量化交易/股票交易

2025,股票交易成神之路

目录

• 如何用js做量化
  • 一、JavaScript在量化交易中的适用场景
  • 二、核心工具链
  • 三、开发步骤与代码示例
    • 1. 数据获取（以Binance为例）
    • 2. 策略开发（双均线策略）
    • 3. 回测引擎（简化版）
    • 4. 可视化结果（使用Plotly.js）
  • 四、实盘部署（以Binance为例）
  • 五、注意事项
  • 六、学习资源
  • 总结
• cursor问题构建
• 优化方案，使用nextjs吧
• 《主动投资组合管理》
• 公司基本面分析
  • 广联达

如何用js做量化

以下是使用 JavaScript 构建量化交易系统的分步指南，涵盖核心工具、代码示例和注意事项：

一、JavaScript在量化交易中的适用场景

• 低频策略：日线/小时级交易，无需微秒级响应。
• 数据可视化：配合D3.js或Echarts展示策略回测结果。
• 辅助工具开发：爬虫（数据抓取）、实时监控面板、自动化通知。
• 加密货币交易：多数交易所（如Binance、Coinbase）提供JS版API。

二、核心工具链

三、开发步骤与代码示例

1. 数据获取（以Binance为例）

const Binance = require("binance-api-node").default;
const client = Binance();

// 获取比特币历史K线数据
async function fetchData() {
  const candles = await client.candles({
    symbol: "BTCUSDT",
    interval: "1h",
    limit: 100,
  });
  return candles.map(c => ({
    time: new Date(c.openTime),
    open: parseFloat(c.open),
    high: parseFloat(c.high),
    low: parseFloat(c.low),
    close: parseFloat(c.close),
  }));
}

2. 策略开发（双均线策略）

const tulind = require("tulind");

// 计算双均线
async function calculateMA(data) {
  const closes = data.map(d => d.close);
  const [ma5] = await tulind.indicators.sma.indicator([closes], [5]);
  const [ma20] = await tulind.indicators.sma.indicator([closes], [20]);
  return { ma5, ma20 };
}

// 生成交易信号
function generateSignals(data, ma5, ma20) {
  let signals = [];
  for (let i = 20; i < data.length; i++) {
    // 确保足够数据计算MA20
    if (ma5[i - 1] < ma20[i - 1] && ma5[i] > ma20[i]) {
      signals.push({ time: data[i].time, action: "buy" });
    } else if (ma5[i - 1] > ma20[i - 1] && ma5[i] < ma20[i]) {
      signals.push({ time: data[i].time, action: "sell" });
    }
  }
  return signals;
}

3. 回测引擎（简化版）

function backtest(data, signals) {
  let portfolio = { cash: 10000, btc: 0, trades: [] };

  signals.forEach(signal => {
    const price = data.find(d => d.time === signal.time).close;
    if (signal.action === "buy" && portfolio.cash > 0) {
      portfolio.btc = portfolio.cash / price;
      portfolio.cash = 0;
      portfolio.trades.push({ ...signal, price });
    } else if (signal.action === "sell" && portfolio.btc > 0) {
      portfolio.cash = portfolio.btc * price;
      portfolio.btc = 0;
      portfolio.trades.push({ ...signal, price });
    }
  });

  return portfolio;
}

4. 可视化结果（使用Plotly.js）

const plotly = require("plotly")("username", "api-key");

function plotResults(data, ma5, ma20) {
  const tracePrice = {
    x: data.map(d => d.time),
    close: data.map(d => d.close),
    type: "candlestick",
    name: "BTC/USDT",
  };

  const traceMA5 = {
    x: data.slice(4).map(d => d.time), // MA5从第5个数据点开始
    y: ma5,
    type: "scatter",
    name: "MA5",
  };

  const traceMA20 = {
    x: data.slice(19).map(d => d.time), // MA20从第20个数据点开始
    y: ma20,
    type: "scatter",
    name: "MA20",
  };

  const layout = { title: "双均线策略回测" };
  plotly.plot([tracePrice, traceMA5, traceMA20], layout);
}

四、实盘部署（以Binance为例）

const ccxt = require("ccxt");
const binance = new ccxt.binance({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  secret: "YOUR_SECRET",
});

async function executeTrade(signal) {
  try {
    const symbol = "BTC/USDT";
    const amount = 0.001; // 交易数量
    const order = await binance.createOrder(
      symbol,
      "market",
      signal.action,
      amount
    );
    console.log("订单成交:", order);
  } catch (error) {
    console.error("交易失败:", error);
  }
}

五、注意事项

1. 性能瓶颈
   • JS单线程特性不适合高频交易，可用WebAssembly加速计算（如Rust编写核心算法）。
2. 数据清洗
   • 处理缺失值：data = data.filter(d => d.open && d.high && d.low && d.close);
3. 风险控制
   • 添加止损逻辑：

     let stopLossPrice = entryPrice * 0.95; // 5%止损
     if (currentPrice < stopLossPrice) forceSell();
     

六、学习资源

• 书籍
  • 《JavaScript for Quantitative Finance》
• 开源项目
  • Crypto-Signal（JS量化信号机器人）
  • Tribeca（高频交易框架）
• 课程
  • Udemy《Algorithmic Trading with JavaScript》

