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Python量化交易：策略创建运行流程

news 2026/2/7 13:22:13

学习目标

  • 目标
    • 知道策略的创建和运行
    • 知道策略的相关设置
    • 知道RQ的策略运行流程
  • 应用
    • 无

1、体验创建策略、运行策略流程
1.1 创建策略440e5fd1b932473dab27ad18956a05d1.png

 1.2 策略界面6a298e8488bf4ddab4f185ce3105b084.png

 2、 策略界面功能、运行介绍dce402eab8724e12821d6ad4b373ca4a.png

 

2.1 一个完整的策略需要做的事情

  • 选择策略的运行信息：
    • 选择运行区间和初始资金
    • 选择回测频率
    • 选择股票池
  • 编写策略的逻辑
    • 获取股票行情、基本面数据
    • 选择哪些股票、以及交易时间
  • 分析结果
    • 策略指标分析

2.2 策略初始设置介绍

  • 基础设置：指定回测的起止日期、初始资金以及回测频率
    • 起止日期：策略运行的时间区间
    • 初始资金：用于投资的总资金
    • 回测的频率：有两种选择，日回测/分钟回测。做股票量化选择日回测即可
  • 高级设置：6e609b5b87f848e89840b7e9da67e7db.png

关于高级的设置其他部分，在介绍交易函数时介绍
2.3 策略主体运行流程分析

  • 在init方法中实现策略初始化逻辑
    • 策略的股票池：在那些股票中进行交易判断（例如：HS300）
  • 可以选择在before_trading进行一些每日开盘之前的操作，比如获取历史行情做一些数据预处理，获取当前账户资金等。
  • 在handle_bar方法中实现策略具体逻辑，包括交易信号的产生、订单的创建。handle_bar内的逻辑会在每次bar数据更新的时候被触发。6dcf5c80790d4eca85c07d81eb48c95b.png

 

调用的顺序为：

  • 1、init
  • 2、before_trading
  • 3、handle_bar

2.4 策略结果分析
回测完成后，在'回测结果'页面会展示回测的仓位、盈亏、交易、风险等信息

 

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