从零搭建港股量化交易平台

📚 共计 30 章节

项目全景与架构设计

量化交易平台整体架构、技术栈选型（Python + 港股API + 数据库）、项目目录结构设计。

开发环境搭建

Python虚拟环境配置、港股数据源API申请（Yahoo Finance、新浪财经）、数据库安装。

港股市场基础

港股交易规则（T+0、交收制度）、交易时间、涨跌幅限制、交易费用结构。

数据获取模块（上）

使用requests库获取实时行情、历史K线数据、处理API返回的JSON数据。

数据获取模块（下）

数据清洗与格式化、缺失值处理、数据持久化存储到数据库。

数据库设计与建模

股票信息表、日K线表、分钟K线表、交易信号表的设计与SQL语句。

数据存储与读取

使用SQLAlchemy ORM连接数据库、批量插入数据、高效查询与索引优化。

技术指标计算（上）

移动平均线（MA）、指数移动平均线（EMA）、布林带（Bollinger Bands）的Python实现。

技术指标计算（下）

相对强弱指标（RSI）、MACD、随机指标（KDJ）的计算与可视化。

策略开发基础

策略框架设计（初始化、处理数据、生成信号）、回测引擎核心逻辑。

双均线策略

金叉死叉策略实现、参数优化、回测结果评估（夏普比率、最大回撤）。

均值回归策略

布林带突破策略、RSI超买超卖策略、统计套利基础。

过去N日收益率排序、板块轮动策略、因子构建与筛选。

组合策略与风险管理

多策略组合、仓位管理（凯利公式）、止损止盈逻辑。

回测系统搭建（上）

事件驱动回测框架、Tick级与Bar级回测、手续费与滑点模拟。

事件驱动模拟

回测系统搭建（下）

回测报告生成（收益率曲线、交易明细）、绩效指标计算。

策略优化与过拟合防范

网格搜索参数优化、交叉验证、蒙特卡洛模拟、避免过拟合技巧。

优化过拟合

实盘交易接口对接

港股券商API接入（富途、华盛）、下单接口封装、订单状态管理。

交易执行模块

限价单与市价单实现、订单簿管理、交易日志记录。

账户与风控模块

账户资产查询、持仓管理、实时风控检查（资金限额、频率限制）。

实时行情推送

WebSocket连接、行情订阅、实时数据流处理。

WebSocket推送

定时任务与自动化

使用APScheduler定时执行策略、数据更新、交易任务。

定时自动化

日志与监控系统

Python logging模块配置、日志分级、异常告警（邮件/微信通知）。

Web管理后台（上）

Flask/Django搭建后台、用户认证、策略管理页面。

Web管理后台（下）

实时监控仪表盘（K线图、持仓图）、交易记录查询、API接口开发。

数据可视化

使用Matplotlib/Plotly绘制K线图、资金曲线、风险指标图表。

可视化图表

Pandas向量化计算、多线程/异步IO加速数据获取、数据库查询优化。

Linux服务器部署、Docker容器化、Nginx反向代理、Supervisor进程管理。

回测与实盘差异处理

未来函数、幸存者偏差、交易成本差异、实盘调试技巧。

项目总结与进阶

常见坑点总结、扩展方向（机器学习策略、期权策略）、学习资源推荐。