【golang】量化开发学习（一）

均值回归策略简介

均值回归（Mean Reversion）假设价格会围绕均值波动，当价格偏离均值一定程度后，会回归到均值。
基本逻辑：

1. 计算一段时间内的移动均值（如 20 天均线）。
2. 当当前价格高于均值一定比例，做空；当低于均值一定比例，做多。
3. 持仓等待价格回归后平仓。

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官网下载DOLGPHINDB 

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总结

✅ Docker 运行 DolphinDB
✅ 创建模拟股票数据表
✅ Golang 连接 DolphinDB 进行查询

这样，Golang 代码就可以直接获取数据并进行回测了 🚀！如果需要更复杂的 数据流 或 实时计算，可以考虑 DolphinDB 的 流式表（stream table）。

📝 Golang 实现均值回归策略

📌 主要步骤

• 从 DolphinDB 获取历史数据（收盘价）
• 计算 n 日移动均值
• 生成交易信号
• 计算策略回测收益

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🔧 代码

以下 Golang 代码：

1. 连接 DolphinDB 获取数据
2. 计算 20 日均线
3. 执行简单的回测

package mainimport ("fmt""log""math""net/http""strings""encoding/json""io/ioutil"
)// DolphinDB 查询 URL（根据你的服务器 IP 修改）
const ddbURL = "http://your-dolphindb-server:8848/execute"var (n       = 20 // 均线周期threshold = 0.02 // 2% 偏差阈值capital   = 100000.0 // 初始资金
)// 查询 DolphinDB 数据
func fetchDolphinDBData(symbol string) ([]float64, error) {query := fmt.Sprintf(`select close from stock_data where symbol="%s" order by date;`, symbol)resp, err := http.Post(ddbURL, "text/plain", strings.NewReader(query))if err != nil {return nil, err}defer resp.Body.Close()body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)var result map[string]interface{}json.Unmarshal(body, &result)closePrices := []float64{}if values, ok := result["close"].([]interface{}); ok {for _, v := range values {closePrices = append(closePrices, v.(float64))}}return closePrices, nil
}// 计算 n 日均线
func movingAverage(prices []float64, period int) []float64 {ma := make([]float64, len(prices))var sum float64for i := range prices {if i < period {ma[i] = math.NaN()} else {sum = 0for j := 0; j < period; j++ {sum += prices[i-j]}ma[i] = sum / float64(period)}}return ma
}// 进行回测
func backtest(prices, ma []float64) float64 {position := 0balance := capitalfor i := n; i < len(prices); i++ {price := prices[i]if math.IsNaN(ma[i]) {continue}// 交易信号if price < ma[i]*(1-threshold) && position == 0 { // 买入position = int(balance / price)balance -= float64(position) * pricefmt.Printf("买入 %d 股, 价格: %.2f, 资金: %.2f\n", position, price, balance)} else if price > ma[i]*(1+threshold) && position > 0 { // 卖出balance += float64(position) * pricefmt.Printf("卖出 %d 股, 价格: %.2f, 资金: %.2f\n", position, price, balance)position = 0}}// 最后清仓if position > 0 {balance += float64(position) * prices[len(prices)-1]}return balance
}func main() {symbol := "AAPL"prices, err := fetchDolphinDBData(symbol)if err != nil {log.Fatalf("获取数据失败: %v", err)}ma := movingAverage(prices, n)finalBalance := backtest(prices, ma)fmt.Printf("策略最终资金: %.2f\n", finalBalance)
}

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📌 代码解析

1. 连接 DolphinDB
   • fetchDolphinDBData() 发送 HTTP 请求获取数据（你需要修改数据库 IP）
   • DolphinDB 返回 close 价格数据
2. 计算移动均线
   • movingAverage() 计算 n 天均线
3. 交易逻辑
   • 当价格比均线低 2%，买入
   • 当价格比均线高 2%，卖出
   • backtest() 模拟资金变化
4. 打印回测结果
   • 资金增减情况
   • 最终资金