自己搭建量化交易系统，怎样避开那些坑？

摘要：

想搭建量化交易系统却担心考虑不全，本文细述可能遇到的难题，如数据差异、复权处理、框架选择等，助您少走弯路。

数据处理中的那些坑

数据在量化交易系统中起着至关重要的作用，处理不当可能会导致严重的错误。

数据差异的陷阱

在回测系统设计中，数据差异是一个容易被忽视的问题。将股票的分钟数据重采样为日线时，最高价和最低价可能与直接获取的日线不一致。这种误差是数据加工处理产生的，虽然不常见，但无法完全消除。因此，在设计回测系统时，建议只使用收盘价进行成交，并尽可能使用分钟线。

复权处理的关键

复权是设计回测系统必须考虑的重要问题。如果股票在回测期发生复权，回测系统的处理方式至关重要。分红应按现金处理，送股应按增加份额处理。多数行情系统将复权数据处理为复权因子，导致原始的分红、配股信息丢失。错误的处理方式会使策略的回测结果不准确，影响对交易策略的评估和优化。

回测框架与性能优化

回测框架的选择

搭建量化交易系统，回测框架的选择至关重要。像backtesting.py这样的框架，虽然在某些方面有其优势，但也存在限制，如没有投资组合的概念，在处理多证券策略时可能无能为力。

性能优化的策略

向量化并非提高回测性能的唯一方案，并行化才是根本解决之道。现有的许多框架由于历史原因无法实现并行化，在设计自己的框架时，可以将回测并行化考虑进来，这是对用户友好且易于扩展的方案。

数据源的抉择

付费数据源的利弊

在搭建量化交易系统的过程中，数据源的选择是一个关键环节。接入付费数据源，虽然可能面临费用上涨和免费试用期缩短的问题，但优质的数据质量和良好的服务也能带来很大的帮助。在使用过程中，可能会遇到对数据和API设计理解有误的情况，需要与供应商及时沟通和学习。

各模块的开发与测试

回测框架与撮合引擎

要达到tick级别策略，可能需要自己编写迷你的撮合引擎，历史数据的获取和清洗也是一项艰巨的任务。

持续的测试与优化

完成各模块的开发后，需要进行持续的测试和优化，确保系统的稳定性和准确性。这是一个不断迭代和完善的过程，需要耐心和细心。

搭建量化交易系统是一个复杂而充满挑战的任务，需要充分考虑各种细节和可能遇到的问题。只有做好充分的准备，才能在量化交易的道路上取得成功。

相关问答

什么是数据差异在量化交易中的表现？

数据差异在量化交易中表现为将股票分钟数据重采样为日线时，最高价和最低价与直接获取的日线不一致，这是数据加工处理可能产生的误差。

复权处理错误会带来什么后果？

复权处理错误会导致策略回测结果不准确，可能使您错误评估交易策略，如把送股当作分红处理会失去上涨收益，反之则会带来虚增收益。

如何选择适合的回测框架？

选择回测框架要考虑其对多证券策略的处理能力、是否有投资组合概念等，同时要关注其性能优化方案是否满足需求。

并行化回测有什么优势？

并行化回测能提高回测效率，对用户更友好且易于扩展，特别是在处理大规模数据和复杂策略时优势明显。

为什么要重视数据源的选择？

优质的数据源能提供准确、完整的数据，有助于提高交易策略的准确性和可靠性，而不良的数据源可能导致错误决策。

搭建量化交易系统各模块开发中最困难的是什么？

可能是编写迷你撮合引擎和处理历史数据的获取与清洗，这需要较高的技术和数据处理能力。