量化合約系統開發指南

一、了解量化合約系統

量化合約系統是大部分量化交易策略的核心部分，它是一個能夠根據預先設定的條件自動執行交易的系統。該系統通過將交易規則和邏輯編程到演算法中，可以實現高效、自動的交易。

一個完整的量化合約系統應當包含以下幾個部分：

1. 數據處理模塊：該模塊負責獲取、處理、存儲需要用到的市場數據。
2. 交易策略模塊：該模塊為整個系統的核心部分，它是由一段程序代碼構成，負責根據預先設定的條件動態生成交易合約。
3. 執行模塊：該模塊用於執行根據交易策略生成的合約，並且包含一些特定的執行條件。
4. 監控模塊：該模塊用於監控市場變化並及時更新交易策略，以提高交易成功率。

二、設計交易策略模塊

交易策略的設計是量化合約系統最重要的一部分。一個好的交易策略應當能夠根據市場變化動態生成合約，並且具有足夠強大的適應性和魯棒性，可以在各種市場情況下保持穩定的盈利。

以下是一個簡單的海龜交易策略示例：

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、實現數據處理模塊

數據處理模塊是用於獲取、處理並保存市場數據的模塊。它應當能夠定時更新市場數據，並可以儲存大量歷史數據供交易策略分析使用。以下是一個簡單的數據處理模塊示例：

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、實現交易執行模塊

執行模塊是用於執行交易合約並進行交易的模塊。它應當能夠連接到交易所，並讀取交易數據進行交易。以下是一個簡單的執行模塊示例：

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、實現監控模塊

監控模塊是用於監控市場變化並根據市場變化動態更新交易策略的模塊。它應當能夠實時讀取市場數據，並根據預設的邏輯調整交易策略。以下是一個簡單的監控模塊示例：

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、總結

以上是一個基本的量化合約系統的開發過程，包含了數據處理、交易策略、交易執行和監控等多個模塊。雖然量化合約系統的開發比較複雜，但是一旦完成，可以幫助交易者有效降低交易風險並提高交易成功率。