总结

JavaScript适合低频策略原型开发和全栈量化系统构建（前端展示+后端逻辑），但在复杂数学运算和高频场景中需谨慎。建议先用JS验证策略逻辑，再针对性能关键模块换用Python/C++。

cursor问题构建

• 直接将图表渲染到dom中，能交互，使用vue服务端组件，实现自己选择时间区间，选择时间后相应地请求数据，参数为start_date，起始日期。格式“yyyy-mm-dd”，和end_date，格式同start_date

优化方案，使用nextjs吧

两个交易策略的实现和原理：

SMA (简单移动平均线) 策略

case 'sma': {
  if (slicedData.length < period + 1) return null;

  const prices = slicedData.map(candle => candle.close);
  const sma = indicators.sma(prices, period);
  const currentPrice = prices[prices.length - 1];
  const currentSMA = sma[sma.length - 1];
  const previousPrice = prices[prices.length - 2];
  const previousSMA = sma[sma.length - 2];

  // 价格从下方穿过 SMA，买入信号
  if (previousPrice < previousSMA && currentPrice > currentSMA) {
    return 'buy';
  }
  // 价格从上方穿过 SMA，卖出信号
  if (previousPrice > previousSMA && currentPrice < currentSMA) {
    return 'sell';
  }
  return null;
}

SMA策略原理： 计算指定周期（如20天）的移动平均线 当价格从下方突破均线时（金叉），产生买入信号 当价格从上方跌破均线时（死叉），产生卖出信号 这个策略适合趋势型行情，在震荡市可能会产生虚假信号

RSI (相对强弱指标) 策略：

case 'rsi': {
  if (slicedData.length < period + 1) return null;

  const prices = slicedData.map(candle => candle.close);
  const rsiValues = indicators.rsi(prices, period);
  const currentRSI = rsiValues[rsiValues.length - 1];

  // RSI < 30 超卖，买入信号
  if (currentRSI < 30) return 'buy';
  // RSI > 70 超买，卖出信号
  if (currentRSI > 70) return 'sell';
  return null;
}

RSI策略原理： RSI衡量价格的超买超卖状态，取值范围0-100 RSI < 30被认为是超卖区域，可能会反弹，产生买入信号 RSI > 70被认为是超买区域，可能会回落，产生卖出信号 这个策略适合震荡行情，在单边趋势市场可能会造成较大损失

RSI的计算过程（在indicators.js中实现）

rsi: function(data, period = 14) {
  const changes = [];
  const gains = [];
  const losses = [];

  // 1. 计算价格变化
  for(let i = 1; i < data.length; i++) {
    changes[i] = data[i] - data[i-1];
    gains[i] = changes[i] > 0 ? changes[i] : 0;
    losses[i] = changes[i] < 0 ? -changes[i] : 0;
  }

  // 2. 计算首个RSI值
  let avgGain = gains.slice(1, period + 1).reduce((sum, gain) => sum + gain, 0) / period;
  let avgLoss = losses.slice(1, period + 1).reduce((sum, loss) => sum + loss, 0) / period;

  // 3. 使用平滑移动平均计算后续RSI值
  const result = Array(period).fill(null);
  for(let i = period; i < data.length; i++) {
    avgGain = ((avgGain * (period - 1)) + gains[i]) / period;
    avgLoss = ((avgLoss * (period - 1)) + losses[i]) / period;

    const RS = avgGain / avgLoss;
    result.push(100 - (100 / (1 + RS)));
  }

  return result;
}

策略使用建议： SMA策略： 适合中长期趋势交易 建议在较大的时间周期上使用（如日线、周线） 可以使用多个周期的均线组合（如金叉死叉） 建议在趋势明确的市场中使用 RSI策略： 适合短期交易和震荡市场 建议配合其他指标使用（如MACD） 可以根据市场情况调整超买超卖阈值 在强趋势市场中要谨慎使用

这两个策略都是比较基础的技术分析策略，建议： 可以组合使用多个指标 添加止损止盈条件 考虑加入趋势过滤器 根据不同市场情况动态调整参数

《主动投资组合管理》

公司基本面分析

广联达

让我为您分析一下广联达（股票代码：002410）：

1. 公司基本面

主营业务：

建筑信息化软件和服务的龙头企业

主要产品包括工程造价软件、工程施工软件、BIM软件等

正在向数字建筑平台服务商转型

财务状况：

营收持续增长，2023年前三季度营收44.97亿元，同比增长24.01%

毛利率保持在90%左右，属于高毛利行业

研发投入大，约占营收的20%以上

现金流充裕，财务状况健康

市场地位：

工程造价软件市场份额超过90%

施工领域市场份额约50%

BIM领域处于领先地位

2. 高管团队

核心高管：

董事长刁志中：公司创始人，持股19.89%，为第一大股东

总裁袁正刚：从业20多年，对建筑行业理解深刻

副总裁王爱华：负责财务工作，具有丰富的财务管理经验

高管特点：

管理团队稳定，大多具有多年行业经验

持股激励计划完善，高管利益与公司发展深度绑定

研发背景强，重视技术创新

3. 发展优势

行业壁垒高，用户黏性强

数据积累优势明显

云转型进展顺利

政策支持（“新基建”、“数字中国”等）

4. 潜在风险

房地产行业下行可能影响业务发展

新业务拓展不及预期的风险

人力成本上升压力

市场竞争加剧

5. 未来展望

数字化转型带来新机遇

海外市场具有较大发展空间

新技术（如AI）应用前景广阔

存量市场改造空间大

总体来看，广联达是一家具有护城河的优质科技公司，管理团队稳定且专业，未来发展前景良好，但也需要关注行业环境变化带来的风险。