# 掘金量化交易完整指南

## 什么是掘金量化？

掘金量化是一个集数据、投研、实盘交易的一站式专业量化平台，致力于为专业量化投资团队提供服务，为量化策略师量身打造的专业工具。

## 平台核心特点

### 🚀 更快更专业
- **专业级服务**: 面向专业量化投资团队
- **一站式解决方案**: 集成策略研究、回测、仿真、实盘、分析完整生命周期
- **本地化终端**: 策略最安全，数据本地存储

### 📊 数据服务
- **全面市场覆盖**: 国内六大交易所 + 上海能源交易所
- **丰富数据类型**:
  - 股票数据：近10年日线/分钟线/Tick行情数据，及分红送配、行业、板块等数据
  - 期货数据：股指期货、商品期货、主力连续数据
  - 财务数据：A股公司近十年财务数据
  - 指数数据：700+指数行情、成分股权重信息
- **本地化接口**: 自由集成第三方数据

### 🔄 仿真交易
- **多品种支持**: 股票、期货等多品种混合仿真
- **完整交易规则**: 
  - 清算模块：分红送配、仓位结转、保证金追缴、到期交割
  - 撮合模块：盘口五档 + 时间/价格优先队列撮合
  - 委托模块：委托类型区分、价量逐档撮合、挂单冻结、委托合法性
- **真实规则仿真**: 完全参照各交易所规则

### 🧪 回测系统
- **多频率支持**: Tick/分钟/日频/自定义回测
- **多品种回测**: 股票/期货/多品种混合回测
- **真实价格回测**: 复权回测、连续合约回测
- **参数设置**: 滑点、手续费率、成交比率、成交比例
- **缓存机制**: 缓存回测数据，提升反复回测效率
- **详细报告**: 多维度绩效分析报告 + 数据导出

### 💻 开发环境
- **内嵌IDE**: 运行、调试、语法高亮、自动完成
- **多语言支持**: Python, Matlab, C, C++, C#
- **外部编辑支持**: 完美支持外部编辑器
- **事件机制**: 策略以事件方式调度，集成数据事件、交易事件、时间事件
- **标准化模式**: 模式切换回测/仿真/实盘，策略代码不需变动

### 🛡️ 风控系统
- **独立风控**: 独立于策略，风控稳定性高
- **账户级风控**: 每个账户独立设置风控指标
- **自定义风控**: 风控接口 + 自定义添加风控规则
- **多重提醒**: 微信、邮件、语音、界面提醒
- **风控触发行为**: 警告、禁止开仓、禁止交易、强行平仓

### 📈 实盘交易
- **多通道支持**: 标准柜台、极速柜台、期货柜台、PB与资管系统
- **低延迟**: 交易信号直通柜台，微秒级系统延迟
- **多账户管理**: 策略、账户多对多管理
- **消息通知**: 实盘场景提供界面、短信、微信消息通知

## 常见量化策略类型

### 1. 趋势跟踪策略
- **双均线策略**: 使用短期和长期移动平均线判断趋势
- **MACD策略**: 基于MACD指标的金叉死叉信号
- **动量策略**: 基于价格动量进行交易决策

### 2. 均值回归策略
- **布林带策略**: 基于价格偏离布林带上下轨
- **RSI策略**: 基于相对强弱指标的超买超卖
- **统计套利**: 基于协整关系的配对交易

### 3. 套利策略
- **跨期套利**: 同一品种不同到期月份的套利
- **跨品种套利**: 相关品种间的价格差异套利
- **期现套利**: 期货与现货之间的基差套利

### 4. 高频策略
- **做市策略**: 提供双边报价赚取价差
- **抢单策略**: 利用速度优势获取订单
- **统计套利**: 短时间内的价格差异套利

### 5. 机器学习策略
- **因子选股**: 使用多因子模型进行股票选择
- **情绪分析**: 基于新闻、社交媒体情绪交易
- **深度学习**: 使用神经网络预测价格走势

## 策略开发流程

### 第一步：策略构思
```python
# 示例：简单的双均线策略框架
def initialize(context):
    context.security = '000001.XSHE'  # 平安银行
    context.short_period = 5
    context.long_period = 20

def handle_data(context, data):
    # 获取历史数据
    hist = history(context.long_period + 1, '1d', 'close')
    
    # 计算均线
    short_ma = hist['close'][-context.short_period:].mean()
    long_ma = hist['close'][-context.long_period:].mean()
    
    # 交易逻辑
    if short_ma > long_ma and context.portfolio.positions[context.security].amount == 0:
        order(context.security, 1000)
    elif short_ma < long_ma and context.portfolio.positions[context.security].amount > 0:
        order(context.security, -1000)
```

