Willkommen bei der `QTEASY`-Dokumentation!

Bemerkung

qteasy wurde auf Version 2.0 aktualisiert. Dadurch können Handelsstrategien historische Daten flexibler und effektiver nutzen, die Strategiedefinition wird vereinfacht und die Effizienz gesteigert. Da sich qteasy noch in der Testphase befindet, sind einige Sicherheitslücken und Fehler unvermeidbar. Sollten Sie bei der Nutzung auf Probleme stoßen, melden Sie diese bitte oder reichen Sie Funktionswünsche ein. Sie können sich auch im Diskussionsforum beteiligen. Codebeiträge sind herzlich willkommen!

Autor: Jackie PENG
E-Mail: jackie_pengzhao@163.com
Erstellt: 16. Juli 2019
最新版本: 2.6.0 — 发布历史
Lizenz: BSD 3-Klausel

Kurze Einleitung

QTEASY ist ein Toolkit zur Entwicklung quantitativer Handelsstrategien, das speziell für quantitative Trader konzipiert wurde. Zu seinen Funktionen gehören:

Vollständige Prozessabdeckung Von der Erfassung und Speicherung von Finanzdaten über die Entwicklung von Handelsstrategien, Backtesting und Optimierung bis hin zum Live-Handel – alles aus einer Hand.
Vollständig lokalisiert: Datenverarbeitung, Backtesting und Live-Trading erfolgen komplett lokal, ohne Cloud-Dienste. Die Konfiguration ist übersichtlich und die Ergebnisse sind reproduzierbar.
Zuverlässiges Backtesting, konsistent mit Live-Trading Die Strategielogik basiert sowohl im Backtesting als auch im Live-Trading auf derselben Grundlage. Die Daten werden ausschließlich anhand der zum jeweiligen Zeitpunkt verfügbaren historischen Daten eingespeist. Dadurch werden zukünftige Funktionsstörungen und Datenlecks grundsätzlich vermieden und die Diskrepanz zwischen überzeugenden Backtesting-Ergebnissen und inkonsistentem Live-Trading reduziert.
Flexibel und einfach zu bedienen Mehrere Strategien lassen sich wie Bausteine kombinieren, und die Methoden zur Signalfusion können individuell angepasst werden; über 70 integrierte Strategien sind sofort einsatzbereit und decken gängige technische Indikatoren, gleitende Durchschnitte, Ausbrüche, Umkehrungen usw. ab.

Hochleistungsfähiges Backtesting und Schutz zukünftiger Funktionen: Der Backtesting-Kern nutzt Vektorisierung + Numba mit sequenzieller Zeitdimension und einstufiger Vektorisierung der Zieldimension, optimiert durch Multi-Prozess-Parallelität. In jedem Schritt wird nur das aktuell sichtbare Datenfenster in die Strategie eingespeist, wodurch verhindert wird, dass zukünftige Funktionen wirksam werden. Siehe die Abschnitte „Backtesting-Engine und Performance“ und „Designabsicht und einzigartige Vorteile“ in Architektur und Design sowie das Kapitel „Backtesting-Engine und Performance“ im Inhaltsverzeichnis von Backtesting und Bewertung von Handelsstrategien.

Wofür ist `QTEASY` gedacht?

Erfassung und Verwaltung historischer Finanzdaten

Große Mengen historischer Finanzdaten lassen sich bequem aus verschiedenen Kanälen erfassen, bereinigen und lokal in einem einheitlichen Format speichern.
Durch die Verwendung von DataType-Objekten zur Strukturierung und Verwaltung der verfügbaren Informationen in Finanzdaten können selbst komplexe Informationen wie bereinigte Preise und Indexkomponenten mit nur einer Codezeile abgerufen werden.
Visualisierung, statistische Analyse und Visualisierung der Analyseergebnisse von Finanzdaten auf Basis von DataType-Objekten.
Lokale Datenspeicherung und bedarfsgerechter Zugriff bieten eine konsistente Datengrundlage für Backtesting und Live-Testing und erleichtern so die Reproduktion.

Erstellen Sie Handelsstrategien auf einfache und sichere Weise

Die Klasse BaseStrategy bietet eine intuitive und logisch klare Methode zur Definition von Handelsstrategien.
Mit über 70 integrierten, sofort einsatzbereiten Strategien und einem einzigartigen Mechanismus zum Mischen und Gruppieren von Strategien lassen sich komplexe Strategien aus einfacheren zusammensetzen, ähnlich wie beim Bauen mit Bauklötzen.
Die Dateneingabe- und Nutzungsmethoden der Handelsstrategie sind vollständig gekapselt und sicher, wodurch unbeabsichtigte Probleme wie zukünftige Funktionsstörungen und Datenlecks gänzlich vermieden und die Authentizität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse der Strategie gewährleistet werden.
Die gleiche Strategielogik wird sowohl für Backtesting als auch für Live-Trading verwendet, wodurch die Diskrepanz zwischen „hervorragenden Backtesting-Ergebnissen und schlechter Performance im Live-Trading“ verringert wird.

Backtesting, Evaluierung, Optimierung und simulierter automatisierter Handel von Handelsstrategien

Die Strategie wird von einem „Operator“-Händler verwaltet und anhand realer Marktrhythmen getestet. Die Handelsergebnisse werden umfassend und aus verschiedenen Perspektiven ausgewertet, woraus Handelsberichte und Ergebnisdiagramme generiert werden.
Es bietet eine Vielzahl von Optimierungsalgorithmen, darunter Simulated Annealing, genetische Algorithmen und Bayes’sche Optimierung, um die Leistungsfähigkeit von Strategien in großen Parameterräumen zu optimieren.
Erfassen Sie Marktdaten in Echtzeit, führen Sie Strategien zur Simulation des automatisierten Handels durch und verfolgen und protokollieren Sie Informationen wie Handelsprotokolle, Aktienbestände und Kontostandsänderungen.
Backtesting, Optimierung und Live-Trading nutzen alle denselben Funktionsmechanismus. Sie müssen die Strategie nur einmal definieren, um sie in allen Modi auszuführen. Die Konfiguration ist übersichtlich und leicht nachvollziehbar und fehleranfällig.
In Zukunft wird qteasy über QMT auf Handelsmakler zugreifen können, um automatisierten Handel zu realisieren