[编程开发] 有独立开发完成一个量化系统开发的人吗?

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mjfh 发表于 2023-10-26 06:41:56|来自:北京 | 显示全部楼层 |阅读模式
自己开发一个量化交易系统,投入少量资金实盘验证,最后拿着业绩去找工作,大家见过这样的人吗?
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轻舞任逍遥 发表于 2023-10-26 06:42:25|来自:北京 | 显示全部楼层
github开源,项目名称UFund-Me/Qbot。综合了tushare、backtrade、easytrade、qlib后,给出了从选股、选基金到策略分析、回测,到实施模拟交易,邮件、飞书消息发送的闭环。给出了web端和移动端操作,但目前项目架构还是有点繁琐,还在优化中。本地可直接python main.py运行整个程序,对股票、基金和期权都有,并逐渐增加和完善。欢迎使用和反馈意见,一起contribute。
https://github.com/UFund-Me/Qbot


(如果觉得牛,双击屏幕!双击屏幕!)
以下是通过本交易系统做的交易实盘:









点击头像,关注我!
qbot已经开源收到了较好的用户反馈,已经连续几天冲上GitHub Trending榜单前五。


之后会在知乎分享更多策略的详细原理和实现,并且在qbot中实现,点击头像关注我。
加入芝士  https://t.zsxq.com/0e4iCq4gI
yey321 发表于 2023-10-26 06:43:13|来自:北京 | 显示全部楼层
今天有朋友在回答里说到WonderTrader了,作为作者,我也来答一下吧。
先放一个WonderTrader的库地址,为了方便国内的用户访问,我就放gitee了,github的大家可以自己去找,主要在github更新,然后同步到gitee。
WonderTraderWonderTrader可以说基本上是我独立完成的,全部用C++实现,执行效率有强力保障,数据0拷贝。
多引擎的设计可以方便的适用于不同的交易场景,如CTAEngine、SELEngine、HFTEngine、UFTEngine
追求极致低延时的朋友可以关注一下UFTEngine,应该可以提供一个比较不错的参考。
回测和实盘无需重写代码,支持逐tick回测,支持股票level2数据回测(回测的场景还有优化的空间)
WonderTrader对C++要求很高,如果你不是很熟悉C++,也想体验WonderTrader的高效,那么可以考虑使用wtpy,wtpy是基于WonderTrader的python子框架,内核全部C++实现,python部分只是作为一个调用入口。gitee连接如下:
wondertrader/wtpywtpy因为基于python做的,所以也提供了很多易用性的组件,比如监控服务、数据工具、绩效分析工具等。
如果是投研使用的话,可以利用WtDtServo,WtDtServo提供一些随机访问数据的接口,可以很容易地在jupyter使用起来
如果是纯入门的话,可以使用WtStudio,可视化的界面更容易上手,不过现在功能还不大完善,后续会逐步跟上的

lzq198731 发表于 2023-10-26 06:44:13|来自:北京 | 显示全部楼层
系统去年写完,程序员做量化简直再适合不过,前提不是那种水货。c++做策略,对接交易所restful websocket接口,处理行情数据。tomcat做web后端。前端就是展示一下历史订单,信号数据,各个策略机器人实时订单数据,实时行情和状态,简单控制等,太复杂没啥意义我也没时间写。数据库用mysql和redis。系统不难,主要就是要处理各种异常,有的可以程序多试几次解决,有的就得紧急通知人去解决,这里我用的钉钉做消息推送。系统主要做低频趋势策略,去年到现在行情不错,翻了5倍了,最大回撤不超过20%,未来怎么样不知道,反正本金已经撤出,继续跑就行,我不贪,赚到200万就躺平
目前一共三种机器人,现货网格机器人,顺势小周期双背离策略机器人和趋势策略机器人。没用什么高大上的技术,容易实现。
保证金交易重要的就是控制风险,所以大量的业务代码都在处理潜在的可能出现的异常,有的逻辑还需要可重入。以上都做了也不能保证没有风险,所以保证金账户最多放几次就亏完的钱,真的亏完了再转,而不是把所有资金都塞进去。
关于编程语言:
刚开始的时候比较理想化,web后端也是c++加libuv库实现,底层通信用的epoll监听多路共享内存。后来发现每增加一块web功能,都要大量造轮子,没必要在这种非核心业务上浪费时间,果断换成tomcat servlet重新实现,用redis做消息队列。java果然yyds。中低频python就可以,没必要用c++,最主要是严谨的业务逻辑处理。
关于策略开发:
去网上找类似投机实验室这样的博主,把他们的策略手动实现并回测,不断调参数再回测。回测一定要加上手续费和滑点,加不了滑点就加大手续费。
当你发现某个策略收益曲线正向增长,并且在一定参数范围内,曲线形态不发生太大变化(当然收益率可能发生剧烈变化,那么这个策略就可以实盘。多试几个自然就有经验有灵感了。
随着chatgpt的发展,以后做这样系统的门槛会越来越低,当然也意味着越来越卷了。
(本回答针对于程序员群体,尤其你是985 211计算机相关专业的,做过几年后端和底层开发,开发出整个系统和赚钱的策略并不难,某些所谓搞金融来阴阳怪气的人没必要惯着你,直接怼)
3s3s9119 发表于 2023-10-26 06:44:26|来自:北京 | 显示全部楼层
我就是自己写的,15年运行到现在23年也7年了。代码在github上都公开的。投了100万,起起伏伏的,平均年化15%左右,当个理财产品挺不错。
很多人私信我代码,忘了贴出来了,其中的一个repo在这里:
BigBrotherTrade/trader: 交易模块 (github.com)大部分代码15年写完就没怎么动过,可能现在看有点老了,但不影响使用。策略就是很简单的趋势跟踪,古老但是有效。
之海 发表于 2023-10-26 06:44:59|来自:北京 | 显示全部楼层
这样的人我见过很多, 包括我自己就是, 但是并没有看到哪一个拿着业绩去找工作.
原因就是量化这行的从业者, 并不认可你自己搭系统搞出来的业绩, 他们更相信你的学历, 你是不是斯坦福的PHD, 是不是清北的本科, 这才是真正的门槛.
还有一个原因就是, 当你已经实盘验证通过, 稳定盈利了, 作为系统的开发者第一时间一定想的是加大资金去继续做, 如果还能稳定盈利, 此时你大概是不会想去工作了.
如果不能稳定盈利, 大概也没脸拿着这个系统去投简历了.
说穿了, 任何工作, 无论是在量化行业, 还是在计算机行业, 其实都是出卖自己的时间去换一定薪酬, 但是开发量化系统这件事本质上是在创业, 你开发出来就相当于创业成功, 你见过创业成功的人把自己赚钱的公司卖了去打工的吗?

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