python商品期货T+0开平多空高频实盘量化交易模型架构

python商品期货T+0开平多空高频实盘量化交易模型架构

一、数据采集层
该层主要收集来自券商的实时交易数据，并将其存储到本地或云端数据库中，以方便后续的数据预处理和策略分析。

1、数据存储
《1》pandas：最重要的数据处理库之一，可以使用它来读取、处理和操作各种数据格式。通过其提供的DataFrame对象和Series对象，可以轻松地进行数据的筛选、清洗、转换等操作。例如，使用pandas.read_csv()函数从本地文件或远程服务器上读取股票/期货行情数据。
《2》pandas：提供数据操作功能，read_csv()可以读取csv格式文件中的数据，DataFrame()和Series()可以创建pandas中的DataFrame对象和Series对象。
下例：函数架构-用途注释

pandas
read_csv()：读取csv格式文件中的数据。
DataFrame()：创建一个pandas中的DataFrame对象。
Series()：创建一个pandas中的Series对象。

2、实时数据处理
《1》numpy：用来进行科学计算的一个基础库，提供了许多对数组进行元素级数学计算的函数。可以使用numpy.array()函数创建ndarray数组，并使用其提供的数学运算函数和统计分析函数，例如计算移动平均线（MA）等技术指标。
《2》numpy：提供科学计算功能，array()可以创建一个ndarray数组。
下例：函数架构-用途注释

numpy
array()：创建一个ndarray数组。

3、券商接口选择
《1》tushare：一个免费、开源的股票/期货数据API，可以用来获取实时和历史行情数据。通过tushare.get_k_data()函数获取股票/期货的K线数据，来进行技术分析和量化交易。
《2》tushare：提供金融数据接口，get_k_data()函数可以获取股票/期货的K线数据。
下例：函数架构-用途注释

tushare
get_k_data()：获取股票/期货的K线数据。

4、数据收集子层

requests：提供HTTP请求相关的功能，get()函数可以获取网络上的资源，方便进行数据采集。
scrapy：提供爬虫框架，可自定义爬虫代码，从各大网站抓取所需数据。

5、数据清洗和转换子层

dropna(): 删除缺失值。
fillna(): 缺失值填充。
merge(): 数据合并。
sklearn.preprocessing：提供数据标准化的功能，如MinMaxScaler()可以将特征值缩放到指定的范围内。

二、数据预处理层
该层根据不同期货品种和行情分析需要，对采集到的数据进行一定程度的清洗、归一化等处理，以保证数据的准确性和可用性。同时还包括一些非线性策略和交易策略优化的设计和实现。

1、数据预处理
《1》scipy：用于科学计算和技术计算的第三方库，包括统计函数、线性代数、排序、滤波器、优化等功能。可以使用scipy.signal模块的滤波器函数，来对原始行情数据进行去噪处理，使其更易于分析和使用。
《2》scipy.signal：提供信号处理的功能，medfilt()函数可以对信号进行中值滤波处理。
下例：函数架构-用途注释

scipy.signal
medfilt()：对信号进行中值滤波处理，有利于去噪处理。

2、非线性策略
《1》sklearn：常用的机器学习库，包括数据预处理、模型选择、特征工程、分类、回归、聚类和降维等各种算法。可以使用其提供的聚类算法和回归算法，来完成数据挖掘和分析任务。
《2-1》sklearn.cluster：提供聚类分析的功能，KMeans()函数使用k-means算法对数据进行聚类分析。
《2-2》sklearn.linear_model：提供线性回归分析的功能，LinearRegression()函数使用线性回归模型进行数据拟合。

下例：函数架构-用途注释

sklearn.cluster：
KMeans(): 使用k-means算法对数据进行聚类分析，发现数据的内在结构性质，方便后续分类、聚类等分析。
sklearn.linear_model：
LinearRegression(): 使用线性回归模型进行数据拟合，预测因变量的值，方便进行分类、预测等应用。

