我们以大家常见的 MACD 指标为例。
我向 「AI- python」专家 提问：“利用 python3 完成一份 MACD 技能指标的交易代码。”
AI 立马给我天生了以下内容：
import ccxt
import pandas as pd
import numpy as np
from ta.trend import MACD
# 初始化交易所实例
exchange = ccxt.binance({
'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
'enableRateLimit': True,
})
# 获取市场信息
symbol = 'BTC/USDT'
market = exchange.load_markets()[symbol]
# 打算 MACD 指标
def calculate_macd(data):
macd = MACD(data['close'], window_slow=26, window_fast=12, window_sign=9)
return macd
# 交易策略
def macd_strategy(data):
macd = calculate_macd(data)
macd_signal = macd.macd_signal()
macd_diff = macd.macd_diff()
if macd_diff[-1] > macd_signal[-1] and macd_diff[-2] < macd_signal[-2]:
return 'buy'
elif macd_diff[-1] < macd_signal[-1] and macd_diff[-2] > macd_signal[-2]:
return 'sell'
else:
return 'hold'
# 下单
def place_order(exchange, symbol, side, quantity, price=None):
if price is None:
order = exchange.create_limit_buy_order(symbol, quantity) if side == 'buy' else exchange.create_limit_sell_order(symbol, quantity)
else:
order = exchange.create_limit_order(symbol, quantity, price)
return order
# 交易逻辑
def trade(exchange, symbol, macd_strategy):
# 获取历史数据
ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, '1h')
df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
df.set_index('timestamp', inplace=True)
# 打算 MACD
df['macd'] = calculate_macd(df)['macd']
df['macd_signal'] = calculate_macd(df)['macd_signal']
df['macd_diff'] = calculate_macd(df)['macd_diff']
# 实行交易策略
strategy = macd_strategy(df)
if strategy == 'buy':
quantity = 0.001 # 交易的 BTC 数量
price = df['close'][-1]
order = place_order(exchange, symbol, 'buy', quantity, price)
print(f"Buy order placed: {order}")
elif strategy == 'sell':
quantity = 0.001 # 交易的 BTC 数量
price = df['close'][-1]
order = place_order(exchange, symbol, 'sell', quantity, price)
print(f"Sell order placed: {order}")
else:
print("Hold strategy")
# 运行交易逻辑
trade(exchange, symbol, macd_strategy)
到这个环节，实在 MACD 指标的逻辑AI」就已经帮你写进去了，恭喜你迈出了第一步。
但是别高兴太早，AI 写的代码对付程序员来说可以大略复用，但对付小白而言无异于“砒霜”。
由于 AI 写的代码是无法支持你在海内任何交易平台进行代码复制利用的。目前在期货/外汇量化领域，撤除自己搭建量化交易框架的量化交易员外，大部分量化人都借助了「开拓平台的力量」，以目前常见的期货/外汇开拓平台为例：
一、期货
文华财经
无限易 - pythongo
天勤量化 - tqsdk
tbquant
二、外汇
MetaEditor
tradingview
上述基本都支持以 python/MQL/Pine等措辞进行量化交易策略编写，而他们的交易策略形成都建立在自身封装的「库」。
怎么理解封装库的观点呢？如石斧这些工具，就相称于被封装的函数，而全体部落里所有的封装函数就能组成一个库。
这些库的存在是为了更方便工具的利用与传播。比如你在不该用平台库时，可能得自己写期货数据接口，数据切片分装，tick、bar的合成，交易实行逻辑，大略技能指标构成等等。但是在利用库后，大部分重复事情都已经被封装好。只须要你大略调用就行。
不过须要把稳的是，编写的代码并不能直接复用，AI 常常会写出奇奇怪怪的代码，你还是得对你所利用平台的 api文档有所熟习，最少知道最基本的框架构成才行，不然 AI怎么写你都在平台用不了。
AI 时期的到来的确给我们带来了很多便利，部分不太熟习编程措辞的入门量化交易员也可以利用海投AI 进行代码编写、完成策略回测和量化交易。
但是 AI编程依然有缺陷，它对付利用人的能力哀求很高，你不能期望自己什么编程措辞都不懂就利用 AI 进行量化交易。
AI 目前还不能完备替代你的“手”，但是它可以成为一位好的”老师”，能够辅导你学习编程措辞乃至于交易策略的编写。请学会利用 AI 。学会利用它才能让你跟随时期而进步，不至于在浪潮中被拍去世在沙滩上。
AI具备多种功能，无论是作为事情上的得力助手、学习中的智能导师，还是日常娱乐的知心伴侣，都能胜任。用户只需在移动设备上轻松操作，就能随时随地体验到智能化做事带来的便利和乐趣。未来，Ai将持续优化和拓展其产品与做事，不断提升用户体验，让大家在智能科技的陪伴下享受更加丰富多彩的生活。