前言：什么是量化交易
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。 -- 来源：百度百科解释 ****
量化交易的海量历史数据，是利用计算机来快速处理的，优势不言而喻：
- 处理速度极快，基本按秒甚至毫秒来衡量。
- 处理的数据是海量的，靠人工是不可能实现的。
PS：手动打开交易软件到进行交易需要至少需要十几秒钟
先从量化数据谈起
交易所产生的数据都是已经发生的事实，数据自然是历史数据，预测股价也是根据历史经验采取的行动；策略回测还是根据历史的数据进行测算评估的；哪怕你手动交易，每次买入的时候都是印在脑子里的历史经验所致。在这里一定要把历史数据这个概念牢记，因为金融市场没有新鲜事，历史总是在不断的重演，但历史也不代表未来。
其次，交易数据是参与市场交易的人进行各种博弈产生的买卖订单数据。交易行为大多是对历史数据产生的应对行为。 再往大了说，人的行为也都是根据过去的一切做出的反应，这里就不深入研究讨论了。
最后，产生交易是需要买方和卖方两者，同一笔交易买卖双方的交易逻辑肯定不同。其中交易的逻辑，就是后面的策略依据。
进行量化交易的最小数据范围
完成量化交易至少需要：交易标的的基本信息，历史k线数据，最新实时数据。有这三种数据基本就能完成绝大多数的量化策略。在进行量化交易的时候，你没有了交易软件的各种现成的提示，这时你需要把买入卖出的各种策略依据具体化，不能再使用概括性的语言衡量。
比如你需要根据MACD指标进行交易，MACD金叉的时候进行买入，死叉的时候进行卖出，那么你需要知道：MACD金叉是什么，有什么作用，具体怎么计算等等这些，因为这些都需要你用代码编写出来。
如果你不清楚怎么实现相应的代码，可以使用AI完成，参考下文。
开始编写简单例子
使用当日实时数据
- 固定价格X止盈
# 当价格达到某个价格时进行交易
if high >= X：
sell()
PS：思考这里为什么不能使用最新价格判断？
- 当日股价冲高回落N%进行卖出
# 股价达到某个最高价后回落了
back_rate = (high - last_price )/pre_close * 100
if back_rate > N:
sell()
使用k线数据
- 股价下破10日均线卖出
# 最新价格 低于 10日均线
if last_price < MA10:
sell()
注: 为了防止假盘中假信号，一般选择邻近收盘进行交易, 需要进行交易时间限制
- 5日均线上穿20日均线买入
# 前一个交易日 MA5<MA20 最新交易日 MA5> MA20
# MA是时间降序排列
if MA5[-2] < MA20[-2] AND MA5[-1] > MA[20]:
buy()
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