研究了两年，终于研究出来一个无敌策略，不惧牛熊，各种行情都是稳定盈利！！ 有感兴趣的朋友欢迎留言，短周期策略。持仓数量十只 为什么不能在盘前，比如9.20分运行函数呢？ 还有，我这里已经按照官方文档设置了，为什么还是会报错啊 写了一个打板策略，研究性质哈，分享一下。 需要的话我也可以写，想找我可以看代码 在当今无国界的金融市场中，掌握全球股票实时行情意味着获得无可比拟的投资优势！我们推出业界领先的全球股票实时报价 API，为量化交易团队、金融科技企业和个人投资者提供一站式数据解决方案，我们提供全球股票实时行情数据，包括股票价格、涨跌幅、成交量等，为量化交易团队提供 accurate 和 up-to-date 的数据，从而实现更智能的决策和投资。 一、为什么全球投资者都在使用我们的 API 覆盖全球主要交易所 美洲市场:NYSE、NASDAQ 等（苹果、特斯拉等美股实时数据） 亚洲市场:TWSE、TSE、HKEX 等（台积电、丰田等亚股行情） 欧洲市场:LSE、FSE、XETRA 等（西门子、LVMH 等欧股报价） 东南亚市场:印度、新加坡、泰國等特色交易所 超低延迟实时数据 专业级数据流，延迟<100ms 每秒更新频率，捕捉每一个市场波动 全球实时数据，覆盖全球主要交易所 支持 WebSocket 协议，实现真正的实时推送 量化交易者的完美工具包 清洗后的标准化数据，直接用于策略回测 丰富的技术指标预计算（MACD、RSI、布林带等） 支持多时间粒度（Tick 级、1 分钟、5 分钟等） 免费套餐震撼登场 超高频次 API 调用 实时数据推送，实时获取最新数据 覆盖全球主要交易所 同时查询多只股票 完整历史日线数据 五大核心应用场景 全球市场系统：捕捉全球市场价差机会 多因子量化模型：构建全球 Alpha 策略 智能投顾平台：为客户提供全球资产配置建议 风险管理系统：实时监控跨国投资组合 金融数据门户：打造专业行情网站 数据安全与可靠性 全球数据源：来自全球各大交易所，数据源可靠 高效传输：数据更新频率高，数据实时性高 数据传输稳定：智能熔断机制保障稳定性，分布式数据中心架构 数据质量：数据经过严格审核，数据质量高 二、 如何快速开始 注册账户：30 秒完成，无需信用卡，第三方账号实现一键登录注册， 获取 API 密钥：控制台一键生成 查阅文档：丰富的代码示例和教程 三、特别优惠：量化团队专享 免费套餐：新用户免费试用 八折优惠：新用户升级套餐可获 8 折优惠 专属数据工程师支持：提供一对一数据工程师服务 定制化数据推送服务：提供定制化的数据推送服务 WebSocket 实时行情订阅示例 pip install websocket-client """ **iTick**：是一家数据代理机构，为金融科技公司和开发者提供可靠的数据源APIs，涵盖外汇API、股票API、加密货币API、指数API等，#帮助构建创新的交易和分析工具，目前有免费的套餐可以使用基本可以满足个人量化开发者需求 开源股票数据接口地址 https://github.com/itick-org 申请免费Apikey地址 https://itick.org """ import websocket import json # WebSocket服务器的地址 websocket_url = "wss://api.itick.org/sws" # 用于鉴权 auth_message = { "ac":"auth", "params":"YOUR_KEY" } # 用于订阅的消息格式，这里假设订阅一个名为 "your_channel" 的频道 subscribe_message = { "ac":"subscribe", "params":"700$HK,AAPL$US,TSLA$US", "types":"depth,quote" } def on_open(ws): """ 当WebSocket连接打开时调用的函数 """ print("WebSocket连接已打开，正在发送鉴权消息...") # 发送鉴权消息 ws.send(json.dumps(auth_message)) # 将订阅消息转换为JSON格式并发送 ws.send(json.dumps(subscribe_message)) def on_message(ws, message): """ 当收到WebSocket消息时调用的函数 """ print(f"收到消息: {message}") # 这里可以根据收到的消息内容进行进一步的处理，比如解析JSON数据等 data = json.loads(message) if "data" in data: print(f"数据内容: {data['data']}") def on_error(ws, error): """ 当WebSocket连接出现错误时调用的函数 """ print(f"WebSocket错误: {error}") def on_close(ws, close_status_code, close_msg): """ 当WebSocket连接关闭时调用的函数 """ print(f"WebSocket连接已关闭，状态码: {close_status_code}，消息: {close_msg}") if __name__ == "__main__": # 创建WebSocket对象并设置回调函数 ws = websocket.WebSocketApp(websocket_url, on_open=on_open, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close) # 启动WebSocket连接，开始监听消息 ws.run_forever() 原文出自：https://itick.org/blog/stock-api/global-stock-market-realtime-quotes-for-quantitative-trading 编写第一个量化策略（手把手详细版教程） 对于大部分人来说，量化交易是非常陌生与神秘的。本节内容将带你开启第一个量化策略！ 本节内容摘要： 1.理解量化策略的基本框架。 2.学会编写一个简单的量化交易策略。 3.学会将量化交易策略绑定实盘模拟交易，并实时收到交易策略的买卖信号。 1.理解量化策略的基本框架 通常情况下，完整的量化交易策略至少需要确定两件事： A.交易标的，即买什么； B.确定交易时机，即怎么买卖。 让我们来设计一个简单完整的量化交易策略: 策略交易标的：贵州茅台； 策略交易时机：5日均线与20日均线金叉时，买入；5日均线与20日均线死叉时，卖出。 2.学会编写一个简单的量化交易策略 第一步：打开SuperMind量化交易平台，先在上方导航栏点击“我的策略”—“策略编译”，再点击蓝色按钮“+新建策略”，接着点击已创建的策略进入策略编译器页面，如下： 温馨提示：“回测列表”下方三个按钮，可以设置编译器字体大小，背景颜色，编译设置，开启全屏编译，查看API文档，如下： 第二步：理解量化交易策略框架对应的代码框架。def init(context): #初始化函数：确定交易标的def handle_bar(context, bar_dict): #定时运行函数：确定交易时机 框架理解： 1.def init(context)与def handle_bar(context, bar_dict)是两个函数，函数格式固定为：def 函数名（参数），其中def后面带空格键，函数末尾必须带冒号。 2.def init(context)函数是初始化函数，只运行一次，确定初始化条件；def handle_bar(context, bar_dict)函数是定时运行函数，平台默认该函数定时运行。日级策略，每日9：30；分钟级策略，交易期间内的每分钟。 3.“#”后面为注释内容，用于注释代码，便于编写和阅读。 第三步：确定交易标的：context.security = '600519.SH'。 温馨提示： 1.context是账户对象，该对象存放所有账户相关信息，持仓、可用现金、资产盈亏。 2.context.security是在账户对象下，设置security变量，存放在账户内，这里我们需要确定交易标的，即：context.security = '600519.SH'。def init(context): context.security = '600519.SH'#已确定交易标的def handle_bar(context, bar_dict): #定时运行函数：确定交易时机 第四步：确定交易时机，即为：5日均线与20日均线金叉时，买入；5日均线与20日均线死叉时，卖出。 从交易时机出发，我们需要计算交易标的5日和20日均线，那么5、20日均线需要用历史行情数据的收盘价来计算。 整个流程即：获取历史行情20日的收盘价数据———计算5、20日均线———判断5、20日均线，进行买卖交易。 A.获取历史行情20日的收盘价数据： 1.找到函数历史数据函数：history 2.填写函数参数，获取到数据： i.交易标的，即：获取那个股票的数据。 ii.数据字段：['close']收盘价，即：获取哪个数据。 iii.输入历史长度，即：获取多长时间的数据。 iv.获取数据的时间步长，即：获取日线级步长数据。 v.填写是否跳过停牌数据，复权选项，返回数据格式。 最终结果即为：history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1) 3.将获取到的数据储存，便于计算，即：closeprice = history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1)#获取证券过去20日的收盘价数据 closeprice = history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1) B.