前言

• 提供回測框架，讓使用者能夠測試和評估交易策略的表現。
• 實現模擬交易環境，讓使用者能夠模擬執行交易操作。

說明

有關回測及模擬交易，對於阿達．Mx.Ada一個理財機器人來說是非常重要的。這兩個功能的說明如下：

1. 回測框架：回測是指使用過去的市場資料來模擬和評估交易策略的表現。回測框架可以提供一個簡單易用的介面，讓使用者能夠輸入交易策略和相應的引數，然後自動執行回測並生成評估報告。該報告可以包括交易策略的回報率、風險指標、最大回撤等評估結果，並可以與基準指數進行比較。

2. 模擬交易環境：模擬交易環境可以提供一個模擬的交易場景，讓使用者能夠模擬執行交易操作。使用者可以在該環境中獲取即時市場資料、下單和交易執行等功能，同時根據設定的交易規則計算交易成本、資金變動等指標，並可實時顯示持倉情況和賬戶資金變化。這樣，使用者就能夠評估交易策略在實際交易環境下的表現，並調整策略和引數。

這兩個功能的實現需要有相應的技術和資料支援。具體實現過程中可能會遇到一些挑戰，例如資料質量、交易成本模型的建立和佣金等。

實作

使用python ，針對阿達．Mx.Ada一個理財機器人，建立一個回測框架實作範例

import pandas as pd
import numpy as np

# 定義回測函式
def backtest_strategy(data, strategy):
    # 計算交易訊號
    signals = strategy(data)
    
    # 初始化持倉和資金
    positions = pd.DataFrame(index=data.index).fillna(0.0)
    positions['Asset'] = 0
    cash = 1000000
    
    # 執行回測
    for i in range(len(data)):
        # 取得當前的交易訊號
        signal = signals.iloc[i]
        
        # 計算資金變動
        asset_value = data.iloc[i]['Close'] * positions['Asset'].sum()
        cash += asset_value
        cash -= signal * data.iloc[i]['Close']
        
        # 更新持倉
        positions.iloc[i]['Asset'] = signal
    
    # 計算回報率
    portfolio_value = cash + data['Close'] * positions['Asset']
    returns = portfolio_value.pct_change()
    
    # 回傳回報率
    return returns

# 定義交易策略
def simple_strategy(data):
    # 計算移動平均線
    data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=30).mean()
    
    # 判斷交易訊號
    signals = pd.Series(np.where(data['Close'] > data['SMA'], 1, -1), index=data.index)
    
    return signals

# 讀取歷史股價資料
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)

# 執行回測
returns = backtest_strategy(data, simple_strategy)

# 輸出回測結果
print(returns)

上述程式碼中，我們首先定義了回測函式backtest_strategy和交易策略函式simple_strategy。回測函式接受股價資料和交易策略作為輸入，並返回回報率。交易策略函式根據股價資料計算交易訊號，這裡使用了簡單的移動平均線策略。

使用python ，針對阿達．Mx.Ada一個理財機器人，建立一個模擬交易實作範例，使用永豐python Shioaji api進行實作。

以下是一個使用永豐python Shioaji api進行模擬交易的示例程式碼：

import shioaji as sj
import pandas as pd

# 建立 API 物件
api = sj.Shioaji()

# 登入
api.login("帳號", "密碼")

# 定義模擬交易函式
def simulate_trading(strategy):
    # 設定交易引數
    symbol = "2330"
    contract = api.Contracts.Stocks[symbol]
    lot_size = 1000

    # 取得歷史股價資料
    data = api.kbars(contract, start='2019-01-01', end='2021-07-31', frequency=sj.frequency.Day)

    # 計算交易訊號
    signals = strategy(data)

    # 初始化持倉和資金
    positions = pd.DataFrame(index=data.index).fillna(0.0)
    positions['Asset'] = 0
    cash = 1000000

    # 執行模擬交易
    for i in range(len(data)):
        # 取得當前的交易訊號
        signal = signals.iloc[i]

        # 計算資金變動
        asset_value = data.iloc[i]['Close'] * positions['Asset'].sum()
        cash += asset_value
        cash -= signal * data.iloc[i]['Close'] * lot_size

        # 更新持倉
        positions.iloc[i]['Asset'] = signal * lot_size

        # 下單
        if signal == 1:
            api.place_order(
                price=data.iloc[i]['Open'], quantity=lot_size, action='Buy',
                price_type='LMT', octype='ROD', order_type='STP',
                contract=api.Contracts.Stocks[symbol])
        elif signal == -1:
            api.place_order(
                price=data.iloc[i]['Open'], quantity=lot_size, action='Sell',
                price_type='LMT', octype='ROD', order_type='STP',
                contract=api.Contracts.Stocks[symbol])

    # 計算回報率
    total_value = cash + data['Close'] * positions['Asset']
    returns = (total_value.pct_change() + 1).cumprod()

    # 回傳回報率
    return returns

# 定義交易策略
def simple_strategy(data):
    # 計算移動平均線
    data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=30).mean()

    # 判斷交易訊號
    signals = pd.Series(np.where(data['Close'] > data['SMA'], 1, -1), index=data.index)

    return signals

# 執行模擬交易
returns = simulate_trading(simple_strategy)

# 輸出回測結果
print(returns)

上述程式碼中，我們透過Shioaji API連線到永豐證券的交易系統，並使用該API下單執行模擬交易。同時，我們也定義了一個交易策略，並使用該策略進行了模擬交易。最後，我們輸出了模擬交易的回報率，以評估策略的表現。