专业量化交易与金融分析

通过数据驱动的算法和科学的方法构建高效的量化交易策略，实现更稳定的投资回报

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高级量化交易功能

我们提供全面的量化交易工具和解决方案，满足不同层次投资者的需求

精准回测系统

使用历史市场数据精确模拟交易策略表现，支持多种市场和产品类型，帮助您在实盘前验证策略有效性。

自动化交易执行

执行高级交易算法，无情绪化交易，严格执行既定策略，消除人为干预带来的不确定性。

回测实盘无缝切换

同一套代码既可用于策略回测，也可直接应用于实盘交易，大大提高了策略开发和部署效率。

多因子模型分析

构建和分析多因子投资模型，发现影响资产价格的关键因素，优化投资组合配置。

风险管理系统

全面的风险控制功能，包括止损策略、敞口管理、波动率控制等，保障投资安全。

金融数据分析

强大的数据处理和分析能力，支持海量市场数据的快速处理和可视化展示。

Python量化交易示例

简洁强大的API，让复杂的量化交易变得简单

回测示例

实盘切换

QTrader回测代码

# Security
stock_list = [
    Stock(code="HK.01157", lot_size=100, security_name="中联重科", exchange=Exchange.SEHK),
]

# Gateway
gateway_name = "Backtest"
gateway = BacktestGateway(
    securities=stock_list,
    start=datetime(2021, 3, 15, 9, 30, 0, 0),
    end=datetime(2021, 3, 17, 16, 0, 0, 0),
    gateway_name=gateway_name,
)
gateway.SHORT_INTEREST_RATE = 0.0
gateway.set_trade_mode(TradeMode.BACKTEST)

# Core engine
engine = Engine(gateways={gateway_name: gateway})

# Strategy initialization
init_capital = 100000
strategy_account = "DemoStrategy"
strategy_version = "1.0"
strategy = DemoStrategy(
    securities={gateway_name: stock_list},
    strategy_account=strategy_account,
    strategy_version=strategy_version,
    init_strategy_cash={gateway_name: init_capital},
    engine=engine,
    strategy_trading_sessions={
        "HK.01157": [
            [datetime(1970, 1, 1, 9, 30, 0), datetime(1970, 1, 1, 12, 0, 0)],
            [datetime(1970, 1, 1, 13, 0, 0), datetime(1970, 1, 1, 16, 0, 0)],
        ],
)
strategy.init_strategy()

# Recorder
recorder = BarEventEngineRecorder()

# Event engine
event_engine = BarEventEngine(
    {"demo": strategy},
    {"demo": recorder},
    engine
)

# Start event engine
event_engine.run()

# Program terminates normally
engine.log.info("Program shutdown normally.")

量化交易的优势

为什么选择量化交易方法来提升投资效率

数据驱动决策

基于海量历史数据和统计模型做出投资决策，避免人为情绪干扰，提高决策的客观性和准确性。

高效执行力

自动化交易系统能够在毫秒级别响应市场变化，抓住稍纵即逝的交易机会，大幅提升执行效率。

风险可控

通过严格的风险控制机制和资金管理策略，将投资风险控制在可接受范围内，避免大幅回撤。