计算5、20日均线： 1.获取数据值，即：closeprice['close']，['close']可以获取储存中的收盘价数据，格式为closeprice['close']。温馨提示：closeprice是我们刚才获取的数据，但是数据有股票、时间、数值，我们直接用['close']获取收盘价数据值用于计算即可。 2.选取数据长度，即：closeprice['close'].iloc[-5:]。iloc[]用于取值，我们之前获取20个数据，但5日均线只需要过去5日的收盘价，因此iloc[-5:]即为获取倒数第五个到最后一个数据。温馨提示： i.iloc[:]是获取所有数据。 ii.iloc[:x]是从第一个获取到第x个，不包括第x个。 iii.iloc[x:y]是从第x个到第y个，包括x，但不包括y。 iv.iloc[-x:]获取倒数第x个到最后一个数据。 3.计算均值，即closeprice['close'].iloc[-5:].mean()，赋值给MA5。同理MA20=closeprice['close'].mean()，即对所有值取平均，相当于MA20=closeprice['close'].iloc[:].mean()。#计算二十日均线价格 MA20 = closeprice['close'].mean()#计算五日均线价格 MA5 = closeprice['close'].iloc[-5:].mean() C.判断5、20日均线，进行买卖交易： 1.if判断条件，即为 if MA5 > MA20:。温馨提示if判断函数的格式为if +添加判断+:,其中if后面必须带一个空格键，其次末尾必须带冒号。 2.当MA5小于MA20时，我们再对持仓市值判断，如果有持仓，那么持仓市值必然大于0，需要进行卖出交易，我们直接通过context账户对象中portfolio资产组合内stock_account股票账户下来获取持仓市值，即为:context.portfolio.stock_account.market_value。 3.下单买入交易： i.当触发MA5大于MA20时，我们需要买入股票，这时候我们可以使用order_target_percent下单函数，该函数以目标市值占比下单。 ii.输入下单函数的参数，order_target_percent函数需要输入两个参数： 1.下单的股票，即为context.security，我们之前将交易标的传入进去，可以直接用。 2.下单的占比，即为1，取值范围[0,1]，此时取1，表示全仓买入股票。 iii.触发条件后程序提醒，当代码执行完下单函数后，我们用log.info()来打印日志，这样我们也可以看到程序下单了。 温馨提示：log.info()内你可以直接输入中文，例如:log.info('条件满足！买入贵州茅台啦！')# 如果5日均线大于20日均线,则全仓买入股票if MA5 > MA20: # 按目标市值占比下单 order_target_percent(context.security, 1) # 记录这次买入 log.info("买入 %s" % (context.security)) 4.下单卖出交易： i.当触发MA5小于MA20时，我们需要卖出股票，这时候我们可以使用order_target下单函数，该函数以目标股数下单。 ii.输入下单函数的参数，order_target函数需要输入两个参数： 1.下单的股票，即为context.security，我们之前将交易标的传入进去，可以直接用。 2.下单的目标股数，即0，因为我们需要将持仓股票卖出，卖到0股为止。 iii.触发条件后程序提醒，当代码执行完下单函数后，我们同log.info()来打印日志，这样我们也可以看到程序下单了。# 如果5日均线小于20日均线,并且目前有头寸,则清仓股票elif MA20 > MA5 and context.portfolio.stock_account.market_value > 0: # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0 order_target(context.security, 0) # 记录这次卖出 log.info("卖出 %s" % (context.security))最终完整代码：def init(context): # 设置要操作的股票：贵州茅台 context.security = '600519.SH'# 设置买卖条件，每个交易频率（日/分钟/tick）调用一次def handle_bar(context, bar_dict): # 获取股票过去20天的收盘价数据 closeprice = history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1) # 计算20日均线 MA20 = closeprice['close'].mean() # 计算5日均线 MA5 = closeprice['close'].iloc[-5:].mean() # 如果5日均线大于20日均线,则全仓买入股票 if MA5 > MA20 : # 按目标市值占比下单 order_target_percent(context.security, 1) # 记录这次买入 log.info("买入 %s" % (context.security)) # 如果5日均线小于20日均线,并且目前有头寸,则清仓股票 elif MA20 > MA5 and context.portfolio.stock_account.market_value > 0: # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0 order_target(context.security, 0) # 记录这次卖出 log.info("卖出 %s" % (context.security))第五步 回测量化交易策略 通过以上4步，我们已经完成了量化交易策略编写，那么接下来我们需要进行量化交易策略回测。 A.首先，我们尝试去跑通整个历史行情，排查代码错误。 i.右上角设置回测历史长度，设置资金，设置交易频率。 ii.点击左上角“编译运行”按钮，右边出现量化交易策略在历史行情中的表现情况 B.当量化交易策略能跑通整个历史行情后，我们可以确定该代码正确无误，随后点击右上角蓝色按钮“进行回测”。页面跳转至回测页面，在回测详情界面，您可以查看策略收益曲线，风险指标，每日持仓，交易明细，输出日志等信息，如下： C.学会将量化交易策略绑定实盘模拟交易，并实时收到交易策略的买卖信号 1.在回测显示结果页面，右上角点击蓝色按钮开启模拟交易，可以自行选择：从当前日开始模拟，在已有的回测基础上继续模拟.如下图: 2.至此，我们成功开启了模拟交易,可以查看您的模拟交易账户详细情况:交易明细、持仓、盈亏情况、账户风险指标等等。如下图： 3.您可以为您模拟交易账户新建模拟交易、暂停策略运行、发布策略至社区、重启策略、查看策略运行日志、查看策略代码。注意：重启按钮只会在策略运行错误后显示，如果策略运行正常，显示暂停按钮。新建模拟交易如下图： 
社区分享来的策略，增加了部分功能，判断牛熊市场对默认持仓日期和每日开仓数进行调整。策略中有每个指标调整值回测率的记录，方便调试。 在2024年2月6日至2025年1月31日之间，回测收益率超过100%，最大到过120左右。 目前存在问题：1、 24年2月起大盘大跌，目前还没有增加对大盘暴跌不开仓并清仓的处理能力，后期会逐步完善。 2、只进行回测和模拟，没有进入实盘，具体实盘收益不清楚。 从社区取得收获分享给社区。策略提供参考，有错误或优化建议请提出，在此表示感谢。 在高速变化的外汇市场中，每一秒的价格波动都可能意味着巨大的盈利机会或风险。对于专业交易者和机构投资者而言，获取最精细、最及时的市场数据是构建竞争优势的关键。Alltick外汇API以其卓越的Tick级数据服务，正成为全球交易者打造专业级决策引擎的首选工具。 Tick数据：外汇交易的微观世界 Tick数据是金融市场中最基础、最精细的交易记录单元，它记录了每一次价格变动的完整信息，包括时间戳、买卖价格、成交量等核心要素。与传统的分钟级或小时级数据相比，Tick数据具有三大不可替代的价值： 完整还原市场流动性：Tick数据保留了每一笔交易的原始面貌，能够准确反映市场深度和流动性变化，这是聚合数据无法提供的。 捕捉瞬时市场机会：在高频交易和算法策略中，毫秒级的领先意味着巨大的优势。Tick数据的精细时间戳让策略能够基于最及时的信息执行。 精准回测与优化：使用Tick数据进行策略测试，可以最大程度还原真实市场环境，避免"滑点幻觉"，提高策略的实战可靠性。 Alltick外汇API的核心优势 作为专业的金融数据服务商，Alltick外汇API在Tick数据服务领域建立了显著的技术优势： 多市场全覆盖：提供全球主要外汇货币对的Tick级数据，包括主要直盘、交叉盘及新兴市场货币对，满足不同策略需求。 超低延迟传输：通过全球分布式服务器网络和优化数据传输协议，实现毫秒级的数据推送，确保策略基于最新市场状况运行。 完整历史回溯：部分货币对历史数据可追溯至10年前，为长期策略研究和季节性模式分析提供坚实基础。 智能数据清洗：内置多重校验机制，自动过滤异常Tick，提供经过清洗的高质量数据流，减少策略噪声干扰。 弹性存储方案：支持从Tick级原始数据到各时间维度聚合数据的灵活转换，平衡存储成本与分析需求。 Tick数据驱动的交易决策引擎构建 基于Alltick外汇API的Tick级数据，交易者可以构建多层次的决策引擎： 1.