量化合约系统开发指南

一、了解量化合约系统

量化合约系统是大部分量化交易策略的核心部分，它是一个能够根据预先设定的条件自动执行交易的系统。该系统通过将交易规则和逻辑编程到算法中，可以实现高效、自动的交易。

一个完整的量化合约系统应当包含以下几个部分：

1. 数据处理模块：该模块负责获取、处理、存储需要用到的市场数据。
2. 交易策略模块：该模块为整个系统的核心部分，它是由一段程序代码构成，负责根据预先设定的条件动态生成交易合约。
3. 执行模块：该模块用于执行根据交易策略生成的合约，并且包含一些特定的执行条件。
4. 监控模块：该模块用于监控市场变化并及时更新交易策略，以提高交易成功率。

二、设计交易策略模块

交易策略的设计是量化合约系统最重要的一部分。一个好的交易策略应当能够根据市场变化动态生成合约，并且具有足够强大的适应性和鲁棒性，可以在各种市场情况下保持稳定的盈利。

以下是一个简单的海龟交易策略示例：

def turtle_trading_strategy(data, position):
  # determine the entry price
  if position == 0 and data['close'][-20:].min() > data['close'][-1]:
    entry_price = data['close'][-1]
    stop_loss_price = entry_price - 2 * (entry_price - data['close'][-20:].min())
    take_profit_price = entry_price + 2 * (data['close'][-20:].max() - entry_price)
    position = 1
    return entry_price, stop_loss_price, take_profit_price, position
  
  # determine the exit price
  if position == 1 and data['close'][-20:].max() < data['close'][-1]:
    exit_price = data['close'][-1]
    position = 0
    return exit_price, 0, 0, position

  return None, None, None, position

三、实现数据处理模块

数据处理模块是用于获取、处理并保存市场数据的模块。它应当能够定时更新市场数据，并可以储存大量历史数据供交易策略分析使用。以下是一个简单的数据处理模块示例：

import pandas as pd

class DataHandler:
  def __init__(self):
    self.data = pd.DataFrame()

  def update_data(self):
    # get data from API or local database
    self.data = pd.read_csv('market_data.csv')
    self.data = self.data.dropna()

  def get_data(self):
    return self.data

四、实现交易执行模块

执行模块是用于执行交易合约并进行交易的模块。它应当能够连接到交易所，并读取交易数据进行交易。以下是一个简单的执行模块示例：

import ccxt

class ExecutionHandler:
  def __init__(self, exchange, api_key, secret_key):
    self.exchange = getattr(ccxt, exchange)({
      'apiKey': api_key,
      'secret': secret_key
    })

  def execute_order(self, order_params):
    order = self.exchange.create_order(order_params['symbol'], order_params['type'], order_params['side'], order_params['amount'], order_params['price'])
    return order

  def cancel_order(self, order_id):
    self.exchange.cancel_order(order_id)

五、实现监控模块

监控模块是用于监控市场变化并根据市场变化动态更新交易策略的模块。它应当能够实时读取市场数据，并根据预设的逻辑调整交易策略。以下是一个简单的监控模块示例：

class Monitor:
  def __init__(self, data_handler, trading_strategy):
    self.data_handler = data_handler
    self.trading_strategy = trading_strategy
    self.position = 0

  def update_position(self):
    data = self.data_handler.get_data()
    entry_price, stop_loss_price, take_profit_price, position = self.trading_strategy(data, self.position)
    if position != self.position:
      if position == 1:
          buy_params = {
          'symbol': 'BTC/USDT',
          'type': 'limit',
          'side': 'buy',
          'amount': 0.1,
          'price': entry_price
        }
        order_id = self.execution_handler.execute_order(buy_params)['id']
        self.position = position
        return order_id
      elif position == 0:
        sell_params = {
          'symbol': 'BTC/USDT',
          'type': 'limit',
          'side': 'sell',
          'amount': 0.1,
          'price': entry_price
        }
        order_id = self.execution_handler.execute_order(sell_params)['id']
        self.position = position
        return order_id

  def run(self):
    while True:
      self.data_handler.update_data()
      self.update_position()

六、总结

以上是一个基本的量化合约系统的开发过程，包含了数据处理、交易策略、交易执行和监控等多个模块。虽然量化合约系统的开发比较复杂，但是一旦完成，可以帮助交易者有效降低交易风险并提高交易成功率。