当前位置：首页 > news >正文

你的下一把量化“瑞士军刀”？KHQuant适用场景全解析【AI量化第32篇】

news 来源：原创 2025/6/19 14:07:11

我是Mr.看海，我在尝试用信号处理的知识积累和思考方式做量化交易，应用深度学习和AI实现股票自动交易，目的是实现财务自由~
目前我正在开发基于miniQMT的量化交易系统——看海量化交易系统（KhQuant 是其核心框架）。

最近正在加紧写看海量化交易系统的使用手册，为的是软件开放使用后能让大家更容易上手开始研究策略。

在写手册过程中，我想到一个需要向大家说明的一个问题：就是khQuant的能力边界在哪里，或者说它擅长和不擅长的回测策略分别是哪些？所以在此写一篇（水一篇）文章向大家介绍。

动图封面

一、KHQuant的核心优势：它能做什么？

在设计之初，KHQuant的核心思想就不是构建一个针对特定策略、高度定制化的固化框架。恰恰相反，我希望它成为一个具备高度灵活性和开放性的通用型策略研发平台。这种设计的初衷，是为了能普适于各种类型的中低频策略，极大地丰富用户在策略实现上的自由度。

当然，这种开放性也意味着，它对使用者的编程能力有一定要求。简单来说，KHQuant像一个高自由度的"乐高"平台，而不是一个按部就班的"模型套件"。它能兼容大部分你能想到的策略类型，因为它的架构足够开放。

下面列出的一些典型策略，目前我还没有全部编写详尽的实例（因为近期的主要精力仍聚焦于框架本身的开发和完善上），但后续我会逐步补充和讲解这些策略的实现案例。

✅ 各类因子选股与轮动策略 这是量化投资中最主流的应用之一。KHQuant为此提供了完整的解决方案：你可以轻松地利用内置函数或Pandas等强大工具进行计算，构建出自定义的alpha因子。你可以对全市场或特定股票池的股票进行多因子打分、排序，并根据排名自动生成调仓信号。

✅ 趋势跟踪与技术指标策略 对于经典的趋势跟踪或摆动择时策略，KHQuant同样得心应手。需要说明的是，目前系统本身并未内置集成具体的指标函数，但这正是其开放性的体现。你可以非常方便地引入TA-Lib等成熟、强大的第三方技术指标库，计算如均线、MACD、RSI等上百种指标。在未来，我也会根据大家的需求，逐步在框架中补充一些最常用或前沿的指标，作为内置工具函数提供给大家。

✅ 事件驱动型策略 市场的波动往往由特定事件催化。KHQuant的开放式设计允许你将外部事件数据（例如，财报公布日、股东增持公告、行业政策变动等）轻松整合进回测流程。你可以将这些事件信息整理成CSV等格式文件，在策略中读取并与行情数据对齐，从而构建出在关键事件发生前后进行布局或退出的交易模型，让你的策略能更好地捕捉信息驱动的行情。

✅ 机器学习与AI辅助策略（中低频） 将AI技术融入量化交易是未来的大势所趋。KHQuant为你铺平了道路：你可以在系统之外，使用Scikit-learn、PyTorch等熟悉的框架训练你的预测模型。值得一提的是，KHQuant的数据下载模块支持将所有数据显式地保存为通用的CSV格式，这为模型训练提供了干净、易于读取的数据基础。训练完成后，你可以在策略中轻松加载训练好的模型，并调用它进行实时预测，将AI的分析结果无缝转化为交易信号。

✅ 时间序列预测与高级AI模型 除了经典的机器学习分类或回归模型，KHQuant同样支持更前沿的时间序列预测模型。你可以利用ARIMA、Prophet等统计模型，或者LSTM、Transformer等深度学习模型，对股价序列的未来走势进行预测。通过框架的灵活性，你可以自定义数据预处理、模型加载和预测的整个流程，将复杂的AI预测逻辑集成到你的交易策略中。

✅ 自定义指数构建与增强 如果你不满足于跟踪市场上的主流指数，完全可以创建属于自己的"自定义指数"。在KHQuant中，你可以根据特定的投资理念（如高股息、硬科技）或行业偏好，筛选出一篮子股票，定义它们的权重分配方式（如等权、市值加权），从而构建一个自定义指数。然后，你可以回测这个指数的历史表现，甚至在此基础上进行Alpha增强，开发超越基准的策略。

✅ 量化知识学习与策略思想验证 对于量化初学者或希望快速验证交易想法的朋友来说，KHQuant是一个理想的"实验室"。它提供了友好的图形用户界面，回测结果的可视化图表让你能直观地看到策略净值、持仓变化和关键绩效指标。策略逻辑则使用简洁的Python编写，大大降低了入门门槛。一个新想法，可能只需要几十行代码就能得到初步验证，极大地加速了从学习到实践的过程。

