搭建自己的量化系统

如果要长期在市场中立于不败之地！必须要形成一套自己的交易系统。否则，赚钱或者亏钱我们很难归纳总结，往往是凭借运气赚钱，而不是合理的系统模型，一时凭借运气赚的钱长期来看会因为实力还回去。

QTYX是一个即可以用于学习，也可以用于实战炒股分析的量化系统。毕竟边学习边实战，在实战中学习才是最有效地进阶量化交易的方式。

我们分享QTYX系统目的是提供给大家一个搭建量化系统的模版，最终帮助大家搭建属于自己的系统。因此我们提供源码，可以根据自己的风格二次开发。

搭建自己的量化系统的好处如下所示：

• 【匹配自己的交易风格】投资交易是和每个人的认知、性格强相关的，比如收益的预期、风险承受能力、资金的大小、能够投入的时间等等。

• 【对整个系统知根知底】搭建自己的量化系统，整个系统的各个环节、细节是比较透明的，不存在黑箱子。如果运行时候出现问题，也可以马上定位到原因。如果用第三方封装好的系统，自己也不清楚底层的实现，就会存在这方面的风险。

• 【顺应市场时刻调节】市场是一直在变化的，有的策略当下和市场的匹配度高，成绩自然就很好，如果市场风格一转变，不及时调整就会遭受到巨大的打击。如果直接拿别人的系统、策略来使用，自己不理解、消化，就会出现这种情况。

• 【负和游戏，反其道而行】投资交易是一个负合游戏，只有根据自己的风格和习惯搭建和别人不一样的系统，才有可能通往赚钱之路。如果大家的系统都一样，同时出现买或者卖信号，那是无法成交的，这个时候就要反其道而行。

用Python搭建一套自己的量化交易系统结构如下所示：

结构中包含了各种模块，采用什么模块和每个人的需求息息相关。目前QTYX综合考虑后选择代表性的模块作为案例。大家可以根据自己需求二次更改，也可以联系我合作定制你的版本。

本期我们介绍的功能属于“行情数据”模块。

由于QTYX一直迭代更新，当前介绍对应于版本V2.5.1。后续升级版本会同步更新文档内容。

功能概览

股票数据的获取是从事股票分析的第一步。数据获取的途径有很多，对大家来说除了数据的质量以外，获取的效率是第二敏感的点。

市面上有一些股票数据服务平台提供了Python接口来获取数据，比如tushare、baostock等。

总的来说，用于单个股票获取时候还是挺方便的，但是当我们的策略涉及到全市场的回测时，一下子下载4000多只股票非常耗时，每天全市场选股需要花1-2个小时。

因为调用接口时，本质上是连接到这些平台的服务器上，所以获取数据时服务器会有一些限制，比如tushare的积分限制，每次调用的频次和数据量都有一定的限制。

为了加速数据获取的过程，股票量化分析工具QTYX使用本地数据源加速全市场选股的过程，仅仅需要十几分钟即可。

下载本地数据

我们使用的数据源来自于网易财经！

关于网易财经获取数据的URL分析可参考知识星球《玩转股票量化交易》【1-19】主题。

为了加快A股股票数据的下载进度，我们用了多线程爬虫的方式，然后保存在本地使用。

我们对核心代码封装了一层GUI，提供给大家直接可用的“股票数据下载”工具，只要简单的操作就能下载到股票数据。

这个功能非常关键，为全市场的选股比如双底形态、均线粘合突破、RPS强势个股、走势线性回归等打下基础！

接下来说说怎么使用吧！

首先要在QTYX\DatazFiles路径下创建一个文件夹，用于存储股票数据文件，每个股票一个csv文件。代码中变量data_path默认的是stock_history/，当然大家可以随意更改。

如果stock_history目录下已经存在csv格式的股票数据，那么工具会自动加载到界面中。双击股票文件名称后，股票数据就会在界面右边表格中显示。

数据内容包含收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量外，还包含了涨跌

幅、换手率、总市值等等，还是比较丰富的。

在工具顶部菜单栏三个按钮的功能如下：

• “开始下载”：工具开始增量下载股票从上市至最新交易日的全部数据

• “刷新文件”：重新加载stock_history目录下存在的股票数据文件

• “补全下载”：在使用过程中如果触及了网站反扒机制，可以把未下载成功的股票名单记录下来，手动方式二次下载。

• “停止下载”：下载过程中停止下载任务。

下载过程中会有“进度条”提供进度：

下载完成后在“日志区”会统计下载的情况。

因为我本地已经有历史数据了，所以只更新了最近的一天数据。如果是第一次使用本工具，则会下载全部的股票数据。

日志上显示：共更新4773支股票，4773支股票增加数据，0支股票更新失败。共耗时526秒（每天花10分钟左右更新下数据，非常能接受了！）

如果有股票下载失败，我们等待一会再点击“补全下载”按钮进行二次下载。

存储了全市场的股票数据之后，针对于全市场的选股和回测就可以展开了！

数据复权处理

我们获取到的数据是除权的数据，对于像双底形态识别、跳空缺口识别这类的形态分析方法，如果使用除权的股票价格，那么会对选股的结果产生一些影响。

什么是除权和复权？除权通常是除权除息的简称。除权除息前后的股价是需要等价换算的，换算是根据“除权前后流通股股东价值不变”原理来确定的。因此除息要去除股价分红的影响。除权要去除股票数量增加的影响。

