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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。

接下来会对于真格（澎博财经旗下）平台介绍。

真格平台是澎博财经旗下的一款量化交易工具，专注于提供高效的数据接口、量化策略开发环境和回测框架。通过真格平台，用户可以方便地构建、测试和优化量化交易策略，同时利用其专业化工具高效地管理交易流程。

以下以“布林带策略”为例，展示如何使用真格平台进行量化交易开发和回测。

1. 策略背景：布林带策略

策略逻辑

布林带是一种经典的技术指标，通过价格与波动率之间的关系生成交易信号。布林带由以下三部分构成：

上轨线：均线 + K倍标准差
中轨线：简单移动平均线
下轨线：均线 - K倍标准差

布林带策略逻辑如下：

买入信号：价格触及下轨并开始反弹。
卖出信号：价格触及上轨并开始回落。

适用场景

优势：适用于震荡市场，能够捕捉价格的区间波动。
局限：在强趋势行情中，可能错过趋势性机会。

2. 策略开发

以下代码基于真格平台Python SDK实现布林带策略的开发与回测。

（1）准备工作

在使用真格平台之前，需要完成以下准备：

安装SDK：通过真格平台提供的安装包或pip安装其Python SDK。
```
pip install zhenge-sdk
```
申请开发者账号：获取API密钥以访问平台数据接口。
设置交易环境：确认回测所需的账户、品种和时间段。

（2）初始化参数与环境

import pandas as pd
import numpy as np
from zhenge import ZhengeAPI, Backtest# 策略参数
SYMBOL = '600519.SH'  # 茅台股票
START_DATE = '2020-01-01'
END_DATE = '2022-01-01'
INITIAL_CAPITAL = 100000  # 初始资金
BOLL_PERIOD = 20  # 布林带周期
BOLL_K = 2  # 布林带倍数

（3）获取历史数据

通过真格平台的API获取标的历史行情数据。

# 获取历史数据
def get_data(symbol, start_date, end_date):api = ZhengeAPI(api_key='your_api_key')df = api.get_kline(symbol=symbol, start_date=start_date, end_date=end_date, freq='1d')df['Date'] = pd.to_datetime(df['date'])df.set_index('Date', inplace=True)return df[['close']]# 加载数据
data = get_data(SYMBOL, START_DATE, END_DATE)

（4）计算布林带

利用Pandas计算布林带的上轨、中轨和下轨。

# 计算布林带
data['Middle'] = data['close'].rolling(BOLL_PERIOD).mean()
data['StdDev'] = data['close'].rolling(BOLL_PERIOD).std()
data['Upper'] = data['Middle'] + BOLL_K * data['StdDev']
data['Lower'] = data['Middle'] - BOLL_K * data['StdDev']

（5）生成交易信号

根据布林带策略逻辑生成交易信号。

# 生成交易信号
data['Signal'] = 0
data.loc[data['close'] < data['Lower'], 'Signal'] = 1  # 买入信号
data.loc[data['close'] > data['Upper'], 'Signal'] = -1  # 卖出信号

（6）回测逻辑

通过信号生成持仓和资金变化。

# 初始化回测变量
data['Position'] = 0  # 持仓
data['Cash'] = INITIAL_CAPITAL  # 初始现金
data['Portfolio'] = INITIAL_CAPITAL  # 总资产holdings = 0  # 当前持仓数量
entry_price = 0  # 买入价格# 回测主循环
for i in range(1, len(data)):current_signal = data.iloc[i]['Signal']current_price = data.iloc[i]['close']# 买入逻辑if current_signal == 1 and holdings == 0:holdings = data.iloc[i - 1]['Cash'] // current_pricedata.at[data.index[i], 'Cash'] = data.iloc[i - 1]['Cash'] - holdings * current_pricedata.at[data.index[i], 'Position'] = holdingsentry_price = current_price  # 记录买入价格# 卖出逻辑elif current_signal == -1 and holdings > 0:data.at[data.index[i], 'Cash'] = data.iloc[i - 1]['Cash'] + holdings * current_priceholdings = 0data.at[data.index[i], 'Position'] = holdings# 更新总资产current_holdings = holdings * current_pricedata.at[data.index[i], 'Portfolio'] = data.iloc[i]['Cash'] + current_holdings

3. 策略优化

（1）参数优化

通过调整布林带周期和倍数，优化策略参数。

best_params = None
best_return = -float('inf')for period in range(10, 31):for k in np.arange(1.5, 3.0, 0.1):# 计算布林带data['Middle'] = data['close'].rolling(period).mean()data['StdDev'] = data['close'].rolling(period).std()data['Upper'] = data['Middle'] + k * data['StdDev']data['Lower'] = data['Middle'] - k * data['StdDev']# 生成信号data['Signal'] = 0data.loc[data['close'] < data['Lower'], 'Signal'] = 1data.loc[data['close'] > data['Upper'], 'Signal'] = -1# 简化回测逻辑holdings = 0cash = INITIAL_CAPITALfor i in range(1, len(data)):signal = data.iloc[i]['Signal']price = data.iloc[i]['close']if signal == 1 and holdings == 0:holdings = cash // pricecash -= holdings * priceelif signal == -1 and holdings > 0:cash += holdings * priceholdings = 0portfolio = cash + holdings * data.iloc[-1]['close']total_return = (portfolio - INITIAL_CAPITAL) / INITIAL_CAPITALif total_return > best_return:best_return = total_returnbest_params = (period, k)print(f"最佳参数：周期={best_params[0]}, 倍数={best_params[1]:.2f}, 收益率={best_return:.2%}")

（2）加入风险管理

在策略中添加止盈和止损机制。

TAKE_PROFIT = 0.1  # 止盈10%
STOP_LOSS = 0.05   # 止损5%for i in range(1, len(data)):if holdings > 0:pnl = (data.iloc[i]['close'] - entry_price) / entry_priceif pnl >= TAKE_PROFIT or pnl <= -STOP_LOSS:data.at[data.index[i], 'Cash'] = data.iloc[i - 1]['Cash'] + holdings * data.iloc[i]['close']holdings = 0data.at[data.index[i], 'Position'] = holdings