总而言之，只要策略的执行频率和对延迟的要求不是极端严苛，KHQuant 都能提供一个强大而便捷的本地化解决方案。

二、KHQuant的能力边界：它不适合做什么？

⚠️ 请注意：任何工具都有其专注的领域和能力边界。"看海量化交易系统"也不例外。为了帮助大家做出更合理的预期和决策，我必须坦诚地告诉大家，在以下一些方面，KHQuant可能并非最佳选择。清晰地了解这些局限性，是合理运用一个工具的前提。

❌ 高频交易（HFT）与超低延迟策略 这是KHQuant最明确的能力边界。原因有三：

数据层面：MiniQMT提供的Tick数据通常是3秒快照，而非逐笔成交数据，这对于需要微秒级行情精度的典型高频策略来说，信息颗粒度不足。
执行层面：系统本身（Python语言特性、多层架构）以及通过MiniQMT的交易链路，都无法满足高频交易所要求的亚毫秒级执行延迟。
技术栈：专业的高频交易通常需要C++等高性能语言、FPGA硬件加速以及专用的低延迟交易接口和托管服务。

❌ 依赖极久远历史数据的细颗粒度回测

MiniQMT数据限制：券商版MiniQMT对历史数据的下载范围有限制。通常情况下，Tick数据可能只能获取最近一个月左右，1分钟和5分钟K线数据可能为最近一年左右，日线数据则相对完整。这意味着，如果策略需要回测数年前的分钟级甚至Tick级行情，系统可能无法直接提供足够的数据支撑。（有实力的可以开通研投版QMT，这样就有全部的数据了）

❌ 对多市场、多资产的复杂联动套利（超出MiniQMT范围）

虽然可以通过Python的灵活性尝试对接其他数据源或接口，但KHQuant的核心优化和原生支持是围绕MiniQMT所能覆盖的A股市场（股票、ETF、部分期货期权等）。对于需要复杂跨市场（如全球市场）、跨资产类别（如外汇、加密货币）进行高精度、低延迟联动的套利策略，可能需要更专业的、针对性的平台，或者基于本系统的开源代码自行改造，引入更多数据源。

❌ 非Windows操作系统的原生流畅运行

关于Linux：虽然迅投官方的xtquant库支持在Linux上运行，但这仅限于收费的"研投版"账户。这与KHQuant"免费、开源"的初衷相悖，因此系统没有特别针对Linux进行适配和测试。
关于macOS：目前完全不支持。
因此，KHQuant的主要开发、测试和稳定运行环境是Windows。在其他操作系统上尝试运行（如通过Wine）可能会遇到兼容性障碍。

三、下一步工作

软件内测发布前的测试工作已经基本完成了，剩下的是一些收尾工作，包括使用手册撰写，软件封装等等。不会让大家等太久了，内测很快就要开始！

内测计划说明:

在完成上述更充分的验证测试之后，我计划启动"看海量化交易系统 (KhQuant)"的 Beta 内测阶段。

优先体验: 为了感谢大家的支持，通过我推荐的渠道开通MiniQMT账户的朋友，在内测开始后将获得优先体验 Beta 版本软件，可以加入内部讨论群第一时间得到作者的问题解答，后续的一些策略也在内部讨论群小范围分享。
公开与开源: 请暂时不方便通过推荐渠道开户的朋友放心，内测结束后，软件将会公开发布，核心代码也计划进行开源，届时所有人都可以使用和参与改进。

四、关于开通 MiniQMT

什么是 MiniQMT？

MiniQMT 是迅投（QMT）系统提供的一个程序化交易接口（API）。QMT 是目前国内许多券商采用的主流柜台系统之一，而 MiniQMT 允许用户通过编程方式（主要是 Python）连接到证券公司的交易服务器，进行行情获取、策略计算、下单交易等操作。它通常由支持 QMT 的券商免费提供给客户使用（可能需要满足一定的资产要求），以其稳定性和执行效率受到不少量化交易者的青睐。

看海量化交易系统 (KhQuant) 与 MiniQMT

我正在开发的"看海量化交易系统 (KhQuant)"正是基于 MiniQMT 接口进行构建的。这意味着，使用该软件需要一个 MiniQMT 账户作为底层支持。

推荐开通渠道

如果您还没有 MiniQMT 账户，并希望未来能够顺利使用"看海量化交易系统 (KhQuant)"进行策略回测，或者希望支持我的开发工作，请大家关注一下我的公众号“看海的城堡”，在公众号页面下方点击相应标签即可获取开通方式。