算法交易

想让你的算法交易工作流更加顺畅？欢迎查看我们的工具测评与详细指南。 为什么在算法交易中使用 CI/CD？ CI/CD（持续集成 / 持续部署）不仅仅适用于网页应用，对于你的交易脚本，它同样是一个强大的自动化工具，能帮助你测试、部署和进行版本控制。原因如下： 每次修改代码后自动验证是否正常运行 在上线前自动测试逻辑 无需手动操作就可将更新部署到云服务器或 VPS 1. 基础项目结构 将你的机器人代码组织如下： /my-bot ├── .github/workflows/ │ └── ci.yml ├── bot/ │ ├── strategy.py │ └── trader.py ├── tests/ │ └── test_strategy.py ├── requirements.txt └── run.py 2. 为核心逻辑编写测试 使用 pytest 编写策略逻辑的单元测试： def test_buy_signal(): # 示例逻辑测试 result = my_strategy.should_buy(price=100, sma=90) assert result is True 3. 创建 GitHub Actions 工作流 在 .github/workflows/ci.yml 中添加： name: Run Strategy Tests on: push: branches: [main] pull_request: branches: [main] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.10' - name: Install dependencies run: | pip install -r requirements.txt pip install pytest - name: Run tests run: pytest 这样每次 push 或 PR 都会自动运行测试。 ...

想知道哪些开源平台值得使用？请查看我们的深入评测与对比。 我的交易技术之旅 当我刚开始构建交易系统时，像许多人一样，我在界面华丽、功能丰富的商业平台上测试策略。它们确实有效，但总觉得哪里不对劲：我无法完全理解底层发生了什么。 于是我开始探索开源交易工具，从此再也没有回头。 1. 对策略的完全控制 商业平台常常限制你能自定义的内容——无论是平台限制还是价格等级。使用开源工具，我可以： 直接访问源代码 调整执行、滑点模型或指标 自由整合第三方数据或自定义逻辑 我不被黑箱执行引擎束缚——可以查看每一行代码和计算。 2. 成本透明 一些商业平台收取月费或从交易中抽成，而像**Backtrader、QuantConnect（社区版）和Freqtrade**这样的开源工具是免费的。唯一的成本是我花时间学习——我视其为投资。 3. 更好的学习体验 使用开源工具时，我不仅仅是点击按钮。我构建流程、编写逻辑、调试系统。这帮助我： 更好地理解市场 像量化分析师一样思考 提升编程和数据处理技能 没有比自己调试算法更好的老师了。 4. 社区优于供应商锁定 我属于一个社区，大家分享想法、改进，甚至插件。商业工具往往只能用供应商提供（且收费）的东西。而开源： 你可以从GitHub问题和论坛中学习 不会被锁定在单一生态系统 项目方向通常由用户驱动 5. 真正的定制化和自动化 我在Raspberry Pi上运行机器人，在本地服务器上做回测，整合**CCXT进行实盘交易，使用Docker**容器化环境。商业工具没有企业许可难以实现如此灵活。 但它并非完美 当然，开源工具也有取舍： 界面便利性较少 需要花更多时间搭建环境 你需要懂得使用代码和日志 但我宁愿选择自由、透明和社区，而不是单纯的便利。 最后的想法 开源不是适合所有人。但对于想构建、学习和成长的交易者来说，它是无可比拟的。 想探索我用的工具吗？看看我们的精选开源交易平台和框架列表。

想更深入了解开源交易框架？请查看我们的详细评测和对比。 为什么选择趋势跟踪？ 在构建任何机器人之前，我想要一个简单、稳健且经过验证的策略。趋势跟踪满足所有条件——它基于价格动量，适用于各种市场。核心思想很简单： 当价格高于移动平均线时买入，低于时卖出。 考虑到这一点，我仅使用开源工具构建了完整的交易流程。 我使用的工具 Backtrader – 用于回测和策略逻辑 CCXT – 用于实时交易API接入（币安） Pandas/NumPy – 用于数据处理 Python – 用于连接代码和脚本编写 Screen – 用于在VPS或树莓派上运行机器人 逐步构建流程 1. 策略逻辑（Backtrader） ///python class TrendStrategy(bt.Strategy): def init(self): self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(period=50) def next(self): if self.data.close[0] > self.sma[0] and not self.position: self.buy() elif self.data.close[0] < self.sma[0] and self.position: self.sell() /// 我保持策略简洁：当价格突破50期简单移动平均线时买入，跌破时卖出。 2. 回测 利用通过CCXT下载的币安历史数据，我对BTC/USDT几个月的数据进行了测试。评估了： 胜率 最大回撤 盈利因子 3. 使用CCXT进行实盘交易 ///python import ccxt exchange = ccxt.binance({ ‘apiKey’: ‘YOUR_API_KEY’, ‘secret’: ‘YOUR_SECRET’, ’enableRateLimit’: True }) ...

