量化交易系统（开发实现原理）丨量化交易系统架构源码（python版）
如今数字货币市场发展火热，量化交易系统已成为香饽饽。量化交易系统可以借助计算机技术和采用数学模型去实现投资策略，也被称为自动化交易，其核心是用先进的数学模型来替代人为的主观判断。
量化交易的工作原理是通过观察“市场波动”来执行操作，这意味着只要市场有波动，就有机会赚取差价。它既可以用于牛市，也可以用于熊市。货币价格的上涨可以在原有基础上赚取一些额外的差价，而货币价格的下跌也可以赚取一定的差价来弥补自身的损失。
量化交易系统可以实现更丰富的策略和更强大的程序功能，为收益和风险提供丰富的历史数据和多角度模型评估算法，支持策略研究、回溯测试、自动交易等功能，具有相对成熟的运作经验，使得投资者可以在系统的模拟交易环境中不断优化自己的策略模型。
量化交易系统架构：量化系统分为前端和后端，前端主要面向用户，用于策略编写、手工下单、监控、报告分析等；后端将交易和行情进行封装，以及指令路由工作，并提供最简单的接口供前端使用。
量化交易系统开发源码参考：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import linear_model
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import linear_model
# 定义交易资金
capital = 100000
# 定义每次交易的数量
trade_qty = 1000
# 定义交易费用
trade_fee = 0.003
# 定义时间跨度
time_span = 10
# 计算交易收益
def calc_profit(open_price, close_price):
return (close_price - open_price) * trade_qty - trade_qty * trade_fee * 2
# 计算交易均值回归模型
def calc_linear_model(df):
X = np.array(df['open']).reshape(-1, 1)
y = np.array(df['close']).reshape(-1, 1)
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(X, y)
return model.coef_[0][0], model.intercept_[0]
# 读入交易数据
df = pd.read_csv('trade_data.csv')
# 计算交易均值回归模型参数
slope, intercept = calc_linear_model(df)
# 初始化资产和交易结果
capital_list = []
result_list = []
# 开始交易
for i in range(time_span, len(df)):
# 计算收益
open_price = df.iloc[i-time_span]['open']
close_price = df.iloc[i]['close']
profit = calc_profit(open_price, close_price)
# 更新资产
capital += profit
# 记录交易结果
capital_list.append(capital)
result_list.append(profit)
# 输出交易结果
print('Final capital:', capital)
