请问股票T+1的决策思路在QA 应该怎样实现呢?
发布于 1 年前 作者 vensentzhou 909 次浏览 来自 问答

image.png

7 回复

收盘后更新数据 重新计算策略结果

用策略产生的新的股票订阅来请求QARC 实时订阅数据 并进行二次采样处理

盘中基于QARC推送的数据进行指标计算来买入

这个与我的场景比较相似,能放出一个回测和模拟的例子吗

@yutiansut 应该还加上一条 4、收市后 回收订阅资源

只有4和上面不一样

这个问题提出于7个月前,这段时间通过对QA对深入学习,在QA群里大佬们对提示下,有了进一步的理解和认识。在这里记录一下: 首先,天神的QA真的博大精深,越深入越感觉到它对强大。但要用好QA,需要了解的东西很多,对于我来说,入门起步很慢。天神说QAStrategy是面向用户的,使用它可以完成从回测到模拟的全过程,在前面的留言中,可以看到天神的回复,这里不作深入。 我重点想讲一下我在QA交流群里受到群友的启发: 1、所谓“T+1的决策思路”这个命题更偏向模拟盘这个层面,你需要一个账户记录你的实时交易记录,账户盈亏情况,QIFIAccont 就是作这个事情的 2、有天“安大”在QA群里说:每天一个Strategy,是从实盘坑里总结出来的。这让我思考了很长时间。 3、QA群有人提到了schedule 这个python的 轻量级定时任务第三方库,看了资料后感觉整个决策过程就清晰多了。 一、需要确定你主程序的启动时间,比如交易日的9:00,用系统的定时任务启动主程序。 二、在主程序用schedule 控制QIFIAccont账户的更新频率,指标函数计算的时间或频率 三、你需要解决行情源的问题(可以是你本地化的、可以是其他方式) 这种方式最大的好处是不需要高性能 的硬件设备和算力,也能作量化交易。

大神 能否有一个简单的例子供参考,你这个场景和我想得一样,不知道咋实现。。。

回到顶部