Phase 2 · 量化系统搭建

1

搭建开发环境

搭好 Python 量化基础环境，装好必要的库。

# 核心依赖
pip install pandas numpy backtrader
pip install requests python-dotenv
pip install ta          # 技术指标
pip install vnpy        # 可选，对接 CTP

创建项目目录结构：data/ strategy/ backtest/ executor/

配置 .env 文件存 API Key（不上传到 GitHub）

写好行情数据下载脚本（1 天搞定）

2

回测引擎 + 红蓝线

用 Backtrader 实现突破回撤策略，核心是找出红蓝线交叉买点。

# 伪代码：红蓝线逻辑
fast_ma = SMA(close, 5)   # 蓝线
slow_ma = SMA(close, 20)  # 红线

if crossover(fast_ma, slow_ma):
    # 蓝线上穿红线 → 交叉成立
    entry_price = close
    stop_loss   = slow_ma    # 回踩红线

⚠️ 红蓝线参数文档中未公开，先用 5/20 作为占位，后续调参优化

集成 TA-Lib 或 pandas_ta 计算指标

输出回测报告：胜率、最大回撤、夏普比率

3

合约自动筛选器

每天定时扫描 85+ 品种，按规则过滤出候选合约。

# 筛选条件
contracts = all_contracts()

def filter(ct):
    return (
        10 <= ct.days_to_expiry <= 40
        and ct.open_interest >= 1000
        and ct.moneyness == 'OTM'
    )

candidates = [c for c in contracts if filter(c)]

对接行情源获取合约列表（天勤/掘金/米筐）

自动计算到期时间、持仓量、虚实值

输出 Excel / CSV 候选表，每日盘前跑一次

4

DeepSeek V4 情感分析

对筛选出的品种，调 DeepSeek V4 Flash API 自动分析新闻情绪。注意：你当前正在用的就是同一个模型——Claude Code CLI 背后就是 DeepSeek V4。

# 运行时调 DeepSeek API（和 CLI 是同一个模型）
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

prompt = f"""近一周 {品种} 的新闻：
{news_text}

请判断：利好 ✅ / 利空 ❌ / 中性 ⏸
一句话说明理由。"""

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role":"user", "content": prompt}]
)

DeepSeek V4 定价极低：每月 1 万次分析成本不到￥50

开发时：终端里跟 Claude Code CLI 对话，它帮你写量化代码

运行时：Python 代码直接调 DeepSeek API 做新闻分析

5

交易策略编码

把廖老师的全套买卖规则写成可执行的代码。

# 卖出规则
def exit_rule(position, current_price):
    cost = position.avg_price
    multiple = current_price / cost

    if multiple >= 2.0:
        sell_half(position)             # 赚一倍 → 卖一半保本

    if multiple >= 5.0:
        sell_all(position)              # 赚 5-10 倍 → 清仓

    if holding_days(position) >= 30:
        sell_all(position)              # 满 30 天 → 强制清仓

仓位管理：单品种 ≤ 总资金 5%，同板块只选 1 个

买入后 30 天内不管涨跌不准动（窖藏酒理论）

日志系统：记录每笔开仓/平仓的时间、价格、盈亏

6

自动化执行模块

对接券商 CTP 接口，让代码自动下单，彻底摆脱手动交易的情绪干扰。

# 伪代码：自动执行流程
while market_is_open():
    signal = strategy.check()          # 红蓝线交叉?

    if signal == "BUY":
        order = broker.buy(
            contract=contract,
            qty=calc_qty(capital * 0.05),
            order_type="LIMIT",
            price=red_line
        )
        log_order(order)

    if signal == "SELL":
        broker.sell(position)

先用模拟盘对接（SimNow 仿真环境）

实盘用 CTP（上期技术）或掘金量化 API

邮件/微信告警：成交通知 + 异常提醒

量化系统搭建

📐 系统架构总览

🧪 开发节奏建议