L2聚宽量化交易系统怎样实现股票量化策略呢？说到这个问题，首先大家先想想，我们进行股票量化投资无非就是为了更高效的把握股票盈利的机会，但是往往在量化过程中，对聚宽量化交易系统的操作不了解，减少了自己量化思维。那么，在L2聚宽量化交易系统如何进行精准的量化策略分析？

首先，聚宽量化交易系统是基于L2数据接口开发出来的系统，那么就是在开发数据接接口的基础上，满足各个性能的要求，就比如交易接口开发文档：

三：TickRecord （逐笔成交）开发要求：

字段名	类型	备注
stock_exchange	uint32	证券市场，1-SH，2-SZ
stock_code	string	证券代码
created_at	int64	成交日期时间戳(毫秒)
code	string	成交编号
price	uint32	成交单价
volume	uint64	成交数量
amount	uint64	成交金额
tx_dir	uint32	交易方向：0-未知，1-买方成交，2-卖方成交
tx_kind	uint32	交易类型：0-成交，1-撤单
buy_order_seq	string	买方委托序号
sell_order_seq	string	卖方委托序号

开发代码示例：

假如L2聚宽量化交易系统选用vn.py中的双均线策略demo，它的量化策略代码如下：

from vnpy.app.cta_strategy import (
    CtaTemplate,
    StopOrder,
    TickData,
    BarData,
    TradeData,
    OrderData,
    BarGenerator,
    ArrayManager,
)

class DemoStrategy(CtaTemplate):
    """演示用的简单双均线"""

    # 策略作者
    author = "Smart Trader"

    # 定义参数
    fast_window = 10
    slow_window = 20

    # 定义变量
    fast_ma0 = 0.0
    fast_ma1 = 0.0
    slow_ma0 = 0.0
    slow_ma1 = 0.0

    # 添加参数和变量名到对应的列表
    parameters = ["fast_window", "slow_window"]
    variables = ["fast_ma0", "fast_ma1", "slow_ma0", "slow_ma1"]

    def __init__(self, cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting):
        """"""
        super().__init__(cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting)

        # K线合成器：从Tick合成分钟K线用
        self.bg = BarGenerator(self.on_bar)

        # 时间序列容器：计算技术指标用
        self.am = ArrayManager()

    def on_init(self):
        """
        当策略被初始化时调用该函数。
        """
        # 输出个日志信息，下同
        self.write_log("策略初始化")

        # 加载10天的历史数据用于初始化回放
        self.load_bar(10)

    def on_start(self):
        """
        当策略被启动时调用该函数。
        """
        self.write_log("策略启动")

        # 通知图形界面更新（策略最新状态）
        # 不调用该函数则界面不会变化
        self.put_event()

    def on_stop(self):
        """
        当策略被停止时调用该函数。
        """
        self.write_log("策略停止")

        self.put_event()

    def on_tick(self, tick: TickData):
        """
        通过该函数收到Tick推送。
        """
        self.bg.update_tick(tick)

    def on_bar(self, bar: BarData):
        """
        通过该函数收到新的1分钟K线推送。
        """
        am = self.am

Market市场代码： 0—深圳，1—上海

Stockcode：证券代码;

start ：指定的范围开始位置;

count：要请求的 K 线数目，最大值为 800

比如以下语句表示获取获取股票深证的000001股票最近的10条1分钟数据；

api.get_security_bars(7, 0, '000001', 0, 10)
L2聚宽量化交易系统获取的接口一般返回list结构，如果需要转化为pandas Dataframe接口，可以使用 api.to_df 进行转化 如：

api.to_df(api.get_security_bars(7, 0, '000001', 0, 10)) # 返回普通list后转DataFrame；再进一步的调研函数程序，查询到个股的具体数据情况，就完成量化策略选股的操作了。