交易系统

老版本的trade复制到big trade里 这句话一直报错，请问要怎么修改

ranker_prediction = context.ranker_prediction[(

    context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d'))&(context.ranker_prediction.score>=0.4)\]

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  AttributeError: 'StrategyContext' object has no attribute 'ranke

职位描述 【岗位职责】

1. 开发和优化公司低延迟交易系统，实现交易策略、风控等需求；
2. 开发交易接口与行情接口，完成关联机构的对接；
3. 开发风控、监控系统及高性能回测平台；
4. 与投资经理沟通开发需求，提出设计以及实现需求。 【任职要求】
5. 有3年以上国内外头部量化私募、高频量化私募开发经验，至少精通以上2个模块的开发工作；
6. 毕业于C9或QS100院校，扎实而顶尖的理工科学习背景，计算机科学、软件开发等CS相关专业；
7. 具备优秀的编程能力，精通C++，能够使用Python；
8. 熟悉金融衍生品交易业务和技术架构；
9. 具备良好的软件测试习惯，

https://bigquant.com/aistudio/studios/a29733f8-0f37-11ed-93bb-da75731aa77c/?folder=/home/aiuser/work

https://bigquant.com/codeshare/8281c26e-a3cb-4878-94ce-a9effa809a6f

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新手想问一下在trade运行中，这个错误是什么意思，需要在什么地方改正

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实盘上传策略文件时总是显示运行失败？

查了好久，没有找到实盘的指导，大佬们请指导一下。

2021年3月25日Meetup策略：

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/d40006da2bc242cb9dcfb484abe151d1

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思考了很久从哪里讲量化交易，决定还是从人生中的第一本量化书籍开始，本专栏的目的也是把记录自己的读书过程，把书越读越薄！第一次读这本书的时候，已经是5年前了，作为量化实验室的新丁，被要求阅读的就是这本书，并且实现书中的交易策略，了解到了很多很多基础的概念，书中的代码多数已经不能用，所用的语言也是matlab，这次写系列读书笔记，我将使用PYTHON语言（现在用的比较多），这里并不是说matlab过时了，我到现在依旧认为在矩阵处理及可视化上matlab仍然具有绝对优势。周围很多策略开发者仍然在使用matlab!

Quantitative Trading是E.P CHAN的第一本书，在外网有响

导读：

只有勇敢地剖析自己，才能将自己的交易提高一个层次。当我们逐个回顾自己的交易，其中既有成功也有失败。在此基础上，我们试图寻找某种模式：我们成功时有什么共同特征？我们失败的交易中又有什么重复的因素？本文是一位交易者几年前所制定的交易策略和原则，在实施过程中有较好的效果，但也存在一些问题待改进。

来源 | 网络 编辑 | 期乐会，转载请注明出处

第一节、策略

一、只参与那些行情趋势强烈或者说行情主要走势正在形成的市场，认清每一个市场当前的主要走势并只持有符合这一主要走势方向的头寸，或者是不予参与。

二、假定交易的方向与行情趋势一致，在以前或从属的趋势已产生的较大价差

我曾在书中提到过不可能三角对于交易系统的限制，那么按照三者的限制而产生的交易系统又应该是怎样分布的呢？又应该按照怎样的思路去提升和修改呢？

有碍于时间精力与个人能力的限制，我只能先猜测一下可能出现的分布情况。

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我认为市场上所有的交易系统应当是呈现一个正金字塔形从高效率到低效率自上而下分布的。

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3、正确理解试单的意义（提高胜率）

在日内交易时，我经常会发现有些大单喜欢在行情风平浪静时砸一下，砸完之后，行情可能迅速反弹，也可能一蹶不起。

我认为这些动作通常是为大资金服务的侦察兵，用来试水多空双方挂单的薄厚程度，以及潜在的买家以及卖家。

用真枪实弹去试探行情强弱是非常有效且直观的，普通小资金交易者无法做到这一点，并且也不是天天都会出现这样的试水大单。

但实际上，即使大资金能够依靠资金优势不计小成本的去试水，它仍然不能忘记一件事情，最终能使他赢钱的是他整个交易体系的完整逻辑而不是短期的多空强弱。虽然多空强弱能在一定程度上预示着行情之后可能的走势，但多空强弱随时会变，市场内部

