全职研发基于人工智能的量化交易已有两年多的时间了，公司成立了一年多的时间，两年多时间里，经历了很多次技术瓶颈，时间最长的一次一个月前刚刚突破，瓶颈期长达半年直接，毫无进展，不过熬过来了，反而一马平川，硕果累累

     这两年时间里，也遇到了一些有共同愿景的人士的理解和支持，在此特地感谢博哥、兰老师的理解、帮助和支持，以及小魏在岗位上的不懈努力与坚持

     

01

研发历程回顾

   19年3月研发初期只有我一人，方向是做基于人工智能的A股走势预测，初步成果前年也在公众号整理发过文章，但是不够成熟的几点是

1、模型预测未来10个交易日内最大涨幅超过5%，10%，15%的准确率非常高，在特定行情中胜率升至超过70%，根据信号数量的变化推测大盘拐点也有奇效，这个策略在20年4月中旬到6月中旬有过实盘测试，两个月实测的利润率在20%左右，但缺点也很明显，因为这个策略不能具体指明买点和卖点，所以买卖点还需要人工辅助，无法做到全自动化

2、于市场而言，A股做量化也存在固有缺陷，比如市场周期非常长，只能做多，不方便做空，T+1,而不是T+0，当时程序化交易接口限制比较严格，最大的痛点来自于，由于上述各种原因，要真正拿出有说服力的实盘成绩单，需要非常长的时间周期，于是毅然决然决定换市场，新的市场必须满足以下条件

（1）、市场足够成熟，支持T+0，流动性足够好

（2）、数据足够多，方面获取易用

（3）、对程序化交易友好，最好有成熟的工具支持

（4）、市场周期不要太长，较短时间内能拿到有说服力的实盘成绩单

在做A股量化策略过程中，总结出最适合做量化交易标的需要满足的以上几点特征，经过调研，发现外盘汇市和贵金属现货市场几乎每条都满足，那好吧，就它了，所以当时大方向的想法是，先做这个市场，技术成熟之后再迁移到本土A股和期货市场，于是外盘市场一做就是两年多时间

两年我们也制作好2各标的的策略，欧美货币对和黄金现货

每个品种成熟的策略都有上千款之多，单策略欧美的最大回撤在初始本金的20-30%，年化收益在1倍左右，没错，满足这样条件的子策略有上千款之多，并且交易风格不止一种，多策略组合对冲，能做到最大回撤控制在10%左右，这就是基于人工智能量化交易的优势，基于规则的策略，不可能大规模量产

黄金的策略是21年年初至今材研发成熟的，最大回撤控制在初始本金的30%左右，不复利情况下能做到平均年化收益1倍左右的策略，也有上千款，并且黄金策略之间的风格差异，比欧美的差异更大

上面说到的欧美和黄金策略，我们都已经经过实盘检验，在不超过策略资金承载量的前提下，实盘交易结果与理论利润只存在交易成本的差别

02 目前已成熟的量化成果

下面贴几个典型的策略利润回测曲线图

欧美回测时间从2019-01-01到20年年底共两年时间

横轴是交易笔数，纵轴是不复利的毛利率，交易成本约为万1，资金使用情况是，每1万美元最多买1手

像这样的策略，仅欧美一个品种就有上千款，我们下载实盘测试使用的是多个这样的策略组合，组合之后的利润曲线，回撤更小，类似下面这样

上面是欧美的，下面是黄金现货回测利润曲线，回测时间是2011年年初到2021年9月底，横轴依然是交易笔数，纵轴是不复利毛利率，交易成本万2左右,资金使用情况也是，每1万美元最多持有1手

黄金现货策略于今年年初开始研发，实盘部署于上周才开始，研发后期已有测试，理论交易与实际交易也只有交易成本的差别

我们目前实盘使用的也是多策略对冲，10年利润曲线长这样

03

关于公开量化策略api

现在我们出于以下几点考量，计划每个标的精选一部分策略在网络上以api的形式免费公开，条件是api使用者必须将账户详情和订单西行结果回传，交易执行的部分，可以自己手动交易，也可以自己实现程序化执行，这方面比较敏感，但也比较简单，执行的部分我们不提供

既然选择免费提供，不妨说一说我们的考量，以免有人各种猜疑

1、最好的一批策略，我们自己内部和客户都在使用，这一部分策略不会给大家公开，但公开的子策略也一定是非常好的，大家可以自己各种组合

2、我们的策略只提供交易执行的方向和买卖点，止盈止损也会提供参考，仓位和杠杆部分请自行把控

3、我们免费提供研究成果，目的也是希望在量化行业中能有更大的影响力，方便未来发现和招揽人才，跨界合作等等

4、至于需要用户回传账户信息和订单流，这部分我们会保密，因为任何策略都会有资金承载上限，超过某个限度，共享策略的用户之间会发生互相挤兑，导致交易成本上升，某些策略就赚不到钱了，所以回传账户和订单信息，目的是通过监控每笔交易理论交易与实际交易的偏差，分析每个策略的资金承载限度，保障各位用户的利益

      这是一个初步的决定，具体细节后续公布，也希望有想法的各位仁人志士踊跃发言，说一说各位的看法

     写的比较仓促，图片都是直接找的研发阶段用的，没有经过修饰，文案也比较仓促，不足之处请各位海涵

    

04 写在最后

     有兴趣的人可以一起做一个量化社区，把对量化感兴趣的人组织在一起，我们经过两年多的发展，虽然踩过很多坑，但目前也积累了一些比较成熟的解决方案，比如数据获取，数据与处理，回测分析，交易执行监控等等，也可以筛选一些成果贡献出来，为国内的量化实业贡献绵薄之力

     有兴趣的朋友可以加我微信，或者在下方留言

    最后祝各位国庆节快乐，吃得开心，玩的开心

    

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标签：实盘,策略,python,人工智能,回测,api,千款,量化,交易
来源： https://blog.csdn.net/wolf1132/article/details/112657288