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。
接下来会对于国信lquant平台介绍。
LQuant是国信证券推出的量化交易开发平台，提供专业的量化开发工具和实盘交易支持。它集成了Python编程环境、丰富的金融数据接口、强大的回测引擎和策略部署功能，能够满足用户从策略开发到实盘交易的全流程需求。
以下是一个基于LQuant平台的均线交叉策略开发和回测实例，完整展示其功能和应用。
1. 策略背景：双均线交叉策略
策略逻辑
双均线交叉策略是一种经典的趋势跟随型策略，适用于中短期交易：
- 买入信号：当短期均线（如5日均线）向上穿过长期均线（如20日均线）时，触发买入。
- 卖出信号：当短期均线向下穿过长期均线时，触发卖出。
适用范围
本策略适用于股票、指数、ETF等趋势明显的品种。
2. 环境配置与数据获取
在LQuant平台开发量化策略，需先设置开发环境并获取数据。
（1）环境初始化
LQuant提供基于Python的开发接口，用户可通过在线IDE进行策略编写。
（2）数据获取
以下代码展示了如何在LQuant中获取目标标的的历史行情数据：
from lquant import LQBacktest
# 初始化回测环境
bt = LQBacktest()
bt.set_universe(['000001.SZ']) # 设定标的：平安银行
bt.set_benchmark('000300.SH') # 基准为沪深300指数
# 获取历史行情数据
data = bt.history('000001.SZ', start='2022-01-01', end='2023-01-01', fields=['close'])
print(data.head()) # 输出数据头部
3. 策略开发
在LQuant平台，策略通过回测框架实现。以下代码展示如何实现双均线交叉策略。
（1）策略核心逻辑
# 定义策略逻辑
def strategy(context, data):
# 设置短期和长期均线窗口
short_window = 5
long_window = 20
# 计算均线
data['short_ma'] = data['close'].rolling(window=short_window).mean()
data['long_ma'] = data['close'].rolling(window=long_window).mean()
# 获取当前持仓信息
current_position = context.get_position('000001.SZ')
# 判断买卖信号
if data['short_ma'].iloc[-1] > data['long_ma'].iloc[-1] and current_position == 0:
context.order_target_percent('000001.SZ', 1) # 全仓买入
print("买入平安银行")
elif data['short_ma'].iloc[-1] < data['long_ma'].iloc[-1] and current_position > 0:
context.order_target_percent('000001.SZ', 0) # 清仓卖出
print("卖出平安银行")
（2）回测流程集成
将策略集成到LQuant回测框架中运行：
# 配置回测参数
bt.set_strategy(strategy) # 设置策略函数
bt.set_cash(100000) # 初始资金
bt.set_period('2022-01-01', '2023-01-01') # 回测时间段
# 执行回测
result = bt.run()
4. 回测结果分析
LQuant回测引擎会生成详细的策略报告，包括收益率曲线、交易信号、绩效指标等。
回测结果示例
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 累计收益率 | 12.4% |
| 最大回撤 | -5.3% |
| 夏普比率 | 1.25 |
| 胜率 | 60% |
可视化展示
LQuant平台支持内置图表工具，也可结合Matplotlib展示策略表现：
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制收益率曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(result['portfolio_value'], label='Strategy')
plt.plot(result['benchmark_value'], label='Benchmark', linestyle='--')
plt.legend()
plt.title('Strategy vs Benchmark Performance')
plt.show()
5. 策略优化
（1）参数调优
通过网格搜索优化短期和长期均线的参数组合：
# 网格搜索优化参数
best_params = None
best_performance = -float('inf')
for short in range(3, 10):
for long in range(15, 30):
if short >= long:
continue
bt.set_strategy(strategy)
bt.set_cash(100000)
bt.run(short_window=short, long_window=long)
performance = bt.get_performance()
if performance['total_returns'] > best_performance:
best_performance = performance['total_returns']
best_params = (short, long)
print(f"最佳参数组合：短期={best_params[0]}, 长期={best_params[1]}")
（2）加入风险管理
为策略加入止盈止损功能以控制风险：
def strategy_with_risk_control(context, data):
short_window = 5
long_window = 20
stop_loss = 0.05 # 最大亏损5%
take_profit = 0.10 # 最大收益10%
data['short_ma'] = data['close'].rolling(window=short_window).mean()
data['long_ma'] = data['close'].rolling(window=long_window).mean()
current_position = context.get_position('000001.SZ')
current_price = data['close'].iloc[-1]
# 判断止损和止盈
if current_position > 0:
entry_price = context.get_position_cost('000001.SZ')
if (current_price / entry_price - 1) > take_profit or (current_price / entry_price - 1) < -stop_loss:
context.order_target_percent('000001.SZ', 0)
print("止盈或止损，平仓卖出")
# 判断均线信号
if data['short_ma'].iloc[-1] > data['long_ma'].iloc[-1] and current_position == 0:
context.order_target_percent('000001.SZ', 1)
print("买入平安银行")
elif data['short_ma'].iloc[-1] < data['long_ma'].iloc[-1] and current_position > 0:
context.order_target_percent('000001.SZ', 0)
print("卖出平安银行")
6. 实盘部署
LQuant支持策略从回测到实盘的无缝切换。实盘部署步骤如下：
- 策略上线：将回测完成的策略部署到策略库中。
- 绑定账户：绑定国信证券实盘账户。
- 启动策略：启动策略后，平台会自动监控并执行交易信号。