背景
最近在学习证券方面的知识，以及一些策略。这些策略需要的操作频次还好，最高频的也只是每天 1 次，全部手动也是可以接受的。但是这是对于普通人来说，对于程序员来说，这种每天都要做的重复劳动，不写个程序实现，那绝对是浑身难受。于是我开始了证券自动化探究之旅。
尝试过的方案
回测
证券自动化或者量化交易，有一个重要的环节就是回测。有了策略之后，要用历史数据跑一下到底效果怎么样。主要看胜率、收益、最大回撤。
最开始我用的是 Backtrader，开源免费，2 年前用业余时间研究了一阵，写了个专栏，本文就不展开了，详见：量化交易 Quantitative Trading。
后来发现一些量化交易软件自带回测功能，就没再用它了，不过用了它之后，一些基础概念，比如滑点、手续费率什么的，都已经有基础了。甚至代码逻辑也大同小异，所以这波也不算亏。
量化交易
后来笔者开始了解量化，从一个 B 站 UP 主「麻辣龙虾仁」那里接触到了 QMT。于是开了国信证券的 iQuant（QMT 定制版），里面既可以实现回测，还能解决数据问题，还能实现自动交易。
然后，笔者就开始学习一些量化方面的知识。但是由于时间问题，目前的进度非常缓慢，知识看了不少，实践几乎没有。只写了一个自动逆回购的程序跑着，收益率也就比活期存款高一点。这个后续肯定要继续研究起来的，这里算是立个 flag，把计划写上：
- 模拟盘实现自动化定投策略；
- 模拟盘实现期权定投策略优化；
- 实盘上期权定投策略；
- 模拟盘实现可转债轮动策略；
- 实盘上可转债轮动策略；
- 模拟盘优化现有策略，并上实盘。
信息抓取
无论是手动实现策略，还是程序化实现策略。其中有一个关键点是无论如何也跨不过去的，那就是：根据自己的需求获取数据，然后进行辅助判断。
比如筛选可转债的时候，需要用到「集思录」里的一些数据。打新需要用到东方财富里的一些数据。甚至港股、美股信息，需要用到一些移动 APP 里的数据。
这些数据肯定要定制化爬取的，爬取之后还要用某种方式定时推送给自己。考虑到后续可能商业化，还要有微信、企业微信等的消息推送功能。
- 搞个网页或小程序，展示爬取的定制化数据；
- 实现消息的定制化群推送；
- 实现消息的定制化个人推送；
自动化交易
有了量化软件，实际上绝大多数自动化交易都能够实现。但是还是有一些边边角角的功能没办法实现，比如 LOF 基金的申购。
所以终极版本就是自动化操作手机 APP。当然，理论上这个方案的稳定程度是最低的，因为太受 UI 的影响了。不过它的优点也很明显，就是可以实现所有场景的诉求。
这里简单说一下笔者的心路历程。最开始，笔者尝试了 WEB 版的自动化。结果发现拥有 WEB 版的券商少得可怜，这个方案很快就 PASS 掉了。后来尝试用 pywinauto + pyautogui 自动化操作 PC 上的券商应用，结果发现好多移动端的功能，PC 端都没有。
最终还是选择了直接操作移动 APP 这条路，这个应该算是终极方案了，也是我打算写这个系列文章的缘起。年纪大了，记性不好，还是写下来比较靠谱。
这里插一嘴，之前在研究用企业微信群发消息的时候，发现有外部用户在的群，是不能加入机器人的，也就是不能够简单的实现程序化发消息。后来查到有个解决方案，就是搞一个云手机，在上面运行企业微信，然后再运行个脚本，监听信号，并且能够自动化操作企微。这样只需要给那个脚本发信号，就可以实现程序化发消息了。虽然兜了一大圈，但是这个方案的确是最安全也最彻底的。笔者也是受到了这个方案的启发。
说回自动化交易，目前打算分这么几步走：
- 本地单机：在 PC 上用 VirtualBox + Android + Appium 尝试实现自动化操作任意 APP；
- 手机分离：实现 Appium 无线操作实体手机；
- 脚本上云：实现在云服务器上运行 Appium，操作实体手机；
- 手机上云：最后搞个云手机，所有程序全部上云，全年无休，不用担心断电风险；
- 业务扩展：比如上文提到的消息推送。
有些聪明的同学可能会说，干嘛分这么多步，直接全部搞云不就行了。这里要解释一下：
首先，笔者平时的时间有限，每天只有 2、3 个小时的时间搞这个，所以尽量要拆分一下，尽可能快的有一些阶段性成果。
其次，笔者想要多了解一些技术，比如虚拟机，比如真机调试等。所以故意加入了这些看似不必要的步骤。之前不敢这么干，现在有了 ChatGPT 的加持，心里有了很大的底气。正好多用用 GPT，熟练熟练。
所以先 YY 了一版计划，希望能够实现。
结语
啰嗦了这么多，大家可能觉得没什么干货啊。的确，这篇文章更多是写给笔者自己看的，主要就是为了滤清思路。另外，也算是当众立个 flag，把自己逼到这个份上才行。
如果我上面的计划都能实现，并且形成一个专栏的话。那么回头再来看这篇文章，估计会别有一番感慨。（如果没有后面了，那这篇文章就是个屁）。
