SPL 量化序言

news2025/4/23 1:13:00

序言

量化交易是通过数学模型、统计学方法和计算机技术，将市场行为转化为可执行的交易策略的自动化投资方式。其核心是通过大数据分析、机器学习和金融工程等技术，从历史数据中挖掘市场规律，预测价格趋势并生成交易信号。

量化交易的实现通常包含以下几个步骤：

（1）数据收集与清洗

数据是量化交易的基础，包括历史价格、成交量、财务数据等。数据清洗则需要处理缺失值、异常值和标准化格式等。

（2）策略开发

基于历史数据构建策略模型，例如：

技术分析策略：如 MACD、布林带（Bollinger Bands）等指标；

统计套利策略：如配对交易，利用协整性捕捉价格偏离机会；

机器学习策略：通过监督学习预测价格走势，或使用无监督学习进行模式识别。

（3）回测与优化

利用历史数据验证策略有效性，调整参数以优化收益风险比。。

（4）实盘执行与监控

将策略部署到交易平台，实时接收行情并自动执行交易指令。需关注滑点、手续费和流动性等实际因素，同时需设置动态监控机制。

（5）持续迭代与风控

根据市场变化调整策略，并实施多重止损机制（如技术止损、波动率止损）以控制风险。

目前网上有很多量化平台，但主要分为两大类，一类就是只提供数据下载，没有什么服务和教程，用户完全需要自己来搭建量化模型体系，使用门槛较高。还有一类就是主要提供线上操作，本地化起来很困难，这样性能资源都难以保证，也不够安全和方便。这里我们希望建立一个平台除了提供数据外，还提供教程资料，旨在帮助用户轻松搭建一套可以本地化的量化体系。在教程里会提供大量的源代码，即使是新手用户，也能够快速搭建起一套可用的体系。

在编程语言方面，Python 目前用的比较多，但也有很多不可避免的缺陷。例如 Python 的运算几乎都是全内存，在处理大数据时容易崩溃；它对于结构化数据的操作不够灵活，复杂点的需求代码难度会急剧增大；还有 Python 运行速度较慢，对大数据建模时耗时很长，Python 的多线程能力不足还会进一步加剧这个问题。同时 Python 版本管理复杂，不同库版本可能发生冲突。

这里我们选用 SPL 作为量化的编程语言。SPL 是一门擅长处理结构化数据的编程语言。它天然支持结构化数据的各种计算，操作更灵活代码更简洁，使用起来也更简单，即使是复杂的需求，其代码难度也不高。同时 SPL 还支持外存运算，提供了丰富的高性能算法，并支持多线程并发。SPL 的版本管理也简单，不需要管理很多库。无论是初学者还是量化高手，SPL 用起来都更方便。

SPL 可以在这里下载：桌面版产品下载 | 润乾 - 高性价比报表工具 | 高性能大数据计算 | 一键式自动建模。使用免费的桌面版就可以了，直接安装即可使用。专业程序员也可以使用集算器产品下载 | 报表加速器下载-半结构化计算软件下载这里的开源版，但需要自行配置部署。

SPL 配有系统的教程，这里有面向新手的课程（含视频）：SPL程序设计语言 · 乾学院VIP课程，乾学院-润乾软件旗下SPL数据计算、报表工具、数据挖掘技术交流论坛也有更多学习资料。