10、核心优势（系统目的）

抽象化交易系统可以让交易者难以复制，但不能让交易者立于不败之地，自恰的逻辑能让交易者持续盈利，但无法把交易者送上行业的巅峰。

既然自恰的逻辑能被人识别，那么自古以来就不缺这种逻辑，这样一种既不稀有又不难理解的东西并没有什么优势。你我都知道趋势交易的逻辑，都明白趋势的重要性，但光有逻辑并不够。

孙子《形》：“故善战者，立于不败之地而不失敌之败也。是故胜兵先胜而后求战，败兵先战而后求胜。善用兵者，修道而保法，故能为胜败之政。”

进场交易需要客观的理由，还需要足够的优势。

我们来玩这场游戏，首先应该是要公平的，如果是不公平的，那么就要去**发现优

6、内在一致性与外在灵活性（平滑收益与回撤）

在这里系统的内在一致性是指，只要交易系统是紧紧围绕一个逻辑而建立的，并且所有交易单的作用都是为了实现这个逻辑，那么我就称这个系统是具有一致性的。

而系统的灵活性是指两方面：

一、有两套相类似的交易系统，但仅仅只是周期长短不一样。属于锦上添花的作用，为了能更快获得利润及增加机会。

二、做出一些符合风险控制及仓位调整的动作，但并不符合系统内的逻辑。

系统的一致性和灵活性并不矛盾，反而可以非常有效的进行互补。在初期，我们为了完善一套系统，需要持续的坚持这一种交易方法，从整个资金增长速度来看，只使用一种交易系统是效率较为普

许多人在问我第一篇当中关于行情分类的整体、前后、上下、时间长短、形态这五个方面具体是指什么意思，在写这个系列之前我就没有打算将文章中任何一个理念给予具体的，精确的定义。

虽然我自己清楚的知道这意味着什么，但对于初建系统的人而言仍然需要结合自身的特点去重新定义行情。

在我看来，所谓一本好书好文章，并不是为了给出一个真理或者能解决大部分人的问题，特别是在需要创造性的行业里更不可能。如果我的文章能够使别人受到启发，能为别人提供更广的角度去看待事物，那么我的写作就是成功的。

无论是从哪个交易冠军或者基金经理或者研究员的书中去学习，都不可能找到具有普适性的公理，你只可能找到他们自己。如果有，那大概

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1988年出生的英国人李轶睿（Daniel James Lightwing，网络上以Lightwing闻名）最早被人关注，是因为他在数学方面表现出的天赋。在BBC纪录片Beautiful Young Minds（2007）中，导演Morgan Matthews记录了一组年轻人备战2006年第47届国际数学奥林匹克竞赛的过程，来自约克郡的李轶睿就是其中之一。镜头记录了他在训练营学习并与一位中国女孩相恋的经历。这一年李轶睿在斯诺文尼亚摘得银奖。

2014年，导演Morgan Matthews拍摄了电影X+Y。阿沙•巴特菲尔德（Asa Butterfield）饰演的主角Nathan Ellis，原

http://code.tradeclassroom.com 交易策略源代码下载导读：

只有勇敢地剖析自己，才能将自己的交易提高一个层次。当我们逐个回顾自己的交易，其中既有成功也有失败。在此基础上，我们试图寻找某种模式：我们成功时有什么共同特征？我们失败的交易中又有什么重复的因素？本文是一位交易者几年前所制定的交易策略和原则，在实施过程中有较好的效果，但也存在一些问题待改进。