### 第二步：数据获取与处理
- 使用平台提供的API获取历史和实时数据
- 数据清洗和预处理
- 特征工程构建

### 第三步：策略回测
- 设置回测参数（时间范围、初始资金、手续费等）
- 运行回测并分析结果
- 优化策略参数

### 第四步：仿真测试
- 在仿真环境中测试策略
- 验证策略的稳定性
- 检查风险控制效果

### 第五步：实盘部署
- 小资金实盘测试
- 逐步扩大资金规模
- 持续监控和优化

## 平台使用指南

### 快速开始
1. **注册账号**: 访问掘金量化官网注册
2. **下载终端**: 下载并安装掘金量化终端
3. **选择数据包**: 根据需求选择基础版或期货版
4. **创建策略**: 使用内置IDE创建新策略
5. **回测验证**: 运行回测验证策略效果
6. **仿真测试**: 在仿真环境中测试
7. **实盘交易**: 连接实盘账户进行交易

### 策略模板
平台提供多种策略模板：
- 技术指标策略（MACD、KDJ、RSI等）
- 量化选股策略（多因子、alpha对冲等）
- 套利策略（跨期、跨品种、统计套利等）
- 高频策略（做市、抢单等）

### 数据接口
```python
# 获取股票历史数据
data = history(symbol, frequency, fields, skip_paused, df)

# 获取财务数据
fundamentals = get_fundamentals(query_object, date)

# 获取当前行情
current_data = get_current_data(symbols)
```

## 优秀策略案例

### 1. 网格交易策略
- **策略原理**: 在价格波动范围内设置网格，低买高卖
- **适用场景**: 震荡行情
- **风险控制**: 设置止损点和仓位控制

### 2. 多因子选股策略
- **策略原理**: 综合多个因子（价值、成长、质量等）进行选股
- **因子选择**: PE、PB、ROE、营收增长率等
- **组合构建**: 等权组合或风险平价组合

### 3. 期现套利策略
- **策略原理**: 利用期货与现货的基差进行套利
- **交易时机**: 基差偏离正常范围时
- **风险因素**: 基差风险、流动性风险

## 风险管理要点

### 1. 策略风险
- **过拟合风险**: 避免过度优化参数
- **数据偷窥**: 确保使用未来数据
- **幸存者偏差**: 考虑退市股票的影响

### 2. 交易风险
- **流动性风险**: 考虑冲击成本
- **操作风险**: 系统故障、网络中断
- **市场风险**: 极端行情下的表现

### 3. 风险控制措施
- **仓位控制**: 限制单笔交易和总仓位
- **止损机制**: 设置合理的止损点
- **分散投资**: 多策略、多品种分散

## 学习资源

### 官方资源
- **掘金量化官网**: https://www.myquant.cn/
- **策略集锦GitHub**: https://github.com/myquant/strategy
- **官方文档**: 详细的API文档和使用指南

### 学习资料
- **量化投资书籍**: 《量化投资策略与技术》、《量化交易》
- **在线课程**: 各大平台的量化投资课程
- **社区论坛**: 掘金量化社区、量化投资论坛

### 数据源
- **Tushare**: 免费的股票数据接口
- **聚宽**: 量化数据平台
- **Wind**: 专业金融数据终端

## 总结

掘金量化作为国内领先的量化交易平台，提供了从数据获取、策略开发、回测验证到实盘交易的完整解决方案。无论是初学者还是专业量化投资者，都能在平台上找到适合自己的工具和服务。

成功的量化交易需要：
1. 扎实的金融和数学基础
2. 编程和数据分析能力
3. 严谨的策略开发流程
4. 完善的风险管理体系
5. 持续的学习和优化

建议初学者从简单的策略开始，逐步深入学习和实践，在实践中积累经验，最终形成自己的量化交易体系。

## 联系方式
- **官网**: https://www.myquant.cn/
- **技术支持**: 提供在线客服和技术支持
- **社区交流**: 加入掘金量化社区，与其他量化投资者交流经验