量化交易投顾系统源码搭建

开发投顾系统的重要几个点：
1.投顾管理CRM系统，对投顾可以进行管理及联系记录记录
2.策略分析模块，可对不同投顾的多种策略进行图形化分析，查看策略的区间收益，回撤与指数的相关性、指数超额、风险归因等信息
3.策略对比功能，可对不同策略进行对比，并可以设定权重模拟组合等
4.策略与实盘曲线对比功能，可以将实盘曲线附加到回测曲线中找出实盘与回测的差异
5.策略相关性分析，可查看策略间互补性，为组合投资找出投资依据
6.策略组合功能，可以模拟一笔钱分散投入到不同类型的策略中模拟历史整体组合的收益及风险情况，并可以指定时间节点进行调仓模拟尽可能接近真实投资表现
7.投后管理功能，可对已有的投资进行分组管理，对分散的多笔真实投资进行投资组合的表现查看，与投资计划进行对比。投后支持产品、融航子帐号、期货单帐号、股票单帐号等方式自动采集数据，减少人工输入的压力
得到计算策略指标源代如下：guweng22346

public static RiskIndicatorsVo calcRisk(Integer strategyId, List pnls) {
        RiskIndicatorsVo riskIndicatorsVo = new RiskIndicatorsVo();
        riskIndicatorsVo.setStrategyId(strategyId);
        if (CollectionUtils.isEmpty(pnls) && CollectionUtils.isEmpty(pnls.stream().filter(f -> {
            return f.getPnl() != null;}).collect(Collectors.toList()))) {
            return riskIndicatorsVo;
        }
        double simpleYearIncomRate = 0;
        try {
            simpleYearIncomRate = DataUtils.calcSimpleYearIncomRate(pnls);
        } catch (Exception e) {
            log.info("策略id:{},计算年化收益出错, {}", strategyId, e.getMessage());
            return riskIndicatorsVo;
        }
        riskIndicatorsVo.setAnnualizedIncomeRate(String.valueOf(DataUtils.round(simpleYearIncomRate, 2)));
        List pnls1 = DataUtils.accumulationPnl(pnls);
        //年化波动
        NetworthMonth networthMonth = new NetworthMonth();
        networthMonth.setStrategyId(strategyId);
        double simpleFluctuatiearonByDay = 0.0;
        if (pnls.size() > 2) {
            //v2 = NetWorthDataUtils.getFluctuationByDaySingle(netWorthsByStrategyId);
            simpleFluctuatiearonByDay = DataUtils.calcSimpleYearFluctuatiearonByDay(pnls);
        }
        riskIndicatorsVo.setAnnualFluctuationsRate(DataUtils.round(simpleFluctuatiearonByDay, 2) + "%");
        //夏普率
        double simpleSharpRate = 0.0;
        if (pnls.size() > 2) {
            //v4 = DataUtils.div(DataUtils.sub(DataUtils.mul(simpleYearIncomRate, 100.0), 2.0), simpleFluctuatiearonByDay, 2);
            simpleSharpRate = DataUtils.calcSimpleSharp(simpleYearIncomRate, 2.0, simpleFluctuatiearonByDay);
        }
        riskIndicatorsVo.setSharpeRate(DataUtils.dataFormatStr(simpleSharpRate,2));
        //最大回撤
        //double v5 = NetWorthDataUtils.getMaxPullback(netWorthsByStrategyId);
        Double maxDrawDown = DataUtils.calcSimpleMaxDrawDownIndex(pnls1);
        riskIndicatorsVo.setMaximumDrawdownRate(DataUtils.round(maxDrawDown, 2) + "%");
        //calmar比率
        double calmar = 0.0;
        if (maxDrawDown != 0.0){
            //calmar = DataUtils.div(DataUtils.dataFormat(DataUtils.mul(simpleYearIncomRate, 100.0), 2), v5 ,2);
            calmar = DataUtils.calcCalmarRate(simpleYearIncomRate, maxDrawDown);
        }
        riskIndicatorsVo.setCalmarRate(String.valueOf(calmar));
        riskIndicatorsVo.setStrategyId(strategyId);
        //最大回补天数
        riskIndicatorsVo.setMaxBackIncomDay(NetWorthDataUtils.getPullBackDay(pnls1));
        //投资胜率
        riskIndicatorsVo.setInvestWinningRate(DataUtils.calcWinRate(pnls));
        return riskIndicatorsVo;
}

综上所述，投顾系统源码的开发是一个复杂而重要的过程。