量化交易系统
案例介绍
量化交易系统
案例介绍
项目整体采用Python单体架构，按职责拆分为数据采集、信号计算、风控决策、报告输出四大模块。数据采集模块通过定时任务每日抓取A股/港股/美股ETF行情数据，使用Pandas进行清洗与特征工程；信号计算模块基于RSI、MACD、成交量等多因子组合，通过Scikit-learn训练分类模型输出交易信号；风控模块内置仓位管理、止损止盈、单日亏损上限等规则，确保单笔亏损控制在0.5%以内。我负责全部模块的设计与开发，独立完成从架构设计到部署上线。开发中遇到的主要难点：1）行情数据缺失与异常值处理，采用前后向填充结合行业均值插值方案解决；2）策略过拟合问题，通过滚动窗口交叉验证与样本外测试控制过拟合风险，最终实盘胜率稳定在55%-60%区间；3）守护进程意外崩溃问题，设计自动重启watchdog机制保障7×24小时稳定运行。
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