高频交易系统 利用Tick序列中的微观结构特征，开发基于订单流分析、瞬时价差套利等策略。Alltick提供的精确时间戳和完整订单簿快照，是这类策略成功的基础。 智能风控模块 通过实时监测Tick数据中的异常波动和流动性变化，建立动态风险阈值，实现毫秒级的自动平仓或对冲指令触发。 算法执行优化 分析历史Tick数据中的价格弹性与市场影响成本，优化大订单拆分算法，降低交易执行滑点。 市场情绪指标 从Tick频率的买卖压力变化中提取实时情绪信号，作为趋势策略的辅助确认工具。 Alltick API的技术整合生态 为降低使用门槛，Alltick提供全面的开发者支持： 多语言SDK：涵盖Python、Java、C++等主流编程语言，快速接入现有交易系统 云端数据管道：支持直接将Tick数据流导入AWS、Azure等云平台进行分析 可视化工具包：内置Tick数据可视化模块，助力快速探索数据特征 策略沙箱环境：提供历史Tick数据回放功能，支持策略的仿真测试 专业级服务保障 针对机构客户，Alltick提供定制化解决方案： 专属数据链路保障，满足超低延迟需求 按需定制数据字段与推送频率 专业技术团队提供策略优化咨询 合规性支持，满足各司法辖区监管要求 结语：从Tick到Alpha的转化之道 在外汇市场这个全球最大、最具流动性的竞技场中，信息优势直接转化为盈利优势。Alltick通过提供可靠、精准、及时的Tick级数据流，赋能交易者构建从市场微观结构中发现Alpha的专业能力。无论是开发高频策略、优化执行算法，还是完善风险管理系统，Tick数据都是不可或缺的基础设施。 立即接入Alltick，开启您的Tick数据赋能之旅，构建下一代智能交易决策引擎！ 在瞬息万变的金融市场中，每一毫秒的延迟都可能意味着盈利机会的错失或风险的失控。传统数据接口的滞后性、信息碎片化等问题，长期困扰着交易员与量化团队。而随着高频交易和算法策略的普及，对实时行情的需求已从“锦上添花”变为“生死攸关”。如何突破延迟瓶颈，抢占市场先机？答案或许藏在Tick数据与下一代股票API技术的融合中。 延迟的代价：交易者的隐形敌人 在金融交易中，延迟不仅是技术问题，更是直接的成本问题。 策略失效风险：当行情数据滞后，基于均值回归或动量突破的算法可能因信号延迟而误判； 滑点放大：在剧烈波动的市场中，毫秒级延迟可能导致成交价偏离预期，尤其影响大额订单； 机会成本：套利策略依赖跨市场、跨品种的瞬时价差捕捉，延迟将直接抹平利润空间。据行业统计，纳斯达克交易所中，交易指令每增加1毫秒延迟，盈亏可能相0.01%-0.1%。对高频策略而言，这足以颠覆全年收益。 Tick数据：穿透市场的“显微镜” Tick数据（逐笔成交数据）是市场最细粒度的交易记录，包含每一笔成交的价格、成交量、时间戳等信息。与传统K线相比，其价值体现在： 1.还原市场真实脉动：揭示隐藏在大单背后的主力动向与流动性变化； 2.赋能精准策略：为高频做市、统计套利、订单流分析提供底层燃料； 3.风险控制前置化：通过异常Tick波动预警，规避“闪崩”等极端行情冲击。 然而，Tick数据的价值释放依赖两大前提：毫秒级实时传输与高吞吐处理能力——这正是多数传统API的短板。 技术破局：API如何重塑实时交易体验 API（应用程序接口）作为数据与策略的“桥梁”，其性能直接决定交易系统的上限。新一代股票API的革新聚焦于： 超低延迟架构：从数据源直连、协议优化到全球多节点部署，压缩传输链路； 高并发支持：单秒万级Tick数据的稳定推送与实时清洗； 灵活性与兼容性：支持多语言SDK、自定义订阅字段，适配个性化策略需求。 以Alltick股票API为例，其通过全球核心交易所直连通道与二进制压缩协议，将端到端延迟降至毫秒级，同时提供完整的Tick历史数据回溯，帮助用户构建更精准的回测模型。而类似技术的普及，正推动实时交易从“极客专属”走向“大众化工具”。 实时交易的应用新场景 1.量化私募： 基于Tick级订单簿的流动性预测，优化算法交易执行路径； 捕捉“盘口跳变”信号，开发短周期统计套利策略。 2.个人投资者： 通过实时异动监控，追踪主力资金流向； 结合新闻事件与Tick波动，提升短线决策效率。 3.机构风控： 实时监测组合持仓的Tick级风险敞口，动态调整对冲策略。 未来已来：实时数据驱动的交易革命 随着5G、边缘计算等技术的成熟，实时交易的基础设施将迎来新一轮升级。未来的竞争不仅是算力的比拼，更是数据时效性、完整性与技术生态的整合之战。无论是机构还是个人，提前布局低延迟基础设施，意味着在市场中占据“更近的观察位”与“更快的反应速度”。 在“时间就是Alpha”的金融战场，告别延迟并非终点，而是解锁新维度的起点。Alltick等新一代API技术，正通过极速、稳定的Tick数据服务，降低实时交易的门槛，让更多投资者拥有与机构同台竞技的“武器”。 立即试用Alltick，重新定义交易策略、拥抱技术红利！ 
