一個(gè)基本的量化交易系統(tǒng)大致上有兩個(gè)分層：資金管理層與 ( 商品 策略 ) 層。 框架 ( 模組 ) 決定好了，再更有系統(tǒng)地強(qiáng)化各個(gè)模組，進(jìn)而更接近交易本質(zhì)。 初階的交易者多數(shù)先選定一個(gè)鄰近市場，如外匯或是熟悉的臺(tái)股、臺(tái)指期、臺(tái)指選擇權(quán)，并進(jìn)行策略的開發(fā)。 一個(gè)基本策略的框架大致上如下，可以分成數(shù)個(gè)模組，設(shè)計(jì)者可以依循這樣的框架進(jìn)行一個(gè)初步策略開發(fā)或交易程式撰寫：

1、多空指標(biāo) 也就是多數(shù)人所認(rèn)知的技術(shù)分析，諸如均線、KD、MACD、董詮?fù)ǖ?、布林通道等大家耳熟能詳?shù)闹笜?biāo)，場內(nèi)游戲者希望能夠藉此探知當(dāng)前市場狀態(tài)，是多或空。

2、交易合約模組 這個(gè)模組會(huì)較為細(xì)分，因不同交易所提供的商品與合約不同，使用這一模組可以快速選定特定商品與合約進(jìn)行交易。

3、風(fēng)控模組 交易員可以設(shè)置停損、加碼、減碼等動(dòng)作，以及交易杠桿比例。

4、交易執(zhí)行模組 這個(gè)模組會(huì)負(fù)責(zé)開平倉的訊號(hào)執(zhí)行，以及訂單的管理。

5、數(shù)據(jù)管理模組 這個(gè)模組通常會(huì)包括行情數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、以及交易記錄。

6、運(yùn)算模組 這個(gè)模組可以進(jìn)行技術(shù)指標(biāo)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度計(jì)算。

以下是一個(gè)簡單的量化交易系統(tǒng)開發(fā)170系統(tǒng)-2006搭建-5093可電可微源碼demo（使用Python編寫），供參考：

i

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import linear_model

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import linear_model

# 定義交易資金

capital = 100000

# 定義每次交易的數(shù)量

ty = 1000

# 定義交易費(fèi)用

trade_fee = 0.003

# 定義時(shí)間跨度

time_span = 10

# 計(jì)算交易收益

def calc_profit(open_price, close_price):

    return (close_price - open_price) * ty - ty * trade_fee * 2

# 計(jì)算交易均值回歸模型

def calc_linear_model(df):

    X = np.array(df['open']).reshape(-1, 1)

    y = np.array(df['close']).reshape(-1, 1)

    model = linear_model.LinearRegression()

    model.fit(X, y)

    return model.coef_[0][0], model.intercept_[0]

# 讀入交易數(shù)據(jù)

df = pd.read_csv('trade_data.csv')

# 計(jì)算交易均值回歸模型參數(shù)

slope, intercept = calc_linear_model(df)

# 初始化資產(chǎn)和交易結(jié)果

capital_list = []

result_list = []

# 開始交易

for i in range(time_span, len(df)):

    # 計(jì)算收益

    open_price = df.iloc[i-time_span]['open']

    close_price = df.iloc[i]['close']

    profit = calc_profit(open_price, close_price)