目录

  • 1 量化策略虚拟仿真实验环境配置
    • 1.1 安装Anaconda
    • 1.2 安装Pytharm
    • 1.3 安装相关组件
    • 1.4 配置高频数据模块
  • 2 量化策略虚拟仿真实验平台配置
    • 2.1 加载hdquant量化策略虚拟仿真实验平台
    • 2.2 配置python解释器
    • 2.3 安装hdquant量化策略虚拟仿真实验平台
    • 2.4 下载rqalpha股价数据库
    • 2.5 测试
  • 3 实验任务
    • 3.1 实验任务1:量化策略入门_移动平均策略
    • 3.2 实验任务2:最经典的量化策略_多因子量化投资策略
    • 3.3 实验任务3:高频策略进阶_分钟级高频数据交易策略
实验任务3:高频策略进阶_分钟级高频数据交易策略

实验任务3:高频策略进阶_分钟级高频数据交易策略

步骤1:均线策略基础知识

知识点详见:资料-课程资料-教学资料-高频策略进阶_分钟级高频数据交易策略

步骤2:高频分钟级MACD策略的实现

1.在pycharmhduqant项目中,依次点击hduquantrqalpharqalphahdu_quant_class和实验任务3:分钟级高频策略实现,双击MACD-MIN.py

MACD-MIN.py中,可在def init(context)函数中设定要交易的股票和分钟级MACD的周期参数,主要包括,长短期均线和MACD平均线的参数,代码如下所示:



2. handle_bar 设置分钟级MACD策略的逻辑

3. config 设置分钟级MACD策略的回测的逻辑,包括回测的区间、频率和金额等。

4. 右键选择Run’MACD-MIN’,可得到最终的回测结果

步骤3:策略参数的调整-MACD的计算周期

可通过在init中将,通过调整context.SHORTPERIODcontext.LONGPERIODcontext.SMOOTHPERIOD 三个参数进而调整分钟级MACD的周期参数,主要包括长短期均线和MACD平均线的参数,进而运行策略获得策略在不同参数下的收益率。

步骤4:日频级MACD策略和分钟级MACD策略的比较分析

 在pycharmhduqant项目中,依次点击hduquantrqalpharqalphahdu_quant_class和实验任务3:分钟级高频策略实现,双击MACD-D.py