3、交易策略优化
《1》talib：一种常用的技术分析指标库，包含超过150多种常用的金融技术分析指标。可以使用其中的函数计算各类技术指标，例如MACD、RSI、KDJ等指标。
下例：函数架构-用途注释
《2》sklearn.linear_model：提供线性回归分析的功能，LinearRegression()函数使用线性回归模型进行数据拟合。

talib
MA()：计算移动平均线等常见技术指标，为金融数据分析提供了基础数据与信息。

4、特征工程子层

《1》sklearn.feature_extraction：提供文本特征提取的功能，如CountVectorizer()可以将文本转化成文档-词项矩阵，用于文本分类等应用。
《2》sklearn.decomposition：提供降维函数，如PCA()可以将高维向量映射到更低维度的空间中，发现原始数据的内在结构性质。

三、策略分析层
该层通过对采集到的数据进行分析和挖掘，以实现更多的交易策略。其中，策略多样性需要针对不同市场环境和商品品种制定不同的交易策略；交易信号的验证需要通过历史数据回测和实盘测试，严格检验交易信号有效性；策略与市场环境的匹配度则需要考虑不同阶段市场走势的变化。

1、策略多样性
《1》statsmodels：进行统计建模和推断的库，支持线性回归、时间序列分析、广义线性模型等。可以使用其提供的回归模型和时间序列模型，来研究和验证交易策略。
《2》statsmodels.api：提供建模和统计分析的工具，OLS()函数使用最小二乘法拟合一般线性模型。
下例：函数架构-用途注释

statsmodels.api
OLS()：使用最小二乘法拟合一般线性模型，方便进行多变量分析。

2、交易信号的验证
《1》pyfolio：用于投资组合评估和优化的库，可生成各种统计分析和社交网络分析报告。可以使用其提供的风险分析、收益分析和交易报告等功能，来检测和评估交易策略的优劣。
《2》pyfolio：提供投资组合管理及分析的功能，create_returns_tear_sheet()函数可以生成投资组合收益率统计分析报告，create_full_tear_sheet()函数可以生成完整的投资组合评估报告。
下例：函数架构-用途注释

pyfolio
create_returns_tear_sheet()：生成投资组合收益率统计分析报告。
create_full_tear_sheet()：生成完整的投资组合评估报告，包括风险收益分析、交易报告和净值曲线等内容。

3、策略与市场环境的匹配度
《1》tsa：提供时间序列分析的功能，ARMA()函数使用自回归滑动平均模型分析时间序列数据。

tsa
ARMA()：使用自回归滑动平均模型分析时间序列数据，为预测金融市场走势、分析经济发展趋势等提供基础方法。

四、回测评估层
该层通过历史数据回测模拟验证交易策略的可行性和效果，查找存在的问题并加以改进。同时需要保持策略的收益和风险之间的平衡，以防止过度优化和策略失控。

1、回测评估
《1》backtrader：面向对象的Python回测框架，支持多品种、多周期、多时间段等多种复杂情景的回测模拟，并提供充分灵活性进行策略研究。可以使用它来完成对各类交易策略的回测和模拟验证。
《2》backtrader：提供回测和交易的函数，Cerebro()可以创建一个backtrader引擎对象，DataFeed()提供数据源信息，Strategy()定义交易策略，Analyzer()对回测结果进行统计分析，用于检验交易策略的有效性。
下例：函数架构-用途注释

backtrader
Cerebro()：创建一个backtrader引擎对象。
DataFeed(): 提供数据源信息。
Strategy(): 定义交易策略。
Analyzer(): 对回测结果进行统计分析，用于检验交易策略的有效性。
dataseries
TimeFrame()：定义数据序列的时间周期。
Strategy()：定义交易策略。
            init()：初始化策略。
           next()：执行下一步交易操作。

