在本課中，我們將學習如何將交易策略部署到實時環境，使用交易API與券商接口進行下單。同時，我們將討論如何實時監控交易策略的性能，以及如何定期評估並調整策略，以確保其有效性和穩定性。今日 Colab

一、引言

1.1 交易策略部署的重要性

• 從理論到實踐：將已開發和測試的交易策略部署到實時環境，才能真正產生收益。
• 自動化交易：自動化交易可以減少人工錯誤，提高執行效率。

1.2 實時監控與策略評估的必要性

• 市場變化：金融市場瞬息萬變，策略需要適應市場環境。
• 風險管理：實時監控有助於及時發現問題，避免損失擴大。
• 性能優化：通過評估策略的績效，可以進行調整和優化。

二、將交易策略部署到實時環境

2.1 部署前的準備工作

• 策略測試與回測：確保策略在歷史數據上表現良好。
• 風險評估：了解策略的最大回撤、風險敞口等。
• 技術準備：準備好必要的軟件、硬件和網絡環境。

2.2 選擇適當的交易平台與API

• 交易平台：如 Interactive Brokers、TD Ameritrade、Robinhood 等。
• API 選擇：確認平台提供的 API 支持您的編程語言和功能需求。
• 開發者賬戶：通常需要申請開發者賬戶並獲取 API 密鑰。

2.3 環境設置

• 編程語言：Python 是常用的語言，支持眾多交易 API。
• 開發環境：Jupyter Notebook、VS Code、PyCharm 等。
• 依賴庫：pandas、numpy、matplotlib、requests、websocket-client 等。

2.4 實現自動化交易

2.4.1 連接到交易 API

示例：我們這次以 Alpaca API 為例（支持美股交易，且有沙盒環境可供測試）

import alpaca_trade_api as tradeapi

API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
API_SECRET = 'YOUR_SECRET_KEY'
BASE_URL = 'https://paper-api.alpaca.markets'

api = tradeapi.REST(API_KEY, API_SECRET, BASE_URL, api_version='v2')

2.4.2 檢查賬戶狀態

account = api.get_account()
print(f"可用資金：{account.buying_power}")
print(f"投資組合價值：{account.portfolio_value}")

2.4.3 下單操作

• 市價單
  就是現在多少價格直接買

api.submit_order(
    symbol='AAPL',
    qty=10,
    side='buy',
    type='market',
    time_in_force='day'
)

• 限價單
  就是價格達到預定價格時才會進行買賣

api.submit_order(
    symbol='AAPL',
    qty=10,
    side='sell',
    type='limit',
    limit_price=150.00,
    time_in_force='gtc'  # Good 'Til Canceled
)

2.4.4 查詢訂單狀態

orders = api.list_orders(status='all', limit=100)
for order in orders:
    print(f"訂單ID：{order.id}, 狀態：{order.status}, 價格：{order.limit_price}")

2.4.5 實現交易策略

• 示例策略：簡單的均線交叉策略

import pandas as pd

def get_bars(symbol, timeframe, limit):
    barset = api.get_barset(symbol, timeframe, limit=limit)
    bars = barset[symbol]
    data = [{'close': bar.c} for bar in bars]
    df = pd.DataFrame(data)
    return df

def simple_moving_average_strategy(symbol):
    df = get_bars(symbol, 'day', 50)
    df['SMA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
    df['SMA50'] = df['close'].rolling(window=50).mean()

    if df['SMA20'].iloc[-1] > df['SMA50'].iloc[-1]:
        # 下買單
        api.submit_order(
            symbol=symbol,
            qty=10,
            side='buy',
            type='market',
            time_in_force='day'
        )
        print(f"買入 {symbol}")
    elif df['SMA20'].iloc[-1] < df['SMA50'].iloc[-1]:
        # 下賣單
        api.submit_order(
            symbol=symbol,
            qty=10,
            side='sell',
            type='market',
            time_in_force='day'
        )
        print(f"賣出 {symbol}")
    else:
        print("無交易信號")

三、實時監控交易策略的性能

3.1 為什麼需要實時監控

• 檢測異常：及時發現策略執行情況是否異常。
• 風險控制：監控資產淨值變化，防止過度損失。
• 性能分析：收集實時數據，以便後續分析和優化。

3.2 監控的內容

• 賬戶信息：可用資金、持倉、盈虧情況。
• 市場數據：關注的股票價格、成交量等。
• 策略指標：策略產生的信號、交易次數、勝率等。

3.3 實現實時監控

3.3.1 建立實時數據流

• 使用 WebSocket：許多交易 API 提供 WebSocket 接口，可訂閱實時市場數據。

示例：訂閱實時行情

import websocket
import json

def on_open(ws):
    print("連接成功")
    auth_data = {
        "action": "authenticate",
        "data": {
            "key_id": API_KEY,
            "secret_key": API_SECRET
        }
    }
    ws.send(json.dumps(auth_data))
    listen_message = {
        "action": "listen",
        "data": {
            "streams": ["T.AAPL"]
        }
    }
    ws.send(json.dumps(listen_message))

def on_message(ws, message):
    print("接收到消息：", message)

def on_error(ws, error):
    print("發生錯誤：", error)

def on_close(ws):
    print("連接關閉")

socket = "wss://data.alpaca.markets/stream"

ws = websocket.WebSocketApp(socket, on_open=on_open, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close)
ws.run_forever()

