怎么用掘金量化炒期货？怎么编写策略

使用掘金量化进行期货交易是一个高效且灵活的过程，它不仅涉及从账户注册到实盘交易的多个实操步骤，还包括策略编写这一核心环节。以下将详细阐述如何使用掘金量化炒期货以及策略的编写方法。

# 一、使用掘金量化炒期货的步骤

1. 准备工作


* 了解期货市场：学习期货市场的基本概念，包括期货合约、交割方式、保证金制度等，并掌握期货市场的交易规则和风险特点。

* 学习量化交易：量化交易是利用数学模型和计算机程序来制定和执行交易策略的方法。需要学习量化交易的基础知识，如数据分析、统计学、算法等。

* 准备交易资金：确保有足够的资金进行期货交易，并了解交易账户的开立和资金充值流程。

2. 安装与注册


* 访问掘金量化的官方网站或相关应用商店，下载并安装掘金量化的终端。

* 注册用户账号并登录掘金量化平台。

3. 策略编写


* 在掘金量化平台中新建策略，并选择编程语言（如Python）进行策略代码的编写。策略代码应包含交易逻辑、信号生成等关键部分。

* 掘金量化终端支持Python、C++、C#、Matlab四种编程语言。可在终端的“量化研究”板块点击页面右上角的“新建策略”，然后选择相应的编程语言进行策略新建。

* 掘金量化终端的内置IDE仅支持Python语言，其他语言请使用第三方IDE编辑。

4. 获取数据


* 掘金量化支持获取国内多个期货市场的历史行情数据，包括Tick行情和Bar行情。

* 可以通过订阅或接口方式获取所需数据。

5. 策略回测


* 使用掘金量化平台提供的回测工具或第三方回测框架（如Backtrader），对策略进行本地回测。

* 评估策略在历史数据上的表现，包括收益率、波动率、最大回撤等指标。

6. 策略优化


* 根据回测结果，分析策略的优点和不足，并进行必要的调整和优化。

* 尝试不同的参数组合，以找到最佳的交易策略。

7. 仿真交易


* 在掘金量化平台上进行仿真交易，以进一步验证策略的性能。仿真交易有助于熟悉交易过程并减少实盘交易中的风险。

8. 实盘交易


* 在仿真交易表现满意后，可以申请实盘账户并添加到掘金量化平台，将策略应用到实盘交易中。

# 二、编写量化交易策略的方法

1. 选择经典策略作为模板


* 可以选择如“海龟交易法”或“双均线策略”等经典策略作为模板进行策略编写。

2. 策略编写示例


* 以下是一个双均线策略的Python代码示例：

```python
def init(context):
context.short = 20 # 短周期均线
context.long = 60 # 长周期均线
context.symbol = 'SHFE.rb2101' # 订阅交易标的
context.period = context.long + 1 # 订阅数据滑窗长度
subscribe(context.symbol, '60s', count=context.period) # 订阅行情

def on_bar(context, bars):
prices = context.data(context.symbol, '60s', context.period, fields='close')
short_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.short)
long_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.long)

# 短均线上穿长均线，做多
if short_avg[-2] >= long_avg[-1]:
order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open, order_type=OrderType_Market)

# 短均线下穿长均线，做空
elif long_avg[-2] >= short_avg[-1]:
order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open, order_type=OrderType_Market)
```


* 在这个示例中，策略使用短期和长期均线交叉来产生交易信号。当短期均线上穿长期均线时，产生买入信号；当短期均线下穿长期均线时，产生卖出信号。

3. 策略编写与测试流程


* 在编写策略代码后，需要对其进行本地回测和仿真交易测试，以评估策略的有效性和稳定性。

* 根据测试结果进行策略优化和调整，直至找到最佳的交易策略。

4. 策略应用与风险管理


* 在实盘交易中，需要合理设置止损和仓位等风险管理措施，以降低交易风险并提高收益稳定性。

总之，使用掘金量化进行期货交易需要掌握一定的期货市场和量化交易知识，并遵循策略编写、回测、优化和实盘交易的流程。通过不断学习和实践，可以逐步提高自己的交易水平和盈利能力。