2、收益与风险控制平衡
《1》zipline：基于Python的金融模型开发和回测平台，可以方便地进行基于分钟或日线数据的回测和分析。可以使用它来测试和改进交易策略，以提高交易效果和收益风险比。
《2》zipline：提供回测和实盘交易的功能，run_algorithm()函数可以运行一个zipline回测算法，方便回测策略并检验策略的有效性。
下例：函数架构-用途注释

zipline
run_algorithm()：运行一个zipline回测算法，方便回测策略并检验策略的有效性。

3、模型评估子层

《1》sklearn.metrics：提供各种模型评估指标，如precision_score()、recall_score()、f1_score()等。
《2》matplotlib.pyplot：提供数据可视化的功能，roc_curve()函数可以绘制ROC曲线，方便对分类模型的性能进行评估。

五、实盘交易层
该层通过实时监控交易数据，完成实盘交易，并对风控管理和监测进行不断调整和优化。同时需要考虑并发处理和防止过度交易等问题。

1、风控管理
《1》pyalgotrade：一款纯Python编写的回测和实盘交易框架，是国外最流行的开源量化交易项目之一。可以使用它来测试和优化交易策略，并且可以快速地将回测结果转化为实时交易操作。
《2-1》pyalgotrade：提供回测和实盘交易的功能，BacktestingBroker()函数可以模拟使用
《2-2》pyalgotrade进行回测时的经纪商，LiveFeed()函数可以模拟使用pyalgotrade进行实盘交易时的数据源，有助于开展策略研究，并进行实际投资。
下例：函数架构-用途注释

pyalgotrade
BacktestingBroker(): 模拟使用pyalgotrade进行回测时的经纪商。
LiveFeed(): 模拟使用pyalgotrade进行实盘交易时的数据源，有助于开展策略研究，并进行实际投资。
![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/da8be45f0bc74df1b8ec10a731b62b81.png)

2、实盘交易
《1》vnpy：一个开源的自动化交易框架，实现了多个券商的接口封装，可用于开发股票、期货、期权等各类交易应用。可以使用其提供的底层交易API和高层交易引擎，来完成实盘交易和订单管理等任务。
《2》vnpy：提供多市场多品种交易接口，TradeApi()可以创建一个vnpy交易接口对象，Engine()可以创建一个vnpy交易引擎对象，方便对交易所进行数据请求、下单等操作。
下例：函数架构-用途注释

vnpy
TradeApi(): 创建一个vnpy交易接口对象，方便对交易所进行数据请求、下单等操作。
Engine(): 创建一个vnpy交易引擎对象。

3、实盘交易接口层

ccxt：提供多种交易所的API接口，create_order()函数可以下单，fetch_ohlcv()函数可以获取K线数据。

六、自动化部署及运维层
该层通过实时监控交易数据，完成实盘交易，并对风控管理和监测进行不断调整和优化。同时需要考虑并发处理和防止过度交易等问题。

1、自动化部署
《1》docker：容器化技术框架，将应用程序及其依赖项打包为一个可轻松部署的容器中，方便实现整体迁移、部署和管理。在本项目中，可以使用Docker容器，将交易系统部署到云端或物理机上，方便进行后续运维和管理。
《2》docker：提供容器虚拟化的技术，run()函数可以运行Docker容器，方便部署应用程序及其依赖库，并保证了应用在不同环境中的一致性。
下例：函数架构-用途注释

docker
run()：运行Docker容器，方便部署应用程序及其依赖库，并保证了应用在不同环境中的一致性。

2、系统稳定性测试
《1》kubernetes：容器编排工具，可动态地管理多个容器，并自动处理负载均衡、故障恢复、扩展性以及滚动更新等操作。可以使用Kubernetes来自动扩容/收缩容器数量，使得交易系统具备更好的容错性和可扩展性。
《2-1》kubernetes：提供容器编排和管理的功能，create_deployment()函数可以创建一个
《2-2》Kubernetes部署对象，scale_deployment()函数可以缩放一个Kubernetes部署对象的副本数量，方便进行应用程序的自动化部署、扩展和管理。