3.3.2 監控賬戶與持倉

• 定時檢查：使用定時任務，每隔一段時間檢查賬戶和持倉狀態。

import time

while True:
    account = api.get_account()
    positions = api.list_positions()
    print(f"投資組合價值：{account.portfolio_value}")
    for position in positions:
        print(f"持倉：{position.symbol}, 數量：{position.qty}, 盈虧：{position.unrealized_pl}")
    time.sleep(60)  # 每分鐘檢查一次

3.3.3 記錄交易日誌

• 日誌文件：將交易行為和策略執行情況記錄到日誌文件中。

import logging
from datetime import datetime

logging.basicConfig(filename='trading.log', level=logging.INFO)

def log_trade(action, symbol, price, quantity):
    logging.info(f"{datetime.now()} - {action} {quantity} {symbol} at {price}")

3.3.4 可視化監控

• 實時圖表：使用 matplotlib 或 plotly 等庫，繪製實時價格和指標圖表。
• 儀表板：使用 Dash 或 Streamlit 等框架，構建網頁儀表板。

示例：使用 matplotlib 實時更新圖表

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

prices = []

def update(frame):
    current_price = get_current_price('AAPL')
    prices.append(current_price)
    plt.cla()
    plt.plot(prices)
    plt.xlabel('時間')
    plt.ylabel('價格')
    plt.title('AAPL 實時價格')

ani = FuncAnimation(plt.gcf(), update, interval=1000)
plt.show()

3.4 建立告警系統

• 閾值設置：設定特定的風險閾值，如最大允許損失。
• 自動告警：當觸發閾值時，通過電子郵件、短信或即時通訊軟件發出告警。

示例：當賬戶資產下降超過 5% 時發出告警

initial_portfolio_value = float(account.portfolio_value)

def check_risk():
    account = api.get_account()
    current_value = float(account.portfolio_value)
    change = (current_value - initial_portfolio_value) / initial_portfolio_value
    if change <= -0.05:
        send_alert(f"資產下降超過 5%，當前價值：{current_value}")

def send_alert(message):
    # 發送電子郵件或其他通知方式
    print("告警：", message)

四、定期評估並調整策略

4.1 為什麼需要定期評估

• 市場變化：策略可能在不同的市場條件下表現不同。
• 策略老化：過去有效的策略可能逐漸失效。
• 持續優化：通過評估找到可以改進的地方。

4.2 評估指標

• 絕對收益：總收益、年化收益率。
• 風險調整後收益：夏普比率、索提諾比率。
• 風險指標：最大回撤、波動率。
• 交易效率：勝率、盈虧比、交易次數。

4.3 策略優化方法

4.3.1 參數調整

• 網格搜索：測試不同參數組合，選擇最佳組合。
• 優化算法：使用遺傳算法、粒子群算法等進行參數優化。

4.3.2 策略組合

• 多策略結合：結合趨勢跟隨、均值回歸等不同策略。
• 資產多樣化：投資於不同的資產類別，降低風險。

4.3.3 機器學習

• 監督學習：使用歷史數據訓練模型，預測價格走勢。
• 強化學習：讓算法通過與環境交互學習最佳行動策略。

4.4 重新回測與驗證

• 避免過度擬合：確保模型在未見過的數據上也能表現良好。
• 走勢前移測試（Walk-Forward Testing）：模擬實際運行，逐步更新模型。
• 交叉驗證：將數據分為多個部分，輪流作為測試集。

五、使用 Backtrader 進行實時交易策略部署監控

那我們也可以將今日的內容與 Backtrader 結合，進行實時交易策略部署監控

5.1 支持的實時交易平台

Backtrader 支持與多個實時交易平台集成，包括：

• Interactive Brokers (IB)
• Oanda
• Alpaca

5.2 使用 Backtrader 與 Alpaca API 集成

我們使用 Backtrader 與 Alpaca API 集成，將策略部署到實時環境。以下是具體步驟：

5.2.1 安裝所需的庫

pip install backtrader
pip install alpaca-backtrader-api

5.2.2 編寫交易策略

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.sma20 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=20)
        self.sma50 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=50)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.sma20[0] > self.sma50[0]:
                self.buy(size=10)
                print(f"買入 {self.datas[0]._name}")
        else:
            if self.sma20[0] < self.sma50[0]:
                self.sell(size=10)
                print(f"賣出 {self.datas[0]._name}")

