Package Exports
- @muyi086/quant-learn
- @muyi086/quant-learn/index.js
This package does not declare an exports field, so the exports above have been automatically detected and optimized by JSPM instead. If any package subpath is missing, it is recommended to post an issue to the original package (@muyi086/quant-learn) to support the "exports" field. If that is not possible, create a JSPM override to customize the exports field for this package.
Readme
quant-learn
学习量化的记录和尝试
总结
本项目归档于2020年,记录学习量化的一些尝试和想法,应用的技术栈有js, nodejs, python 最终无疾而终。量化一途，博大精深，本人越是深入和尝试，越是自认无法在这个游戏中获得优势，决定放弃。现将整理内容和代码脱敏后开源,仅供学习参考使用，请勿用于商业用途。
背景
原设想是使用 js 开发的，好上手写策略回测，可是现实很残酷，在使用了 tqsdk-js 后，发现 api 残缺不全，比 python 版tqsdk 差的不是一点半点,而且考虑到后期需要本地缓存数据，最终选用了 akshare
文档说明
交易市场
| 交易所 | 示例代码 | 证券名称 |
|---|---|---|
| 上海证券交易所 | '600519.XSHG' | 贵州茅台 |
| 深圳证券交易所 | '000001.XSHE' | 平安银行 |
| 中金所 | 'IC9999.CCFX' | 中证500主力合约 |
| 大商所 | 'A9999.XDCE' | 豆一主力合约 |
| 上期所 | 'AU9999.XSGE' | 黄金主力合约 |
| 郑商所 | 'CY8888.XZCE' | 棉纱期货指数 |
| 上海能源交易所 | 'SC9999.XINE' | 原油主力合约 |
使用
# tqsdk 下载某个合约所有月份数据, 已保存csv需前往比特球-天勤数据下载
# python获取区间交易日期
https://quant.pobo.net.cn/main#/strategy/editor/52976/0
# python获取日期对应主力合约
https://quant.pobo.net.cn/main#/strategy/editor/54126/0
# python获取全市场期货合约列表
https://quant.pobo.net.cn/main#/strategy/editor/54129/0
# dealtick/src/common/trans.js node截取并存储每个交易日对应主力合约的json
# 已保存json需前往比特球-天勤数据下载
# dealtick node处理所有json并根据策略计算出'买卖标记'
# 将标记导入tqsdk，进行回测
https://www.joinquant.com/algorithm/index/edit?algorithmId=ea6c465ca56c082fddfe5373438fe32b策略统计
统计区间 2016-09-01 至 2020-06-01 fn_15波幅最大,从浮盈2倍到负值,感兴趣可以深入研究
| 策略 | 盈利次数 | 亏损次数 | 次数 | 交易日 | 最大回撤 | 收益 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| fn_3 | 49 | 45 | 94 | 918 | 37.38% | 18.17% |
| fn_7 | 25 | 27 | 52 | 918 | 15.32% | 48.87% |
| fn_8 | 27 | 17 | 44 | 918 | 10.34% | 14.38% |
| fn_9 | 22 | 28 | 52 | 918 | 43.03% | 39.72% |
| fn_11 | 22 | 17 | 39 | 918 | 29.99% | 13.57% |
| fn_14 | 43 | 41 | 84 | 918 | 18.06% | 51.21% |
| fn总 | 188 | 175 | 363 | 918 | 24.71% | 185.92% |
| fn杠 | 188 | 175 | 363 | 918 | 72.37% | 523.53% |
说明
聚宽策略 fn 杠加了强制平仓后策略收益159.3%,最大回撤77.93%，相比之前，损失了许多收益，自此后续日内策略，暂不考虑强制平仓.
# 导入策略回测
https://www.joinquant.com/algorithm/index/edit?algorithmId=332d4db097ad718184b1fdca942e2bae常见问题
node处理数据内存耗完
// https://segmentfault.com/a/1190000010437948
node --max-old-space-size=8192 ./trans.js // MB
node --max-new-space-size=8192 ./trans.js // KB