量化交易系统开发-实时行情自动化交易-8.24.iforex平台

19年创业做过一年的量化交易但没有成功，作为交易系统的开发人员积累了一些经验，最近想重新研究交易系统，一边整理一边写出来一些思考供大家参考，也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。

接下来会对于iforex平台介绍。

iForex是一家专注于外汇和差价合约（CFD）交易的国际平台，提供了灵活的交易工具和API支持，为量化交易开发者提供了全面的开发和回测环境。开发者可以利用其提供的数据接口和交易环境设计、测试和优化量化策略。

以下将以一个简单的“均线交叉策略”为例，介绍如何在iForex平台上进行量化交易开发和回测。

1. 策略背景：均线交叉策略

策略逻辑

均线交叉策略是一种趋势跟随型交易策略，基于短期均线和长期均线的交叉生成买卖信号：

买入信号：短期均线（如10日均线）上穿长期均线（如50日均线），即“黄金交叉”。
卖出信号：短期均线下穿长期均线，即“死亡交叉”。

适用场景

优点：适用于趋势性市场，能够抓住主要的价格波动。
局限：在震荡市场可能出现较多的假信号。

2. 策略开发

（1）准备工作

在iForex平台进行量化开发前，需要完成以下准备：

注册开发者账户：获取iForex API访问权限。
安装API依赖：iForex通常支持RESTful API或WebSocket接口，需根据需求选择对应的开发工具。

（2）初始化环境和参数

import pandas as pd
import numpy as np
import requests

# 策略参数
SHORT_PERIOD = 10  # 短期均线周期
LONG_PERIOD = 50   # 长期均线周期
INITIAL_CAPITAL = 100000  # 初始资金
SYMBOL = 'EUR/USD'  # 交易品种

（3）获取历史数据

使用iForex提供的API获取历史K线数据。

# 获取历史数据函数
def get_historical_data(symbol, start_date, end_date):
    url = f"https://api.iforex.com/historical-data/{symbol}"
    params = {'start_date': start_date, 'end_date': end_date, 'interval': '1d'}
    response = requests.get(url, params=params)
    
    if response.status_code != 200:
        raise Exception(f"数据获取失败: {response.text}")
    
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame(data)
    df['Date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df.set_index('Date', inplace=True)
    df.rename(columns={'close': 'Close'}, inplace=True)
    return df

# 加载数据
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
data = get_historical_data(SYMBOL, start_date, end_date)

（4）计算均线

通过Pandas计算短期和长期均线。

# 计算短期和长期均线
data['Short_MA'] = data['Close'].rolling(window=SHORT_PERIOD).mean()
data['Long_MA'] = data['Close'].rolling(window=LONG_PERIOD).mean()

（5）生成交易信号

根据均线交叉关系生成买卖信号。

# 生成买卖信号
data['Signal'] = 0  # 初始化信号列
data.loc[data['Short_MA'] > data['Long_MA'], 'Signal'] = 1  # 买入信号
data.loc[data['Short_MA'] <= data['Long_MA'], 'Signal'] = -1  # 卖出信号

（6）回测逻辑

通过交易信号模拟资金与持仓的变化。

# 初始化回测变量
data['Position'] = 0  # 持仓
data['Cash'] = INITIAL_CAPITAL  # 现金
data['Portfolio'] = INITIAL_CAPITAL  # 总资产

holdings = 0  # 持仓数量
entry_price = 0  # 买入价格

# 回测主循环
for i in range(1, len(data)):
    current_signal = data.iloc[i]['Signal']
    current_price = data.iloc[i]['Close']
    
    # 买入逻辑
    if current_signal == 1 and holdings == 0:
        holdings = data.iloc[i - 1]['Cash'] // current_price
        data.at[data.index[i], 'Cash'] = data.iloc[i - 1]['Cash'] - holdings * current_price
        data.at[data.index[i], 'Position'] = holdings
        entry_price = current_price  # 记录买入价格

    # 卖出逻辑
    elif current_signal == -1 and holdings > 0:
        data.at[data.index[i], 'Cash'] = data.iloc[i - 1]['Cash'] + holdings * current_price
        holdings = 0
        data.at[data.index[i], 'Position'] = holdings

    # 更新总资产
    current_holdings = holdings * current_price
    data.at[data.index[i], 'Portfolio'] = data.iloc[i]['Cash'] + current_holdings

3. 策略优化

（1）参数优化

通过调整短期和长期均线周期，寻找策略的最佳参数。

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best_params = None
best_return = -float('inf')

for short_period in range(5, 21):
    for long_period in range(30, 101):
        if short_period >= long_period:
            continue

        # 重新计算均线
        data['Short_MA'] = data['Close'].rolling(window=short_period).mean()
        data['Long_MA'] = data['Close'].rolling(window=long_period).mean()

        # 生成信号
        data['Signal'] = 0
        data.loc[data['Short_MA'] > data['Long_MA'], 'Signal'] = 1
        data.loc[data['Short_MA'] <= data['Long_MA'], 'Signal'] = -1

        # 简化回测逻辑
        holdings = 0
        cash = INITIAL_CAPITAL
        for i in range(1, len(data)):
            signal = data.iloc[i]['Signal']
            price = data.iloc[i]['Close']
            if signal == 1 and holdings == 0:
                holdings = cash // price
                cash -= holdings * price
            elif signal == -1 and holdings > 0:
                cash += holdings * price
                holdings = 0

        portfolio = cash + holdings * data.iloc[-1]['Close']
        total_return = (portfolio - INITIAL_CAPITAL) / INITIAL_CAPITAL

        if total_return > best_return:
            best_return = total_return
            best_params = (short_period, long_period)

print(f"最佳参数：短期均线={best_params[0]}, 长期均线={best_params[1]}, 收益率={best_return:.2%}")

（2）止盈止损

在策略中加入止盈止损机制，控制回撤风险。

TAKE_PROFIT = 0.1  # 止盈10%
STOP_LOSS = 0.05   # 止损5%

for i in range(1, len(data)):
    if holdings > 0:
        pnl = (data.iloc[i]['Close'] - entry_price) / entry_price
        if pnl >= TAKE_PROFIT or pnl <= -STOP_LOSS:
            data.at[data.index[i], 'Cash'] = data.iloc[i - 1]['Cash'] + holdings * data.iloc[i]['Close']
            holdings = 0
            data.at[data.index[i], 'Position'] = holdings