开发现货实盘合约量化系统需要经过以下步骤：
1、市场数据收集和处理：收集历史价格、成交量、交易时间等市场数据，并处理这些数据，以获得可用于交易决策的信息。这可能包括数据清洗、统计分析等。
2、交易算法设计和实现：设计和实现交易算法，以根据市场数据做出交易决策。这可以基于技术指标、均线交叉、波动率策略等多种因素。算法需要能够处理实盘交易的各种情况，包括交易量、持仓量、止损止盈等。
3、系统测试和优化：对系统进行测试和优化，以验证算法的可行性和盈利能力。这包括对历史数据进行回测，以及在实际市场中进行实盘测试。在测试过程中，可能需要调整算法的参数和策略，以优化系统的表现。
4、系统部署和运行：将系统部署到交易平台，并与交易所或其他相关系统进行集成。在系统运行期间，需要持续监控市场的动态，并根据市场情况及时调整算法的参数和策略。
由于具体的代码实现会因系统设计和开发语言而异，以下提供一种可能的Python代码框架，供参考：
import numpy as np 【完整源码可看我昵称】
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
读取历史数据
data = pd.read_csv('hist_data.csv')
计算技术指标 电报快速咨询点击此通道
macd = data['close'].ewm(span=10, adjust=0).mean() - data['close'].ewm(span=20, adjust=0).mean()
rsi = np.mean(data['close'].pct_change()[:-1] >= 0) - np.mean(data['close'].pct_change()[:-1] < 0)
定义交易信号函数
def trade_signal(data, signal_type='macd'):
if signal_type == 'macd':
signal = macd > 0
elif signal_type == 'rsi':
signal = rsi > 50
else:
raise ValueError('Invalid signal type')
return signal
生成交易信号
signal = trade_signal(data)
生成交易订单
if signal[-1]:
order = 'buy'
else:
order = 'sell'
输出交易订单
print(order)
