量化交易策略基本框架

JointQuant量化课堂学习笔记。原文：量化交易策略基本框架

什么是“初始化+周期循环框架”？

• 为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的量化策略，必须基于一种模式来写，框架就是指这种模式。而此框架包含两个部分即初始化和周期循环。
• 初始化 即指策略最开始运行前要做的事情。比如，准备好要交易的股票。
• 周期循环 即指策略开始后，随着时间一周期一周期地流逝，每个周期要做的事。

如何将策略写成代码？

• 写法一：

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  def initialize(context): 这里用来写初始化代码 def handle_data(context, data): 这里用来写周期循环的代码

• 写法二：

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  def initialize(context): run_daily(period, time = 'every_bar') 这里写初始化代码 def period(context): 这里写周期循环的代码

第一种写法是老版本，推荐使用写法二。

把策略写成代码

例如，考虑这样一个策略：选定平安银行作为交易的股票，每天买入100股。
代码为：

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def initialize(context):
  run_daily(period, time = 'every_bar')
  g.security = '000001.XSHE'

def period(context):
  order(g.security, 100)

回测、编译运行、运行回测

用一段时间内的历史的真实行情数据，来验证一个确定的交易策略在这段时间表现如何，这个过程叫回测。

运行回测就是字面意思，让计算机运行这次回测，运行后会告诉你策略在这段时间表现情况，比如收益率、年化收益率、最大回测、夏普比率等指标。而且一般也会包括下单记录，持仓记录等。

编译运行其实也是让计算机运行这车回测，不过相比于点击运行回测，编译运行的结果比运行回测要简单，只有收益率等指标，因此也速度更快。所以当不必得到详细结果的时候，或者只是想调试下策略代码，看是否可运行时，编译运行就比运行回测更方便。