自动交易系统由几个元素组成。您需要决定要交易的市场，创建特征来识别交易逻辑并制定策略来实施该逻辑来买卖货币。您的系统应该决定何时进入和退出交易，考虑交易成本并通过回测(但不是过度拟合)进行优化。

首先要先确定量化投资组合研发的框架：

一、图表和数据：利用第三方网站或者软件的数据下载后建立组合。

二、策略和回测：利用第三方平台建立组合，量化交易机器人系统13z开4z77发z558,对策略进行优化和调整。

三、智能投资：公司自己购买数据，建立自己的底层平台，拥有自己的核心算法

第二步我们要知道正期望的交易系统需要满足哪些条件?

一个交易系统，假设胜率是P，赢亏比是R=W/L，系统期望值为M。

M=P*W-(1-P)*L

正期望系统一共有三个

一、高盈亏比及高胜率

二、低盈亏比及高胜率

三、高盈亏比及低胜率

正期望值系统：

给大家分享两种常见的盈利系统：

1、操作方式是盈亏比放大，运用趋势跟踪交易，靠放大盈亏比获利。

模型：海龟趋势交易系统

2、盈亏比为1：1的趋势交易，止损适当放大，靠胜率优势来获利。

模型：日内随机交易系统

第三步就是量化投资组合研发：好的组合能让整个账户的资金曲线更好的增长，那怎么设计组合呢?

1.智能组合生成：根据投资者的投资回报率，生成该回报率下性价比最高(风险最低)的投资组合。

2.智能组合筛选：查看投资组合过往表现及预期未来投资结果，筛选投资组合。

3.智能组合购买：一键购买，同步买入组合所有品种。

4、智能组合收藏：方便管理，保存购买组合的详细信息，包括品种名字和品种占比

5、智能组合账户跟踪：通过手机App和微信查询投资组合的净值变动，月度提醒组合的调仓管理。

我们在其中保存市场行情信息。我们希望我们的系统可以处理各种市场行精，所以我们先讲一下通用的方法。但是我们要开发的是一个简单的回测系统，所以在初期版本中，我们尽量将问题简化，等核心功能全部实现之后，我们再添加这些可扩展功能比较合理。

我们先来定义一个金融分析系统的配置类：

class FasConfig(object):

TDT_ASDK='asdk'#A股日K线数据

def __init__(self):

self.name='fas.bktr.FasConfig'

def new_tick_data(self,tick_data_type,symbol,timestamp,**args):

if tick_data_type==FasConfig.TDT_ASDK:

return AsdkTickData(symbol,timestamp,

open_price=args['open_price'],

high_price=args['high_price'],

low_price=args['low_price'],

close_price=args['close_price'],

total_volume=args['total_volume']

)

return None

fas_config=FasConfig()

我们在其中定义了FasConfig类和一个实例，在类中我们定义了TickData类型的常量，目前我们只研究A股K线行情，因此只有一个常量定义，后面随着系统越来越完善，会定义更多的常量。

我们在new_tick_data方法中，生成一个新的TickData子类实例。tick_data_type指定子类类型，symbol是金融标的代码，timestamp是时间点，**args是以字典形式传过来的可变数量参数。由上面的代码可以看到，这个方法最终会生成一个AsdkTickData类实例。

下面我们来看市场数据类：

class MarketData(object):

def __init__(self):

self.name='fas.bktr.MarketData'

self.__tick_datas={}

def add_close_price(self,symbol,timestamp,close_price):

if symbol not in self.__tick_datas:

tick_data=fas_config.new_tick_data(

fas_config.TDT_ASDK,symbol,timestamp,

open_price=1.0,high_price=2.0,low_price=3.0,

close_price=4.0,total_volume=5.0

)

print('tick_data:{0};'.format(tick_data.close_price))

在这个类中，我们定义私有属性__tick_datas来保存行情数据，其是一个字典，键值为标的代码。

在add_close_price方法中，如果标的代码不在行情字典中，则生成一个新的对应的TickData子类实例。请大家注意，前面3个参数分别指定的TickData的子类，标的代码和时间点，后面的参数会形成**args参数表示的字典。这样就可以生成任意的行情数据类了。