5.2.3 設置實時數據源和交易代理

from alpaca_backtrader_api import AlpacaStore

API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
API_SECRET = 'YOUR_SECRET_KEY'
USE_POLYGON = False  # 是否使用 Polygon 作為數據源

# 設置 Alpaca Store
store = AlpacaStore(key_id=API_KEY, secret_key=API_SECRET, paper=True, usePolygon=USE_POLYGON)

# 設置 Broker
broker = store.getbroker()

5.2.4 加載實時數據

# 設置實時數據源
data = store.getdata(dataname='AAPL', timeframe=bt.TimeFrame.Ticks, compression=1)

# 或者使用分鐘級別的數據
data = store.getdata(dataname='AAPL', timeframe=bt.TimeFrame.Minutes, compression=1)

5.2.5 運行策略

cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
cerebro.setbroker(broker)
cerebro.adddata(data)

# 設置初始資金
cerebro.broker.setcash(100000.0)

# 運行策略
cerebro.run()

5.2.6 實時監控

Backtrader 內置了對實時數據和交易的支持，您可以通過策略中的回調方法（如 next、notify_order、notify_trade 等）監控實時交易的情況。

六、選擇 Backtrader 還是直接使用 Alpaca API？**

可能有部份讀者開始有點稿混，那我們來分類一下使用情況

6.1 使用 Backtrader 的情況

• 統一的策略開發：如果您希望在同一個框架中完成策略的開發、回測和實時交易，Backtrader 是一個不錯的選擇。
• 複雜策略：當您的策略涉及多標的、多時間框架、複雜的指標計算時，Backtrader 的設計更適合管理這些複雜性。
• 可視化分析：Backtrader 提供了豐富的可視化功能，可以幫助您更好地理解策略的行為。

6.2 直接使用 Alpaca API 的情況

• 簡單策略：如果您的策略相對簡單，直接使用 Alpaca API 可能更直接，減少學習成本。
• 性能要求：當您需要更高的性能，或者需要對 API 調用進行精細控制時，直接使用 Alpaca API 更合適。
• 學習目的：如果您希望深入了解 API 的細節，直接使用 Alpaca API 可以讓您對交易流程有更深的理解。

6.3 結論

• Backtrader 是一個功能強大的框架，適合開發、回測和部署複雜的交易策略。它與 Alpaca API 集成良好，可以利用 Alpaca 的實時數據和交易功能。
• Alpaca API 提供了簡潔易用的接口，適合開發者直接進行實時交易操作，並提供了免費的紙質交易環境。

您可以根據自己的需求和熟悉程度選擇使用 Backtrader 或直接使用 Alpaca API。如果您希望在一個框架內完成策略開發到部署的全流程，並且需要強大的回測和分析功能，那麼 Backtrader 是一個不錯的選擇。如果您更關注交易的執行和性能，並且策略相對簡單，直接使用 Alpaca API 可能更合適。

七、實踐與注意事項

7.1 實踐步驟

1. 策略開發與測試：在歷史數據上開發並測試策略。
2. 部署環境準備：設置實時交易環境，連接 API。
3. 實時監控：建立監控系統，確保策略正常運行。
4. 定期評估：每週或每月評估策略性能，進行必要的調整。

7.2 注意事項

• API 限制：了解交易 API 的限制，如速率限制、交易品種等。
• 法規合規：確保交易行為符合相關法律法規。
• 數據質量：使用高質量的市場數據，避免錯誤決策。
• 風險管理：設置止損、止盈，控制單筆交易風險。

八、總結

• 策略部署：將策略從理論帶入實踐，需要技術和風險考量。
• 實時監控：確保策略按預期運行，及時發現並處理問題。
• 策略評估與調整：持續改進策略，以適應市場變化。

九、作業

1. 策略部署：選擇一個您開發的交易策略，將其部署到實時環境，進行模擬交易。
2. 實時監控：建立一個簡單的監控系統，實時監控策略的執行情況和賬戶資產變化。
3. 策略評估：在運行一週後，評估策略的績效，並提出改進建議。

十、參考資源

• Alpaca API 文檔: https://alpaca.markets/docs/api-documentation/
• WebSocket 客戶端：https://pypi.org/project/websocket-client/
• 量化交易書籍：如《Algorithmic Trading》 by Ernie Chan

通過本課的學習，應該能夠將交易策略部署到實時環境，並且能夠使用交易 API 進行下單。同時，您也學會了如何實時監控策略的性能，並定期評估和調整策略，以適應不斷變化的市場環境。