第一节、策略

一、只参与那些行情趋势强烈或者说行情主要走势正在形成的市场，认清每一个市场当前的主要走势并只持有符合这一主要走势方向的头寸，或者是不予参与。

二、假定交易的方向与行情趋势一致，在以前或从属的

交易系统的意义：

个人理解，其意义只有一个，就是规范人心浮动，避免心态崩盘造成不可逆后果的一单交易。翻译成人话就是，人一般不自律，所以做个系统帮助你自律。

下面我们就来分析一下交易系统的几大特质：

可复制性、不可复制性、不断的升级迭代。今天我们讲一讲可复制性的话题，后面还附加有具体实例。

任何一套或者一类成型的交易系统，都有半套以上的技术或者风控能力或者某些精要的起终点结算模式，可以甚至是肯定能被复制的。

1.技术指标

各位投资人可以放心的接受一个事实，所有以成型的交易系统，技术指标运用之简单程度绝对是令人发指的。所有把屏幕画满直线斜线和曲线的人，

非常感谢vnpy作者在他的live上推荐的这本书，作为一本入门书箱是极好的，过一下这本书非常重要。

书名：Trading Systems: a new approach to system development and portfolio optimisation

这是一本英文书，还木有找着中文版的，我打算励志一把靠自己把它啃完的，不过。。。好吧，不过我倒是找到了一个看英文书的比较快速的方式，就是目录翻译和google translate。

目录翻译能让我们快速清晰的看清书的结构。

google translate现在它的翻译准确度还是非常高的，高于其他的翻译软件，可能有时候


本期作者：Gonçalo Abreu

本期编译：1+1=6

前言

在过去的几个月里，我们花费了很多时间构建属于自己的入门级高频交易系统。由于我们将学习机器学习应用金融领域已经

预测模型背后的基本思想是指标可能包含可以用来预测前瞻性变量（称为目标变量）的信息。预测模型的任务是寻找和利用任何此类信息。

日期 趋势性 波动率 日回报率

20130214 0.251 1.572 0.144

20130215 0.101 1.778 0.055

20130216 -0.167 2.004 -0.013

假设我们使用几年的数据建立模型，并让它学习如何用前一期的两个指标，趋势性和波动率，来对日回报率进行预测。在机器学习中，这个过程对应的术语称为模型的训练。然后，我们可以利用近期价格计算出当期趋势性等于0.225，波动率等于1.244。基于这些数据，训练的模型能预测出目标

上一篇我们了解了势。大概清晰了势是个什么东西。有人说这没用啊，没法用于赚钱。有人说实际市场根本不是这回事，一点儿没用。这确实是有道理的。知道这东西是啥是没有办法让你赚钱的。实际的市场也不可能有这么完美的正态分布。笔者写这系列文章的目的，本就不是为了教你赚钱的方法。只是通过数学的语言提供给你另一个角度去看待这些问题而已。如果要赚钱，其实很简单，坚持海龟交易法就行了。森林里最老的驴子已经用其稳定盈利5年了。本金共翻了10****倍，年化50%多。仔细想想这数据可是很恐怖的。本金有10w，20年后可是10****亿啊，，，，好吧，《海龟交易法》这本书欢迎您。

言归正

在对原文进行了一些更正后，有许多朋友参与了讨论，也有一些知友自己做了分析测试。

但至少目前所发现的讨论都有许多问题，这里面有一部分的原因在于我描述的概念尚不成完整体系。

在讨论三角概念之前是有来龙去脉的，它必须基于一个完整的交易系统，一个经过长期运行的交易系统而不是一堆数据，这两者之间有巨大差异。

所以写文的目的一方面在于补完整概念的前因后果，一方面回答参与讨论的各种问题。

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如果说要我把之前的文章都整理成一本书的话，那么它的顺序应当如下：

归纳行情规律————定义规律，寻找特征————能获利的操作方案————交易系统—————三角评测————