假如一只股票除息前股价5元，通告今天是股权登记日，当日每10股分红5元。那么明天为除息日，除息后的股价变为4.5元。

假如一只股票除权前股价20元，通告今天是股权登记日，公司决定每10股送10股。那么明天为除权日，股价变为10块，股本增加1倍，原来持有100股在除权日就变为200股。

这两种情况会在走势图上出现不同程度的下跌缺口，我们称为除权缺口。

除权除息会使投资者误认为是一个向下跳空缺口，如下所示：

如果根据除权的股价去计算股票涨跌幅显然是不对的，同花顺软件里面显示的是-52.49%。同样计算得到的各类指标也是毫无参考价值的。

为了使得走势图能真实反映各股价趋势，让投资者更好做出判断，除权除息后的价格就不能直接和以前的价格比，而是要经过复权处理后才有可比性。

复权处理是根据“除权前后流通股股东价值不变”原理。保持现有股价不变，调整以前的价格，就叫做前复权。

同样，保持以前的股价不变，调整除权后的股价，就叫做后复权。

如何得到复权后的股价呢？其实非常简单，无论前复权还是后复权数据，都是可以通过复权涨跌幅转换得到的。复权涨跌幅即是股票的真实涨跌幅。

比如得到了股票第一天的价格之后，通过简单的连乘计算，自然就可以计算出之后每一天的复权价，这个叫做后复权价。

同样的，知道了股票最后一天的价格，那么反向处理也就可以计算出之前每一天的价格，这个叫做前复权价。行情软件中的前后复权价格，其实也是这么算出来的。

QTYX的高速行情数据源支持股票数据的复权处理。

使用方法非常简单。点击 【选股流程】->【开始选股】->【形态驱动型选股】，会出现选股数据参数对话框，包含了【股票周期】、【股票复权】、【选股模型】等栏目。

我们根据需求在【股票复权】下拉选项中选择【不复权】、【前复权】和【后复权】中的一个即可。

注：默认只有在选择了扫描“全市场股票”时，才会使用本地高速行情数据源。

想要了解代码是如何实现复权的话，可以查看QTYX/ApiData/Csvdata.py文件的load_history_st_data()函数。

不少星友会留意到有时候同一只股票，在不同的行情软件里面显示的复权价格是不一样的。这里需要和星友们说明下关于复权后股价数据不一致的原因。

数据不一致的主要原因是不同系统间采用复权方式可能不一致。比如QTYX使用的是“涨跌幅复权法”进行复权，而同花顺或者通达信等软件可能是不同的。

其实复权是非常复杂的处理，真实的情况下有分红、转增、增发、配股、可转债等非常复杂的情况。即使是专业的数据库，也都会在复权计算中出现错误。

所以大家更多还是结合自身使用的情况，去考虑复权数据的影响。比如对于形态选股而言，只要把除权缺口弥补即可，对价格的微小误差并不敏感。

如果是在回测中，则应该使用真实价格的回测模式。

比如当回测到“历史时刻1”时，使用“历史时刻1”的复权因子对之前的价格进行前复权，如果出现成交，就和真实价格撮合成交；当回测到“历史时刻2”时，“对“历史时刻2"之前的价格进行前复权。

代码中函数说明

我们对功能相关的函数进行列举说明，大家可以找到源码进行调试和学习。

UserFrame.py
_ev_click_menu_start：菜单栏->开始下载->事件触发
_ev_click_menu_fresh：菜单栏->刷新文件->事件触发
_ev_click_menu_compt：菜单栏->补全下载->事件触发
_ev_click_menu_stop：菜单栏->停止下载->事件触发
CrawlerThread：多线程回调爬虫行情数据接口

DefProgress.py
ProgressBarDialog：操作进度条元素
DownloadDataThread：多线程更新进度条

HistoryOCHLV.py：爬虫获取网易财经数据驱动

DatHandle.py
day_to_qfq：前复权处理day_to_hfq：后复权处理

说明

1. 我们会把完整的源码上传到知识星球《玩转股票量化交易》中，帮助小伙伴们更好地掌握这个方法。

2. 想要加入知识星球《玩转股票量化交易》的小伙伴记得先微信call我获取福利！

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