初次接触机构级开源工具？欢迎查看我们的 框架评测与分析。 交易格局的转变 长期以来，机构交易一直由封闭的专有系统主导 —— 昂贵、封闭且缺乏灵活性。但近年来，开源已悄然成为强有力的竞争者。从量化研究到执行引擎，对冲基金、银行和金融科技公司越来越多地采用开源技术来提升灵活性并降低成本。 为什么机构选择开源 1. 成本效益 传统交易软件的许可费用昂贵。开源平台不仅节省成本，还能实现深度定制。 2. 透明与信任 开源代码可供审核。这对于合规、模型验证和安全审查尤为重要 —— 这些都是机构运营的关键要素。 3. 人才与协作 当今的量化开发者熟练掌握开源工具 —— 从 Python 到 Kubernetes。企业可以借助全球社区的贡献者、库和标准获得巨大优势。 4. 创新速度 无论是集成新交易所、构建分析工具，还是部署新策略，开源平台都支持更快的迭代和不受厂商限制的创新。 快速发展的关键领域 🧠 量化研究平台 像 Pandas、NumPy 和 Backtrader 这样的开源库，是构建机构级回测与分析流程的基础。 🔁 执行引擎 AlgoTrader、QuantConnect（开源部分） 以及通过 FIX 和 CCXT 的集成，使机构级实时交易成为可能。 🔒 合规与风控 新兴的开源风控框架与数据验证工具正被用于实时监控与投资组合限制。 ⚙️ 基础设施 Docker、Kubernetes、Kafka 与 Airflow —— 原本为通用工程开发，如今已成为现代交易系统的数据与计算基础设施。 面临的挑战 安全性与审计链必须达到机构级别 关键部署可能需要厂商支持 与传统系统的集成可能需要自定义桥接 合规要求需配套详实文档与控制机制 不过，这些问题正通过混合模型得到积极应对：以开源为核心，加上企业级扩展层。 混合模式：开源核心 + 企业功能 一种日益流行的趋势是 “开源核心”模式 —— 机构使用免费的核心平台（如回测引擎、订单管理系统），再叠加专有扩展、集成或技术支持合同。 这种方式结合了两全其美的优势： 开放、可扩展的技术基础 企业级的控制与支持 未来展望 随着开源不断成熟，监管科技不断进步，我们可以预见： ...

Backtrader 是 Python 中最受欢迎的开源回测和实盘交易框架之一。它语法简洁，文档详尽，社区活跃，适合初学者和高级交易者使用。本文将带你一步步使用 Backtrader 设置第一个算法交易策略。 如果你是 Backtrader 新手，请先查看我们的详细Backtrader 概览。 第一步：安装 Backtrader 你可以使用 pip 安装 Backtrader： pip install backtrader # 可选：你也可以安装 matplotlib 用于绘图，pandas 用于数据处理： pip install matplotlib pandas 第二步：准备历史数据 Backtrader 支持 CSV 文件、Pandas DataFrame，甚至支持来自券商的实时数据。这里先加载一个 CSV 文件： import backtrader as bt import datetime data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData( dataname='your-data.csv', fromdate=datetime.datetime(2020, 1, 1), todate=datetime.datetime(2023, 12, 31), reverse=False ) 确保你的 CSV 包含如下列：Date, Open, High, Low, Close, Volume, Adj Close。 第三步：创建策略 继承自 bt.Strategy 创建策略类。这里实现一个简单的移动平均线交叉策略： class SmaCross(bt.Strategy): params = dict(period=20) def __init__(self): sma = bt.ind.SMA(period=self.p.period) self.crossover = bt.ind.CrossOver(self.data.close, sma) def next(self): if not self.position: if self.crossover > 0: self.buy() elif self.crossover < 0: self.close() 第四步：设置回测引擎 现在创建 Cerebro 引擎 —— Backtrader 的核心： ...