股票量化交易上手如何编写一套自己的交易策略获取稳定收益

股票实现程序化自动化交易的三个基础：获取数据、执行交易、查询账户。在前面的文章中都已经演示过了，以后的分享都会在此基础上做演示，如果有没编程基础，会很难理解。感兴趣的朋友可以翻一下前面的文章，文末也会附上链接。

量化交易的需要的API接口，获取数据有很多种，执行交易和查询账户只能通过券商申请，现在门槛已经很低了，普通散户都可以申请，前文中都有提到过，这里不再赘述了。

股票量化交易上手，如何编写一套自己的交易策略获取稳定收益

策略的重要性与共享策略的风险

量化交易或者说程序化交易，难点从来都不是程序，难的是策略，大家公开讨论的策略也都是适应各种市场的通用策略，只是每个人的具体参数和标的不一样，同样一个或者一套策略每个人操作的最终结果也是不一样的。图中这些券商客户端内置的都算是基本的策略，每个人的用法不一样，标的不一样，其结果自然也是完全不一样

股票量化交易上手，如何编写一套自己的交易策略获取稳定收益

如果有人说自己研发的策略已经稳定盈利，并且愿意将参数无私的分享给你，那一定有什么问题，因为一套稳定盈利的策略开发出来很难，如果公开出来，马上就会失效，同一个策略一样的参数的市场容量没那么大，你用他的策略同样的参数赚钱了，他就没得赚了，在一定资金容量内，稳定盈利的策略有可能多人共享，但绝不可能将源码和参数分享给陌生人。

主观与客观交易策略的区别

有些主观交易的大佬，虽然不懂程序，却可以实现稳定盈利，有些是凭借长期的经验积累，锻炼出来的市场敏感度，依赖于大佬的经验、直觉和情绪的掌控，这种的没有可复制性，无法数据化量化。有些其实已经有了自己的交易策略，或者说自己的一套方法论，固定的模式，看似人工操作，但他们的交易逻辑已经有高度的客观性，只是没有程序化参数化。

这些大佬虽然不会写程序，他们可以找别人代写，自己根据市场情况，随时调整参数就行，比会写程序的韭菜反而有优势。如果不懂市场，只是有高超的开发技术，什么机器学习，神经网络，AI都用上，只是换了一种方式被割，区别是比主观交易赔的更快一些。

策略开发与数据处理

编写一套稳定盈利的量化交易策略挺难的，但不是没有机会，关键在于理解市场动态，能够使用数据驱动交易的决策，首先你要明确你的目标是什么，是专注于高频短线交易，追求小额盈利，还是中长线投资，追求更大规模的收益，这将决定你选择的数据的类型和分析方式。

数据的收集和处理非常关键，需要获取历史数据和实时数据，要确保可靠和更新及时，经过整理和清洗后输入到模型中，我简单了解了一下，第三方大多是从各个渠道汇集整理后的数据，也不能说不好不及时，最起码是挺全面的，不过，如果可以申请券商的接口，干嘛费劲花钱找第三方呢，第三方的个性化数据也就是pandas几行代码的事。

股票量化交易上手，如何编写一套自己的交易策略获取稳定收益

（小插曲：有个人问我券商的数据全不全，准不准，及不及时，我说是和交易所同步的。他想了一下说没有MACD，我说pandas用1秒钟就提出来了。他想了一下说为什么不直接提供MACD，我说有原始数据每个人根据自己需求处理，编制个ABCD都行。他想了一下说同花顺就有MACD，我说“……”。最后又问了我两次为什么没有MACD，我没再回他了，因为翻了一下聊天记录100条左右，有10条是“MACD”，应该是之前只用过成型的产品，完全没有编程的概念，也可能是平时张嘴等喂饭习惯了！）

入门策略和进阶技巧

然后就是策略的开发，策略的开发是量化交易系统的核心，初次接触量化交易可以从简单的策略开始学习，比如基于移动平均线的单线突破，双线交叉等，基本思想就是上穿买入，下穿卖出，这种策略简单易懂，是初学者的好选择。

任何策略都不可能长期有效且不用调整，市场是动态变化的，策略自然也要顺应市场变化而调整，成功的交易策略还需要考虑市场心理和其它非量化因素，掌握了简单策略的的用法，可以逐步引入更多的指标和数据，比如相对强弱指数（RSI）、布森带等，慢慢学习如何处理和分析数据，将这些数据转化为实际的交易信号。