19年创业做过一年的量化交易但没有成功，作为交易系统的开发人员积累了一些经验，最近想重新研究交易系统，一边整理一边写出来一些思考供大家参考，也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。
接下来会对于极智量化平台介绍。
极智量化是一款基于云端的智能量化交易平台，提供了便捷的开发环境和丰富的金融数据支持。其平台特性使用户可以快速开发、回测、优化和部署量化策略，适合从初学者到专业量化团队使用。
以下是一个基于极智量化平台的开发与回测实例，展示如何构建和优化简单的均线策略。
1. 实例背景：基于双均线的趋势跟随策略
策略逻辑
均线策略是一种经典的趋势跟随策略，常用于捕捉市场的中长期趋势。本实例采用双均线策略：
- 当短周期均线（MA5）向上穿过长周期均线（MA20）时，买入标的。
- 当短周期均线向下穿过长周期均线时，卖出标的。
适用市场
该策略适用于趋势性较强的市场，如股票、指数、ETF等。
2. 数据准备与环境配置
（1）平台环境
极智量化平台提供了集成的在线开发环境（Jupyter Notebook）和标准化数据接口。用户只需创建一个项目，即可开始开发。
（2）数据获取
在平台中，可通过DataAPI接口获取历史行情数据。
from jqdata import *# 初始化函数
def initialize(context):set_benchmark('000300.XSHG') # 设定基准为沪深300context.stock = '000001.XSHE' # 选定标的为平安银行context.short_window = 5 # 短周期均线context.long_window = 20 # 长周期均线# 获取历史数据
def handle_data(context, data):stock = context.stockhist = attribute_history(stock, context.long_window + 1, '1d', ['close'])hist['short_ma'] = hist['close'].rolling(window=context.short_window).mean()hist['long_ma'] = hist['close'].rolling(window=context.long_window).mean()print(hist.tail()) # 打印数据供调试
3. 策略开发
在极智量化平台，策略通过initialize和handle_data函数实现。
（1）生成交易信号
# 策略逻辑：判断均线交叉信号
def handle_data(context, data):stock = context.stockhist = attribute_history(stock, context.long_window + 1, '1d', ['close'])short_ma = hist['close'].rolling(window=context.short_window).mean().iloc[-1]long_ma = hist['close'].rolling(window=context.long_window).mean().iloc[-1]# 判断信号if short_ma > long_ma and not context.portfolio.positions[stock].quantity:order_target_percent(stock, 1) # 买入满仓log.info(f"买入 {stock}")elif short_ma < long_ma and context.portfolio.positions[stock].quantity:order_target_percent(stock, 0) # 清仓log.info(f"卖出 {stock}")
4. 回测实现
极智量化提供了高效的回测引擎，用户可以直接调用回测函数运行策略。
（1）回测设置
# 设置回测参数
from jqdata import run_fileif __name__ == '__main__':run_file(initialize=initialize,handle_data=handle_data,start_date='2022-01-01',end_date='2023-01-01',type='stock', # 类型为股票initial_cash=100000, # 初始资金frequency='daily', # 交易频率为日线)
（2）回测结果分析
回测完成后，平台会自动生成收益曲线、绩效指标和交易报告，包括：
- 累计收益率：策略和基准收益对比。
- 最大回撤：衡量风险水平。
- 夏普比率：评估风险调整后的收益。
5. 策略优化
（1）参数调优
通过网格搜索优化短周期和长周期均线的参数组合。
# 参数优化
short_windows = range(3, 10)
long_windows = range(15, 30)
best_params = None
best_performance = -float('inf')for short in short_windows:for long in long_windows:if short >= long:continuecontext.short_window = shortcontext.long_window = longperformance = run_file(initialize=initialize,handle_data=handle_data,start_date='2022-01-01',end_date='2023-01-01',type='stock',initial_cash=100000,frequency='daily',)if performance['total_returns'] > best_performance:best_performance = performance['total_returns']best_params = (short, long)print(f"最佳参数组合: 短周期={best_params[0]}, 长周期={best_params[1]}")
（2）扩展逻辑
- 加入风险控制：如止损、止盈策略。
- 多因子融合：结合其他指标（如RSI、布林带）。
- 多市场适用性：验证策略在多个标的上的表现。