下例：函数架构-用途注释

kubernetes
create_deployment(): 创建一个Kubernetes部署对象。
scale_deployment(): 缩放一个Kubernetes部署对象的副本数量，方便进行应用程序的自动化部署、扩展和管理。

3、加强合规管理和风险监测
4、提高执行力和效率

七、用户界面层
该层提供可视化和交互式界面设计，方便用户查询和操作交易相关信息。

1、可视化和交互式界面设计
《1》plotly：交互式数据可视化库，支持绘制各种统计图表和维度卡片，方便用户了解和分析交易相关的信息。可以使用其提供的可视化工具，来呈现交易策略的回测结果和实盘交易情况，以及相关的数据分析图表和报告。
《2》plotly.graph_objs：提供交互式绘图的功能，Figure()函数可以创建一个交互式图表对象，方便生成各种图表，如散点图、折线图、柱状图等，iplot()函数可以将交互式图表对象呈现在Jupyter Notebook中。
下例：函数架构-用途注释

plotly.graph_objs
Figure()：Figure(): 创建一个交互式图表对象，方便生成各种图表，如散点图、折线图、柱状图等。
plotly.plotting
iplot()：将交互式图表对象呈现在jupyter notebook中。

八、技术支持层
该层主要涉及机器学习和深度学习技术的应用、建立完善的交易框架、优化交易算法和模型，以及加强数据安全和风险控制等方面的工作。这些内容是技术支持层中相对独立的部分，可以为其他层提供技术支持和保障，促进整个模型的稳定运行和持续发展。

1、机器学习和深度学习技术
《1》tensorflow：人工智能和深度学习开源平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。可以使用其提供的深度学习框架，例如神经网络和强化学习模型，来研究和优化交易策略。
《2》tensorflow.keras：提供深度学习框架Keras的接口，models模块中的Sequential()函数可以创建一个顺序神经网络模型，layers模块中的Dense()函数可以添加一个全连接层到顺序神经网络模型中，keras.utils模块中的to_categorical()函数可以将标签转化成多类分类形式。
《3-4》模型训练和优化子层
《3》tensorflow.keras.optimizers：提供训练神经网络模型时的优化算法，如Adam()、SGD()等。
《4》sklearn.model_selection：提供交叉验证等功能，使用split()函数可以对数据集进行划分，使用GridSearchCV()函数可以对超参数进行调优。
下例：函数架构-用途注释

tensorflow.keras
models
Sequential()：创建一个顺序神经网络模型。
layers
Dense()：添加一个全连接层到顺序神经网络模型中。
keras.utils.to_categorical(): 将标签转化成多类分类形式。

2、建立完善的交易框架
《1》keras：一个高级神经网络API，简化了神经网络的构建和训练过程，使得深度学习更加易于使用。可以使用它来快速地搭建神经网络模型，并进行模型训练和测试。
下例：函数架构-用途注释

keras.utils
to_categorical()：将标签转化成多类分类形式。

3、优化交易算法和模型
《1》pytorch：一个由Facebook开发的深度学习框架，允许自由定义计算图，并且可以在GPU或者CPU上运行。可以使用它来完成深度学习任务，例如图像/文本数据的分类和回归分析等。
《2》pytorch.nn：提供深度学习框架PyTorch的接口，Module()函数可以创建一个PyTorch神经网络模型，save()函数可以保存训练好的模型。这些函数支持开发者进行机器学习和深度学习的应用开发。
下例：函数架构-用途注释

pytorch.nn
Module()：创建一个PyTorch神经网络模型。
save(): 保存训练好的模型。补充：

4、模型训练和优化子层

《1》tensorflow.keras.optimizers：提供训练神经网络模型时的优化算法，如Adam()、SGD()等。
《2》sklearn.model_selection：提供交叉验证等功能，使用split()函数可以对数据集进行划分，使用GridSearchCV()函数可以对超参数进行调优。