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用 Python 做市

在本教程中，我们将探讨如何使用 Python 构建一个做市交易策略。我们将利用面向对象编程的力量和各种 Python 库来实现一个全面且功能强大的交易系统。

用 Python 做市
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做市是一种常见的交易策略，由金融机构使用以向市场提供流动性。做市商持续为特定资产报价买卖价格，从而为买家和卖家创造市场。作为回报，做市商通过买卖价差获得收益。

在本教程中，我们将探讨如何使用 Python 构建一个做市交易策略。我们将利用面向对象编程的力量和各种 Python 库来实现一个全面且功能强大的交易系统。我们还将使用 yfinance 库下载真实资产的财务数据，并使用创意且信息丰富的图表来可视化我们的交易策略。

开始之前，请确保安装了必要的库。打开终端并运行以下命令：

pip install yfinance numpy matplotlib mplfinance plotly

现在我们已经安装了所有必需的库，让我们开始构建我们的做市交易策略。

1、导入所需的库

首先，让我们导入项目所需的一些库。我们将使用以下库：

  • yfinance 用于下载财务数据
  • numpy 用于数值运算
  • matplotlib 用于创建图表
  • mplfinance 用于高级金融绘图
  • plotly 用于交互式和动态图表
import yfinance as y  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
import mplfinance as mpf  
import plotly.graph_objects as go

2、下载财务数据

为了构建我们的做市交易策略，我们需要特定资产的历史价格数据。我们将使用 yfinance 库来下载数据。让我们从 2020 年 1 月 1 日到 2023 年 11 月 30 日下载摩根大通（JPM）的数据。

ticker = "JPM"  
start_date = "2020-01-01"  
end_date = "2023-11-30"  

data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

现在我们有了数据，让我们探索它并使用烛形图进行可视化。

mpf.plot(data, type='candle')
图 1：2020 年 1 月 1 日至 2023 年 11 月 30 日 JPM 股票价格的烛形图。

烛形图提供了股票价格随时间变化的视觉表示。每个烛形代表一个特定的时间段，并显示该时间段内的开盘价、收盘价、最高价和最低价。

3、数据预处理

在实现我们的做市交易策略之前，我们需要对数据进行预处理并计算一些额外的指标。让我们计算每日收益率和 20 天移动平均线。

data['Returns'] = data['Close'].pct_change()  
data['MA_20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()

现在我们有了必要的指标，让我们用折线图来可视化它们。

plt.plot(data.index, data['Returns'], label='Returns')  
plt.plot(data.index, data['MA_20'], label='20-day Moving Average')  
plt.legend()  
plt.xlabel('Date')  
plt.ylabel('Value')  
plt.title('Daily Returns and 20-day Moving Average')
图 2：JPM 股票价格的日收益率和 20 天移动平均线的折线图

折线图提供了关于股票日收益率和 20 天移动平均线趋势的见解。

4、实施做市策略

现在我们已经预处理了数据，让我们实施我们的做市交易策略。在这个策略中，我们将根据某些条件放置买入和卖出订单。为了简化，假设当股票价格低于 20 天移动平均线时我们会放置买入订单，当股票价格高于 20 天移动平均线时我们会放置卖出订单。

data['Bid'] = np.where(data['Close'] < data['MA_20'], data['Close'], np.nan)  
data['Ask'] = np.where(data['Close'] > data['MA_20'], data['Close'], np.nan)

现在我们有了买入和卖出价格，让我们用散点图来可视化它们。

plt.scatter(data.index, data['Bid'], color='green', label='Bid')  
plt.scatter(data.index, data['Ask'], color='red', label='Ask')  
plt.plot(data.index, data['Close'], color='blue', label='Close')  
plt.legend()  
plt.xlabel('Date')  
plt.ylabel('Price')  
plt.title('Market-Making Strategy')
图 3：买入和卖出价格以及收盘价的散点图

散点图显示了买入和卖出价格分别为绿色和红色的点，同时收盘价由蓝色线条表示。

5、回测策略

为了评估我们的做市交易策略的表现，我们需要使用历史数据对其进行回测。让我们根据买入和卖出价格计算每次交易的盈亏。

data['Profit/Loss'] = np.where(data['Bid'].shift(1) > 0, data['Ask'] - data['Bid'].shift(1), 0)  
data['Cumulative Profit/Loss'] = data['Profit/Loss'].cumsum()

现在我们有了每次交易的盈亏和累计盈亏，让我们用折线图来可视化它们。

plt.plot(data.index, data['Cumulative Profit/Loss'])  
plt.xlabel('Date')  
plt.ylabel('Profit/Loss')  
plt.title('Cumulative Profit/Loss')
图 4：做市交易策略的累计盈亏折线图

折线图显示了随时间变化的累计盈亏，表明了我们做市策略的表现。

6、结束语

在本教程中，我们学习了如何使用 Python 构建做市交易策略。我们利用面向对象编程的力量和各种 Python 库来实现一个全面且功能强大的交易系统。我们还使用 yfinance 库下载真实资产的财务数据，并使用创意且信息丰富的图表来可视化我们的交易策略。

通过遵循本教程，您现在拥有了开发自己的做市交易策略的知识和工具，并探索算法交易的精彩世界。

记住，尝试不同的参数和资产类别以进一步提升您的交易策略。

原文链接：Building a Market-Making Trading Strategy using Python

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